最小二乘法的概念 最小二乘法的目标:求误差的最小平方和,对应有两种:线性和非线性. 线性最小二乘的解是closed-form即x=(A^T A)^{-1}A^Tb, 而非线性最小二乘没有closed-form,通常用迭代法求解. 最小二乘法的方法有 迭代法,即在每一步update未知量逐渐逼近解,可以用于各种各样的问题(包括最小二乘),比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和. 梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以) 高斯-牛顿法是另一种经常用于求解非线性最小二

警告:本文为小白入门学习笔记 由于之前写过详细的过程,所以接下来就简单描述,主要写实现中遇到的问题. 数据集是关于80人两门成绩来区分能否入学: 数据集: http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html 假设函数(hypothesis function):   ----------------------------------

第一种写法(前冒泡): /* C程序数组算法 - 冒泡法排序 * 此例子按照 大 -> 小 排序 * 原理:两两相比较,然后进行大小对调 * 比较次数: n^2 次 * 说明:冒泡排序是相对稳定的排序算法,当待排序的列有序时,效果最好! * 时间:2020年7月12日 21:59:22 */ #include<stdio.h> int main() { int a[10] = {1,3,5,7,9,2,4,6,8,10}; int i,j,temp; // i和j表示下标的 temp 交

前篇在此: 操作系统笔记(五) 虚拟内存,覆盖和交换技术 操作系统 笔记(三)计算机体系结构,地址空间.连续内存分配(四)非连续内存分配:分段,分页 内容不多,就不做index了. 功能:当缺页中断发生时,需要调入新的页面而内存已满时,需要选择哪个物理页面被置换? 目标:尽可能减少缺页中断(页面的换入换出)次数.在局部性原理下根据过去的数据统计预测. 页面锁定(frame locking):用于描述必须常驻内存的操作系统的关键部分,或时间关键的应用进程(time-critical).需要在页表中

请先参考前文:Paxos算法1 1.编号处理 根据P2c ,proposer在提案前会先咨询acceptor查看其批准的最大的编号和value,再决定提交哪个value.之前我们一直强调更高编号的proposal,而没有说明低编号的proposal该怎么处理. |--------低编号(L<N)--------|--------当前编号(N)--------|--------高编号(H>N)--------| P2c 的正确性是由当前编号N而产生了一些更高编号H来保证的,更低编号L在之前某个时

地址 http://blog.csdn.net/chen77716/article/details/6166675 中文wiki http://zh.wikipedia.org/zh-cn/Paxos%E7%AE%97%E6%B3%95 在分布式系统设计领域,Paxos可谓是最重要一致性的算法.连Google的大牛们也在论文Chubby中说到All working protocols for asynchronous consensus we have so far encountered ha

——转自:{老码农的专栏} 1.编号处理 根据P2c ,proposer在提案前会先咨询acceptor查看其批准的最大的编号和value,再决定提交哪个value.之前我们一直强调更高编号的proposal,而没有说明低编号的proposal该怎么处理. |--------低编号(L<N)--------|--------当前编号(N)--------|--------高编号(H>N)--------| P2c 的正确性是由当前编号N而产生了一些更高编号H来保证的,更低编号L在之前某个时刻,

——转自:{老码农的专栏} Paxos算法的难理解与算法的知名度一样令人敬仰,从我个人的经历而言,难理解的原因并不是该算法高深到大家智商不够,而在于Lamport在表达该算法时过于晦涩且缺乏一个完整的应用场景.如果大师能换种思路表达该算法,大家可能会更容易接受: 首先提出算法适用的场景,给出一个多数读者能理解的案例 其次描述Paxos算法如何解决这个问题 再次给出算法的起源(就是那些希腊城邦的比喻和算法过程) Lamport首先提出算法的起源,在没有任何辅助场景下,已经让很多人陷于泥潭,在满脑子

1.梯度下降法 2.牛顿法 3.高斯牛顿法 4.LM算法

一.字典序法 1) 从序列P的右端开始向左扫描,直至找到第一个比其右边数字小的数字,即. 2) 从右边找出所有比大的数中最小的数字,即. 3) 交换与. 4) 将右边的序列翻转,即可得到字典序的下一个排列. 5) 重复上面的步骤,直至得到字典序最大的排列,即左边数字比右边的大的降序排列. //字典序法 void dictionary(int length){ int * data = (int *)malloc(sizeof(int) * length); int index; for (ind

这次实现的是蛮力法中的两个例子,选择排序法和冒泡排序法,使用的编译环境是vs2013,下面对这两个算法做一个简单介绍,然后是两个算法的c++实现代码. 选择排序法比较的范围是整个列表,每次扫描结束找出最小的一个元素一次放在前面的位置:而冒泡排序法每次是将相邻两个元素进行比较,将较大的元素放在后面,这样一次扫描结束后就将当前最大的那个元素放在了列表的后面. 两个排序方法的算法如下: 选择排序法 SelectionSort(A[0....n-1]) //输入:一个可排序数组A[0....n-1],

