*本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创 *参考文献见链接 本文主要简述了求解MIP问题的两大类(精确求解和近似求解),或者更细致地,三大类方法(精确算法,ε-近似算法和启发式算法).由于暂时不太熟悉ε-近似算法,所以在这个版块我大部分只会涉及到精确算法和启发式算法. 目录 MIP问题 MIP求解方法 MIP问题 MIP问题,即混合整数规划问题(Mixed integer programming). 首先我们来简单回顾一下线性规划问题. 线性规划问题 线性规划问题指的是满足: (1)目标函数

前言 在上一篇随笔里,我们讲了Logistic回归cost函数的推导过程.接下来的算法求解使用如下的cost函数形式: 简单回顾一下几个变量的含义: 表1 cost函数解释 x(i) 每个样本数据点在某一个特征上的值,即特征向量x的某个值 y(i) 每个样本数据的所属类别标签 m 样本数据点的个数 hθ(x) 样本数据的概率密度函数,即某个数据属于1类(二分类问题)的概率 J(θ) 代价函数,估计样本属于某类的风险程度,越小代表越有可能属于这类 我们的目标是求出θ,使得这个代价函数J(θ)的值最

剑指 Offer 30. 包含min函数的栈 Offer_30 题目描述: 题解分析: 题目其实考察的是栈的知识,本题的目的是使用两个栈来求解最小值. 第二个栈主要用来维护第一个栈中的最小值,所以它里面的值都是有序的,值最小的放在栈顶. 此外,第二个栈出栈的处理有点难以理解,它是只有当栈顶元素和第一个栈的栈顶元素相同时才会出栈一个元素. package com.walegarrett.offer; import java.util.Stack; /** * @Author WaleGarrett

一个多阶段库存订货问题的 +Leapms 求解要点 问题来自微信公众号“运筹分享交流”——“互助·运筹擂台3 多阶段库存订货问题”. 数学概念模型 求解结果 +Leapms>mip relexed_solution=416; number_of_nodes_branched=0; memindex=(2,2) The Problem is solved to optimal as an MIP. 找到整数规划的最优解.非零变量值和最优目标值如下: ......... s2* =30 x1_4*

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

Logistic 回归 通常是二元分类器(也可以用于多元分类),例如以下的分类问题 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign 假设 (Hypothesis):$$h_\theta(x) = g(\theta^Tx)$$ $$g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}$$ 其中g(z)称为sigmoid函数,其函数图象如下图所示,可以看出预测值$y$的取值范围是(0, 1),这样对于 $h_\theta(x) \geq 0.5$, 模

一直以来都以为自己对一些算法已经理解了,直到最近才发现,梯度下降都理解的不好. 1 问题的引出 对于上篇中讲到的线性回归,先化一个为一个特征θ1,θ0为偏置项,最后列出的误差函数如下图所示: 手动求解 目标是优化J(θ1),得到其最小化,下图中的×为y(i),下面给出TrainSet,{(1,1),(2,2),(3,3)}通过手动寻找来找到最优解,由图可见当θ1取1时,与y(i)完全重合,J(θ1) = 0 下面是θ1的取值与对应的J(θ1)变化情况 由此可见,最优解即为0,现在来看通过梯度下降

原文:http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.html#3281650 对线性回归,logistic回归和一般回归的认识 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/jerrylead JerryLead 2011年2月27日 作为一个机器学习初学者,认识有限,表述也多有错误,望大家多多批评指正. 1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述

题意: 给一个图, 将其节点以任一序列排列. 1)计算每个节点距离相邻节点的最大距离 dis[i] 2)计算出当前序列中, 所有节点的dis[i], 并求出最大的dis[i] : max_dis 求最小的max_dis, 并且输出此序列. 节点数不超过8个 思路: 节点数不超过八个, 那直接进行全排列, 求解最小值即可. 复杂度为O(n!) 坑爹的地方在读图, 模拟读图, 得处理好细节, 全排列的生成直接用dfs即可. 代码: #include <cmath> #include <cst

1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述了回归问题,回归属于有监督学习中的一种方法.该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型,然后将该数学模型用于预测或者分类.该方法处理的数据可以是多维的. 讲义最初介绍了一个基本问题,然后引出了线性回归的解决方法,然后针对误差问题做了概率解释.之后介绍了logistic回归.最后上升到理论层次,提出了一般回归. 2 问题引入 假设有一个房屋销售的数据如下: 面积(m^2) 销售价钱(万元) 123

