最优解第45页

LeetCode刷题之贪心算法

也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。

奔跑吧李博·2022-12-22 10:13

C++【算法】【贪心算法】

目录一、分隔平衡字符串二、买卖股票的最佳实际三、跳跃游戏四、钱币找零五、多机调度问题六、活动选择七、无重叠区间贪心选择是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。

桜キャンドル淵·2022-12-22 07:52

路径规划算法综述

路径规划算法综述路径规划算法综述文章目录路径规划算法综述路径规划算法主要问题一、主要问题及现有解决方案1.环境建模问题2.收敛速度和局部最优解二、路径规划算法分类及简介2.1传统算法2.1.1全局路径规划算法

咸鱼很渴。·2022-12-22 07:37

动态规划详解之——最长的公共子序列

最长公共子序列问题分析分析最优解的结构特征建立最优值的递归式底向上计算最优值，并记录最优值和最优策略构造最优解算法设计完美图解伪代码详解完整代码相关题解问题分析给定两个序列X={x1,x2,…,xm}和

wjyGrit·2022-12-21 23:34

动态规划——最长公共子序列问题

问题描述：公共子序列：动态规划求解步骤Step1:分析最优解的性质，刻画其结构特征Step2:递归地定义最优解第一种情况：序列X的第i个元素与序列Y的第j个元素相等，则序列X、Y公共子序列长度=X、Y除去

来路与归途·2022-12-21 23:32

Pytorch框架的学习（4）

目录1.Pytorch与autograd（自动计算梯度）-导数-方向导数-偏导数-梯度的概念2.梯度与机器学习中的最优解3.VariableisTensor（案例中见）4.如何计算梯度5.关于Autograd

An efforter·2022-12-21 20:14

机器学习（吴恩达）-4

接下来我们要用到多特征来预测目标函数我们的线性回归问题就应该扩充到四个变量这里来这就是所谓的多元线性回归，后面一般会跟一个X_0且设置为1为了匹配上向量，让两个可以互为向量做乘法值得注意的是，如果你的特征取值很接近，以两个为例，那么它收敛的速度非常快，很快能取到局部最优解

Mr529302·2022-12-21 17:37

粒子群（PSO）求方程最优解

一般来说，粒子数量越大越容易找到食物（相对最优解），但是过大的粒子个数会消耗巨大的资源，我们需要根据具体问题

EIDoradol·2022-12-21 10:47

有约束多变量寻优方法——内点罚函数法

根据这个条件，可以有两种形式：或者容易看出，若在可行域内部，当逐渐趋于0时，的最优解就趋于的最优解。对于固定的，由于的

什么都要懂·2022-12-21 09:48

SVM（三）：对偶问题最直白解释

目录原问题的转化对偶问题原问题的转化还记得我们求最优解的原始问题嘛？我们之前已经通过KKT算法得到了对于这个问题的最优解的求取办法，那为什么还要继续引出对偶问题呢？

CtrlZ1·2022-12-21 07:17

0/1背包问题---C++动态规划法

设是0/1背包问题的最优解，则是下面子问题的最优解：其中要找到如若不是子问题最优解，则在子问题必然有一个最优解的前提下，设是上述子问题的一个最优解，则，且。因此，，

翻斗花园何英俊·2022-12-21 00:12

机器学习100天（十四）：014 梯度下降算法求解线性回归

一、梯度下降更新公式之前我们介绍了正规方程法直接求解线性回归问题，但是梯度下降算法在机器学习中更为常用，因为面对复杂问题时，梯度下降算法能够更加容易获得全局最优解。

红色石头Will·2022-12-20 21:08

机器学习的数学基础

如何在有限的计算资源下找出最优解，在目标函数及其导数的各种情形下，应该如何选择优化方法；各种方法的时间空间复杂度、收敛性如何；还要知道怎样构造目标函数，才

小白学视觉·2022-12-20 19:37

贪心算法基本概念及思维导图

也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。

你想什么呢.·2022-12-20 17:00

机器学习：支持向量机

在保证决策面方向不变且不会出现错分样本的情况下移动决策面，会在原来的决策面两侧找到两个极限位置（越过该位置就会产生错分现象），俩个极限位置垂直距离就是这个决策面对应的分类间隔；最优决策面：具有“最大间隔”的决策面；支持样本点：也称支持向量，最优解对应的两侧虚线穿过的样本点

Little_mosquito_·2022-12-20 13:37

【调参15】如何配置神经网络的学习率

神经网络的随机梯度下降法所解决的优化问题极具挑战性，解空间（权重集）可能包含许多好的解（全局最优解），而且容易找到，但是更容易找到局

datamonday·2022-12-20 11:07

学习率设置

1什么是学习率学习率是训练神经网络的重要超参数之一，它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长，通常用ηηη表示。它的大小决定网络学习速度的快慢。在网络训练过程中，模型通过样本数据给出

长路漫漫2021·2022-12-20 11:33

葫芦书笔记----特征工程

归一化的好处有：在学习率相同的情况下，更容易通过梯度下降找到最优解。但是数据归一化不是万能的，它对于决策树模型并不适用，以为决策树在进行节点分裂时是根据数据集D关于特征x的信息增益比，而信息增益

