1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然

题意 给\(n(n \le 10^6)\)个数的序列\(a\),求一个递增序列\(b\)使得\(\sum_{i=1}^{n} |a_i-b_i|\)最小. 分析 神题啊不会. 具体证明看黄源河论文<左偏树的特点及其应用> 思路: 将问题转化为求一个不降序列\(b\). 如果\(a_1 \le a_2 \le ... \le a_n\),则最优解显然是\(b_i=a_i\) 如果\(a_1 \ge a_2 \ge ... \ge a_n\),则最优解显然是\(b_i=w\),其中\(w\)是\(

Minimal Ratio Tree Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 32768/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 12   Accepted Submission(s) : 7 Font: Times New Roman | Verdana | Georgia Font Size: ← → Problem Description For a tree, which n

一.正则化的假设集合 通过从高次多项式的H退回到低次多项式的H来降低模型复杂度, 以降低过拟合的可能性, 如何退回? 通过加约束条件: 如果加了严格的约束条件, 没有必要从H10退回到H2, 直接使用H2就可以了. 加上松弛点的约束条件, 使得模型比H2复杂, 但到不了H10那么复杂. 二.权重衰减正则化 通过拉格朗日乘子法处理带约束的优化问题, 只看谷的话,需沿着梯度反方向下降到谷底; 只看超球面的话,需沿着垂直于法向量的方向滚; 判断当前W是否是最优解就看它能否在超球面上的同时还能向更接近谷

这一章也是本书基本理论的一章,我对这章后面有些公式看的比较模糊,这一会章涉及线性代数和概率论基础知识,讲了几种经典的线性模型,回归,分类(二分类和多分类)任务. 3.1 基本形式 给定由d个属性描述的示例 x =(x1:x2:… :xd),其中xi是x在第i个属性上的取值,线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即: f(x) = w1x1 + w2x2 + … + wdxd + b 一般用向量形式写成: f(x) = wTx + b 其中x =(x1

参考这篇文章: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621054167310242353&wfr=spider&for=pc https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975 参考这篇文章: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1621054167310242353&wfr=spider&for=pc https://blog.csdn.net/

https://www.zhihu.com/question/37096933/answer/70507353 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/80755144   机器学习中,如果参数过多,模型过于复杂,容易造成过拟合(overfit).即模型在训练样本数据上表现的很好,但在实际测试样本上表现的较差,不具备良好的泛化能力.为了避免过拟合,最常用的一种方法是使用使用正则化,例如 L1 和 L2 正则化.但是,正则化项是如何得来的?

一.正则化的假设集合 通过从高次多项式的H退回到低次多项式的H来降低模型复杂度, 以降低过拟合的可能性, 如何退回? 通过加约束条件: 如果加了严格的约束条件, 没有必要从H10退回到H2, 直接使用H2就可以了. 加上松弛点的约束条件, 使得模型比H2复杂, 但到不了H10那么复杂. 二.权重衰减正则化 通过拉格朗日乘子法处理带约束的优化问题, 只看谷的话,需沿着梯度反方向下降到谷底; 只看超球面的话,需沿着垂直于法向量的方向滚; 判断当前W是否是最优解就看它能否在超球面上的同时还能向更接近谷

n次最小生成树kruskal 将所有的边排序,权值小的在前. 设排序后第i条边为路径中的最长边,那么这条路径一定是由1~i中的一些边组成 因为最高速和最低速的差尽量小,最高速确定了,最低速应尽量大. 所以j从i downto 1,将边j加入边集,如果此时s和t联通了(s t在并查集的一个集合中),那么找到一组可行的解:最大i.w,最小j.w,与最优解比较.更新. 如果还没联通,继续找下一个j.直到j到1还没有,那么说明i为最大边是不行的,i++继续. 代码: #include<iostream>

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. "机器学习方法"系列,我本着开放与共享(open and share)的精神撰写,目的是让更多的人了解机器学习的概念,理解其原理,学会应用.希望与志同道合的朋友一起交流,我刚刚设立了了一个技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入,在交流中拉通--算法与技术,让理论研究与实际应用深度融合:也希望能有大牛能来,为大家解惑授业,福泽大众.推广开放与共享的精神.如果人多

问题引入 下面的三个超平面都起到分类的效果,哪个最好? 答案显然是第三个.为什么? 直觉上,如果现在我们有个测试点,非常靠近右下角的那个红叉叉,也就是说这个点的特征与那个红叉叉非常接近,这时候,我们希望我们的分类器能够将这个测试点划分为与红叉叉相同的类. 也就是说,我们希望,找到的超平面能够远离所有的点,也就是要最小化超平面到离它最近的那个点的距离. 于是,用公式表达就是: 第一行是我们要求的东西,最大margin(margin的定义在第二个约束条件给出)的分割超平面.实质上我们要求的是使得ma