首先,对于支持向量机(SVM)的简单总结: 1. Maximum Margin Classifier 2. Lagrange Duality 3. Support Vector 4. Kernel 5. Outliers 6. Sequential Minimal Optimization 本文转载自:http://www.cnblogs.com/jerrylead 1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了.最开始接触SVM是去年暑假的时候,老师要求交<统计学习理论>的报告,那时去网

一. GBDT的经典paper:<Greedy Function Approximation:A Gradient Boosting Machine> Abstract Function approximation是从function space方面进行numerical optimization,其将stagewise additive expamsions和steepest-descent minimization结合起来.而由此而来的Gradient Boosting Decision

转自PomeCat: "DP的斜率优化--对不必要的状态量进行抛弃,对不优的状态量进行搁置,使得在常数时间内找到最优解成为可能.斜率优化依靠的是数形结合的思想,通过将每个阶段和状态的答案反映在坐标系上寻找解答的单调性,来在一个单调的答案(下标)队列中O(1)得到最优解." https://wenku.baidu.com/view/b97cd22d0066f5335a8121a3.html "一些试题中繁杂的代数关系身后往往隐藏着丰富的几何背景,而借助背景图形的性质,可以使那些

Painter's Problem Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 5352   Accepted: 2588 Description There is a square wall which is made of n*n small square bricks. Some bricks are white while some bricks are yellow. Bob is a painter and

前几章在不知道原理的情况下,已经学会使用了多个机器学习模型机器算法.Scikit-Learn很方便,以至于隐藏了太多的实现细节. 知其然知其所以然是必要的,这有利于快速选择合适的模型.正确的训练算法.合适的超参数.了解底层有助于更有效率地调试问题以及平台错误. 本章从现行回归模型开始,讨论两种不同的训练方式: 直接使用解析解,例如一元二次方差的求根公式. 有些数学问题(比如大多数偏微分方程)是没有数值解的,这时候就要用数值解来近似求解.有时间为了效率,解释存在解析解,也是求近似的数值解. 4.1

Wolsey“强整数规划模型”经典案例之一单源固定费用网络流问题 阅读本文可以理解什么是“强”整数规划模型. 单源固定费用网络流问题见文献[1]第13.4.1节(p229-231),是"强整数规划建模“的极好案例. 本文是本博客原创,本博客不转贴他人作品. 单源固定费用网络流问题(The Signle Source Fixed Charge Network Flow Problem) 单源固定费用网络流问题:给定一个有向网络 (边数为m,节点数n),网络上只有一个流量流入节点(标记为1),但有若

最近因为实习的缘故,所以开始复习各种算法推导~~~就先拿这个xgboost练练手吧. (参考原作者ppt 链接:https://pan.baidu.com/s/1MN2eR-4BMY-jA5SIm6WCGg提取码:bt5s ) 1.xgboost的原理 首先值得说明的是,xgboost是gbdt的升级版,有兴趣的话可以先看看gbdt的推导.xgboost同样是构造一棵棵树来拟合残差,但不同之处在于(1)gbdt使用一阶导,xgboost使用二阶导.(2)xgboost在loss中包括模型复杂度,

http://www-personal.umich.edu/~jizhu/jizhu/wuke/Friedman-AoS01.pdf https://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6667267.html https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html https://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6264004.html 1.简介 gbdt全称梯度下降树,在传统机器学习算法里面是对真

题目描述 老管家是一个聪明能干的人.他为财主工作了整整10年,财主为了让自已账目更加清楚.要求管家每天记k次账,由于管家聪明能干,因而管家总是让财主十分满意.但是由于一些人的挑拨,财主还是对管家产生了怀疑.于是他决定用一种特别的方法来判断管家的忠诚,他把每次的账目按1,2,3…编号,然后不定时的问管家问题,问题是这样的:在a到b号账中最少的一笔是多少?为了让管家没时间作假他总是一次问多个问题. 在询问过程中账本的内容可能会被修改. 输入 输入中第一行有两个数m,n表示有m(m< =100000)

在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIST 是一个手写数字识别库,由NYU 的Yann LeCun 等人维护.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ) 回想

对线性回归,logistic回归和一般回归 [转自]:http://www.cnblogs.com/jerrylead JerryLead 2011年2月27日 作为一个机器学习初学者,认识有限,表述也多有错误,望大家多多批评指正. 1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识.前四节主要讲述了回归问题,回归属于有监督学习中的一种方法.该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型,然后将该数学模型用于预测或者分类.该方法处理的数据可以是多维的. 讲义最初介