沃·夏澈德·2022-12-20 09:21

Paper Reading Weird Words

heuristicallyaka.heuristicallywithoutvalidtheoreticalgroundings一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解，该可行解与最优解的偏离程度一般不能被预计

Coop_Multi-Agent_DRL·2022-12-20 07:38

贪婪算法之装箱问题

贪婪算法：简单高效1.贪婪准则：(1)算法在推进的过程中，每一步都要得到最优解，（追求局部最优）(2)贪心准则一旦设置好，不再改变2.贪婪准则不一定可3.以获得最优解装箱问题1.问题描述：(1)有若干个体积为

老老老老陈·2022-12-20 07:03

c++贪心算法简单介绍

也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。

凤凰院克里斯·2022-12-20 00:45

SVG 在前端的7种使用方法，你还知道哪几种？

每个时期都有对应的最优解。

·2022-12-19 23:46

基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（Matlab代码实现）

1概述1.1简介1.2遗传算法及其基本步骤2部分运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述1.1简介现实生活中很多科学计算和工程问题都可以通过建模转化成求函数的优化问题，并求出函数模型在可行域内的最优解

wlz249·2022-12-19 16:31

公式写成matlab代码,大话遗传算法（含Matlab代码）

/details/78187715在工程实践中，经常面临多变量、不可微、不连续、有约束等条件下的最优化问题，此时梯度下降法、牛顿法等传统的优化算法难以下手，智能算法却凭借不断迭代、概率变化逐步逼近全局最优解

语嫣凝冰·2022-12-19 16:01

逻辑回归鸢尾花分类预测

目录一：加载数据二：数据集划分三：选择算法四：网格模型超参数最优解五：鸢尾花分类预测六：预测与实际比对七：完整源码分享一：加载数据fromsklearn.datasetsimportload_iris#

顾城沐心·2022-12-19 14:10

【图像分割】基于matlab Kmean聚类分水岭、oust、粒子群算法优化脂肪肝图像分割【含Matlab源码 2277期】

⛄一、粒子群算法自适应多阈值图像分割简介FCM聚类算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解。PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。

海神之光·2022-12-19 12:37

sklearn逻辑回归参数设置_机器学习100天-Day1503训练模型-逻辑回归

为了尽量简单(懒)，在这里默认已经了解线性回归、多项式回归、损失函数、梯度下降1.简单的线性回归模型，讨论两种不同训练方法的最优解封闭方程求根运算，得到模型在当前训练集上的最优解。

weixin_39982236·2022-12-19 10:05

sklearn逻辑回归参数设置_机器学习100天-Day1504训练模型-softmax回归

为了尽量简单(懒)，在这里默认已经了解线性回归、多项式回归、损失函数、梯度下降1.简单的线性回归模型，讨论两种不同训练方法的最优解封闭方程求根运算，得到模型在当前训练集上的最优解。

weixin_39527879·2022-12-19 10:34

slam14讲之第12讲--回环检测

前端->位姿估计->后端->优化位姿和路标点，回环问题引出：上一讲说过，在BA优化中，我们使用了整个位姿信息和空间点，通过观测方程来推导帧间像素差异来优化位姿，但是考虑这样一个问题，1、每次优化都能得到最优解吗

vigigo·2022-12-19 07:51

神经RRT*：基于学习的最优路径规划翻译+总结

然而，它们对初始解很敏感，收敛到最优解的速度很慢，这意味着它们需要消耗大量内存和时间来找到最优路径。在许多应用中，如功率/燃料有限的自动驾驶汽车，快速找到一条短路径至关重要。

gggggg1234456·2022-12-18 16:18

NMS与Soft NMS算法解析以及numpy实现

1.NMS算法1.1什么是NMS算法NMS全称为NonMaximumSuppression，中文意思是非极大值抑制，字面意思就是不是极大值的元素被抑制掉，其实就是筛选出局部最大值得到最优解。

Haohao+++·2022-12-18 15:09

KNN算法搜索最优超参数：n_neighbors/weights/p

目录一：遍历参数超参调优测试二：网格模型超参调优测试三：模型保存四：模型使用一：遍历参数超参调优测试1.1超参调试，找到模型最优解[仅做测试，得出最优：n_neighbors,weights,p，即可删除此测试代码

顾城沐心·2022-12-18 13:27

期末周总结-人工智能-遗传算法聚类

该算法框架主要是将聚类问题转化为对准则函数最优解的搜索问题，然后使用遗传算法在全局空间上进行搜索进而得到最优解。

姚困困·2022-12-18 13:08

线性规划单纯形法python实现与代码详细解读

举个简单例子，大家熟悉的二元线性规划中，目标函数的直线在坐标系上移动，在与可行域的交界处会取得最优解，即使目标函数

PeterIsCoding·2022-12-18 10:33

单纯形法python_1. 线性规划：单纯形法python代码

1.模型常见的线性规划模型如下：2.求解步骤首先选取m个基变量，通过矩阵的线性变换，基变量可由非基变量表示：目标函数z也可以完全由非基变量表示：当达到最优解时，目标函数中所有的系数都应该≤0，这样非基变量等于

weixin_39930671·2022-12-18 10:02

运输问题解的最优性检验----python实现对偶变量法

其具体的操作步骤为：1、添加一个行位势、列位势的列；2、通过解来创建位势方程组，并求解；3、计算各空值的检验数，若有检验数小于0，则不是最优解，否则已找到最优解。二、