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法  [函数名称]   高斯平滑滤波器      GaussFilter(WriteableBitmap src,int radius,double sigma) [算法说明]   高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理.它是一类根据高斯函数的 形状来选择权重的线性平滑滤波器,该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效.高斯函数 的公式如下所示: private static double[,] Ga

  这是一个外国人的算法,本人是搬运工.参考:http://blog.ivank.net/fastest-gaussian-blur.html   1:高斯模糊算法(参考:http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html) 所谓的模糊算法就是当前像素点和周围像素点进行加权均值之后的结果替换当前像素值.因此均值模糊是最简单的,只要将周围的像素点相加取平均值即可.     而高斯模糊则是将周围的像素点的权值按照高斯分布进行取值,即根据

4.快速排序法 代码: function quick_sort($arr) {    //先判断是否需要继续进行    $length = count($arr);    if($length <= 1) {        return $arr;    }    //如果没有返回,说明数组内的元素个数 多余1个,需要排序    //选择一个标尺    //选择第一个元素    $base_num = $arr[0];    //遍历 除了标尺外的所有元素,按照大小关系放入两个数组内    //

3.插入排序法 插入排序法思路:将要排序的元素插入到已经 假定排序号的数组的指定位置. 代码: function insert_sort($arr) {    //区分 哪部分是已经排序好的    //哪部分是没有排序的    //找到其中一个需要排序的元素    //这个元素 就是从第二个元素开始,到最后一个元素都是这个需要排序的元素    //利用循环就可以标志出来    //i循环控制 每次需要插入的元素,一旦需要插入的元素控制好了,    //间接已经将数组分成了2部分,下标小于当前的(

1. 冒泡排序法  *     思路分析:法如其名,就是像冒泡一样,每次从数组当中 冒一个最大的数出来.  *     比如:2,4,1    // 第一次 冒出的泡是4  *                2,1,4   // 第二次 冒出的泡是 2  *                1,2,4   // 最后就变成这样 代码: $arr=array(1,43,54,62,21,66,32,78,36,76,39);  function getpao($arr){    $len=count

转自http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/43311943 参考资料:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185更多数据挖掘算法:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 链接分析 在链接分析中有2个经典的算法,1个是PageRank算法,还有1个是HITS算法,说白了,都是做链接分析的.具体是怎么做呢,继续

回溯法一种选优搜索法,又称试探法.利用试探性的方法,在包含问题所有解的解空间树中,将可能的结果搜索一遍,从而获得满足条件的解.搜索过程采用深度遍历策略,并随时判定结点是否满足条件要求,满足要求就继续向下搜索,若不满足要求则回溯到上一层,这种解决问题的方法称为回溯法. 回溯法解求解问题步骤 针对给定问题,定义问题的解空间树: 确定易于搜索的解空间结构: 以深度优先方式搜索解空间,并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索: 用回溯法求解问题,重点是设计问题的解空间树,其解题过程则是深度遍历解空间树的过

题目说明: 蒙地卡罗为摩洛哥王国之首都,该国位于法国与义大利国境,以赌博闻名.蒙地卡罗的基本原理为以乱数配合面积公式来进行解题,这种以机率来解题的方式带有赌博的意味,虽然在精确度上有所疑虑,但其解题的思考方向却是个值得学习的方式. 题目解析: 蒙地卡罗的解法适用于与面积有关的题目,例如求PI值或椭圆面积,这边介绍如何求PI值:假设有一个圆半径为1,所以四分之一圆面积就为PI,而包括此四分之一圆的正方形面积就为1,如下图所示: 如果随意的在正方形中投射飞标(点)好了,则这些飞标(点)有些会落于四分

适用范围:给定的图存在负权边,这时类似Dijkstra等算法便没有了用武之地,而Bellman-Ford算法的复杂度又过高,SPFA算法便 派上用场了. 我们约定有向加权图G不存在负权回路,即最短路径一定存在.当然,我们可以在执行该算法前做一次拓扑排序,以判断是否存在负权回路,但这不是我们讨论的重 点. 算法思想:我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值,用邻接表来存储图G.我们采取的方法是动态逼近法:设立一个先进先出的队列用来保存待优化的 结点,优化时每次取出队首结点u,并且用u点当前的最短路

直接上指令: redis-cli -h 192.168.0.5 -p 6379 -a test123 DEL __temp_ahfu1 ZADD __temp_ahfu1 1 0.0.18.185_0 2 0.0.35.118_0 3 0.0.40.230_0 4 0.0.45.28_0 5 0.0.49.69_0 6 0.0.51.77_0 7 0.0.62.150_0 8 0.0.62.249_1 9 0.0.76.43_0 10 0.0.9.77_1 #插入10个子key ZRANGEBY