原文连接 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/31652569 摘要 支持向量机 (SVM) 是一个非常经典且高效的分类模型.但是,支持向量机中涉及许多复杂的数学推导,并需要比较强的凸优化基础,使得有些初学者虽下大量时间和精力研读,但仍一头雾水,最终对其望而却步.本文旨在从零构建支持向量机,涵盖从思想到形式化,再简化,最后实现的完整过程,并展现其完整思想脉络和所有公式推导细节.本文力图做到逻辑清晰而删繁就简,避免引入不必要的概念.记号等.此外,本文并不需要读者有凸优化的

1.线性回归 回归的目的是预测数值型数据的目标值.目标值的计算是通过一个线性方程得到的,这个方程称为回归方程,各未知量(特征)前的系数为回归系数,求这些系数的过程就是回归. 对于普通线性回归使用的损失函数一般为平方误差.把其用最小二乘法进行优化得到的关于系数w求导所得到的矩阵形式的表达式求得的w便为最优解了. 线性回归可以参考:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6004041.html 2.Logistic回归 逻辑回归假设数据服从伯努利分布,是一种广义的线性回归

1.实例计算(写出计算过程): 1)对维数为序列<5, 10, 3, 12, 5, 50, 6>的各矩阵,找出其矩阵链乘积的一个最优加全部括号. 这是一个矩阵连乘问题,基本知识可以参考: 就本题分析如下: 用递推公式 m[i][j]表示为: i=j时,m[i][j]填0:i>j时,m[i][j]为空:i>j时,求min. 后一级基于前一级dp出的最优解(每一级即与对角线平行的线) i\j     1      2      3      4      5        6 1   

阮行止 上海洛谷网络科技有限公司 讲师 intro 很有意思的问题.以往见过许多教材,对动态规划(DP)的引入属于"奉天承运,皇帝诏曰"式:不给出一点引入,见面即拿出一大堆公式吓人:学生则死啃书本,然后突然顿悟.针对入门者的教材不应该是这样的.恰好我给入门者讲过四次DP入门,迭代出了一套比较靠谱的教学方法,所以今天跑过来献丑. 现在,我们试着自己来一步步"重新发明"DP. 从一个生活问题谈起 先来看看生活中经常遇到的事吧--假设您是个土豪,身上带了足够的1.5.10

一. 知识点梳理 (一) 先从工具STL说起: 容器学习了:stack,queue,priority_queue,set/multiset,map/multimap,vector. 1.stack: 栈是一种只能在某一端插入和删除数据的特殊线性表.他按照先进先出的原则存储数据,先进的数据被压入栈底,最后进入的数据在栈顶,需要读数据的时候从栈顶开始弹出数据(最后被压入栈的,最先弹出).因此栈也称先进后出表. 2.queue: 是典型的先进先出容器,FIFO(first-in-first-out),

目录 概 主要内容 McGAN 结合SVM 训练 训练 理论分析 证明 Jae Hyun Lim, Jong Chul Ye, Geometric GAN. 概 很有趣, GAN的训练过程可以分成 寻找一个超平面区分real和fake; 训练判别器, 使得real和fake分得更开; 训练生成器, 使得real趋向错分一侧. 主要内容 McGAN 本文启发自McGAN, 在此基础上, 有了下文. 结合SVM 设想, GAN的判别器\(D(x) = S(\langle w, \Phi_{\zeta

假定数据集\(T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)\},x_n \in R_k, y_n \in \{1,-1\}\)线性可分,SVM的优化目标是: 优化一个超平面的参数,使得这个超平面,能够正确划分两类数据,并且,距离(动词),两类数据最近的那个点,的距离最大. tip: 优化一个超平面的参数指的是:调整超平面的参数值. 写成数学公式为: 使得这个超平面,能够正确划分两类数据[1] \[y(w·x+b) > 0 \tag{1} \label{1} \] 距

1.程序宏观结构图

L2-001 紧急救援 (25 分)   作为一个城市的应急救援队伍的负责人,你有一张特殊的全国地图.在地图上显示有多个分散的城市和一些连接城市的快速道路.每个城市的救援队数量和每一条连接两个城市的快速道路长度都标在地图上.当其他城市有紧急求助电话给你的时候,你的任务是带领你的救援队尽快赶往事发地,同时,一路上召集尽可能多的救援队. 输入格式: 输入第一行给出4个正整数N.M.S.D,其中N(2)是城市的个数,顺便假设城市的编号为0 ~ (:M是快速道路的条数:S是出发地的城市编号:D是目的地的