运筹小菜鸡·2022-12-18 10:31

运筹学 | 线性规划求解算法 | 单纯形法的python实现

单纯形法是在线性规划可行域的顶点中搜索最优解的算法,可以被分为三个步骤：找到顶点搜索顶点判断在某顶点处是否最优如何找到可行域的顶点？

yoaiko·2022-12-18 10:01

单纯形法Python实现

其次，本文中只考虑模型有最优解的情况，不考虑模型无最优解或无限最优解。一、单纯形法理论基础单纯形法的理论可以

运筹小菜鸡·2022-12-18 10:00

【车间调度】基于遗传算法实现产品自动排序问题matlab源码

其主要特点是直接对结构对象进行操作，因此不同于其他求解最优解的算法，遗传算法不存在求导和对函数连续性的限定，采用概率化的寻优方法，不需要确定的规则就能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向。

Matlab科研辅导帮·2022-12-18 09:18

数学建模基础算法Chapter2.1 -- 整数规划（ILP）: 分支定界+割平面

Chapter2.1–整数规划（ILP）By进栈需检票一、前情提要当题目要求的最优解是整数，例如物件的数量，参与人员的数量等时，就不能继续使用之前的线性规划了（当出现小数的情况），这个时候需考虑整数规划这样的一种建模形式但是目前所流行的求整数规划的方法

Crition·2022-12-18 09:45

机器学习秋招复习知识点

答：因为平方误差函数得到的损失函数，是一个非凸函数，求解时很容易陷入局部最优，而交叉熵损失函数是一个凸函数，通过凸优化算法很容易得到最优解。

知识不足恐惧症·2022-12-18 08:00

数据分析系列之python语言中的聚类分析

(2)K-means算法是局部最优解，初始聚类中心一般是随机选择，有可能运行两次的结果稍有不同。(3)距离公式常采用欧式距离和余弦相似度公式，前者越小代表距离越小，后者越大代表越相似。

琅晓琳·2022-12-17 23:50

基于蜜蜂算法求解电力系统经济调度（Matlab代码实现）

该算法是一种有别于蚁群算法及粒子群算法的全新的群智能优化算法，它通过模拟蜜蜂群体的觅食行为来搜索数学问题的最优解。在国外，蜜蜂算法目前已广泛应用到包括数

@橘柑橙柠桔柚·2022-12-17 08:25

【深度学习】(7) 交叉验证、正则化，自定义网络案例：图片分类，附python完整代码

验证集是在迭代过程中对模型进行评估，寻找最优解。测试集是在整个网络训练完成后进行评估。K折交叉验证，就是将训练

立Sir·2022-12-17 08:36

【Python机器学习】Sklearn库中Kmeans类、超参数K值确定、特征归一化的讲解（图文解释）

一、局部最优解采用随机产生初始簇中心的方法，可能会出现运行结果不一致的情况。这是因为不同的初始簇中心使得算法可能收敛到不同的局部极小值。不能收敛到全局最小值，是最优化计算中常常遇到的问题。

showswoller·2022-12-17 07:15

Adam算法及python实现

但是该算法的学习率是不断减少的，可能收敛不到真正的最优解，实践中经常是前期Adam，后期SGD进行优化。代码实现现以如下无约束凸优化

zoujiahui_2018·2022-12-16 12:39

JavaScript刷LeetCode拿offer-分治

主要难在如何拆分后比较好治理合并，这比二分这些只要拆了就结束要难上一个level，所以这里属于出入分治这种想法的思维，后续会尽可能的锻炼这样的做法；做一道分治，如果能用其他方法代替的时候，一般分治不算是最优解

·2022-12-16 10:49

模拟退火算法&&在Matlab中建立旅行商问题（TSP）模型

Metropolis抽样过程（Metropolis准则以一定的概率接受恶化解，使解空间覆盖更多的可能性，算法可以跳离局部最优，是收敛于全局最优的关键）③降温过程——控制参数的下降退火过程的能量变化目标函数能量最低态最优解

锅小白·2022-12-16 07:59

matlab使用遗传算法解决旅行商tsp问题

旅行商要求从一个点出发，经过每个城市一次且仅一次并最终回到出发城市，求最短路径使用matlab作为编程工具，采用遗传算法对tsp（旅行商）问题进行基本编码实现和优化解答，最终控制误差在一定范围内，或者找到旅行商问题的最优解

立志进入字节的亚子·2022-12-16 07:28

常见监督学习、聚类、集成、降维、推荐算法汇总（一）：监督学习

感知机：以误分类最小为策略（解）支持向量机：以间隔最大化为策略（存在最优解）函数间隔和几何间隔的差别？答：一般来说一个点距离超平面的远近可以衡量预测的确信程度。

Kingsleyandher·2022-12-16 06:31

推荐频道

最优解