关于ADMM的研究(一) 最近在研究正则化框架如何应用在大数据平台上.找到了<Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers>这篇文章,感觉很适合现在的研究.下面转载的一篇博客,写的很细致,很有用. 业界一直在谈论大数据,对于统计而言,大数据其实意味着要不是样本量增加n→∞,要不就是维度的增加p→∞,亦或者两者同时增加,并且维度与样本量的增

BZOJ_3667_Rabin-Miller算法_Mille_Rabin+Pollard rho Description Input 第一行:CAS,代表数据组数(不大于350),以下CAS行,每行一个数字,保证在64位长整形范围内,并且没有负数.你需要对于每个数字:第一,检验是否是质数,是质数就输出Prime 第二,如果不是质数,输出它最大的质因子是哪个. Output 第一行CAS(CAS<=350,代表测试数据的组数) 以下CAS行:每行一个数字,保证是在64位长整形范围内的正数. 对于每

08-ADMM算法 目录 一.ADMM 算法动机 二.对偶问题 三.对偶上升法 四.对偶分割 五.乘子法(增广拉格朗日函数) 5.1 步长为 $\rho$ 的好处 六.ADMM算法 6.1 ADMM 的 scaled form 形式 七.ADMM的收敛性证明思路 八.写在最后 凸优化从入门到放弃完整教程地址:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14900036.html ADMM最基本情形的推导还是比较经典的.这里介绍这份著名讲义里的treatment:

\(\text{update 2019.8.18}\) 由于本人将大部分精力花在了cnblogs上,而不是洛谷博客,评论区提出的一些问题直到今天才解决. 下面给出的Pollard Rho函数已给出散点图.关于\(Millar Robin\)算法的时间复杂度在我的博客应该有所备注.由于本人不擅长时间复杂度分析,如果对于时间复杂度有任何疑问,欢迎在下方指出. 1.1 问题的引入 给定一正整数\(N \in \mathbb{N}^*\),试快速找到它的一个因数. 很久很久以前,我们曾学过试除法来解决这

关于ADMM的研究(二) 4. Consensus and Sharing 本节讲述的两个优化问题,是非常常见的优化问题,也非常重要,我认为是ADMM算法通往并行和分布式计算的一个途径:consensus和sharing,即一致性优化问题与共享优化问题. Consensus 4.1 全局变量一致性优化(Global variable consensus optimization)(切割数据,参数(变量)维数相同) 所谓全局变量一致性优化问题,即目标函数根据数据分解成N子目标函数(子系统),每个子

交替方向乘子法(ADMM) 参考1 参考2 经典的ADMM算法适用于求解如下2-block的凸优化问题( 是最优值,令 表示一组最优解): Block指我们可以将决策域分块,分成两组变量, 这里面 都是凸的.分成2-block是因为3-block及以上的问题性质会差一点,分析起来不太好说清楚(虽然实际当中基本上几个block都可以用,一般都会收敛...). 那么我们这里就可以写出这个凸优化问题的增广拉格朗日函数(augmented Lagrangian function): 注意到这个增广的意思

优化算法 先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{f''(x_0)}{2}(x-x_0)^2 \] 梯度下降法 \[ \begin{align*} &f(x)=f(x^k)+g_k^T*(x-x^

现在终于开始看论文了,机器学习基础部分的更新可能以后会慢一点了,当然还是那句话宁愿慢点,也做自己原创的,自己思考的东西.现在开辟一个新的模块----多视图学习相关论文笔记,就是分享大牛的paper,然后写出自己的反思,希望大家多多交流. 现在来说说周志华老师的opmv算法. 一摘要 :多视图学习已经成为机器学习非常重要的组成部分,很多得到的效果都比单视图学习要好的多,但是这些方法经常被用在小的和低维的数据集上,主要原因是因为这些算法都占用了,大量的计算内存.最近几年,这些算法有了长足的进步,比如

一.前言 质因数分解,是一个在算法竞赛里老生常谈的经典问题.我们在解决许多问题的时候需要用到质因数分解来辅助运算,而且质因数分解牵扯到许许多多经典高效的算法,例如miller-rabin判断素数算法,rho启发式搜索质因数分解算法等.在此文里,我要介绍的就是miller-rabin算法以及rho启发式搜索分解算法. 二.算术基本定理 首先,我们得知道,任意一个大于1的自然数都可以分解为有限个质数的乘积.这里因子均为质数,且为正整数.我们把这样的分解成为N的标准分解式.关于算数基本定理的应用有许多

在并发上下文中,非阻塞算法是一种允许线程在阻塞其他线程的情况下访问共享状态的算法.在绝大多数项目中,在算法中如果一个线程的挂起没有导致其它的线程挂起,我们就说这个算法是非阻塞的. 为了更好的理解阻塞算法和非阻塞算法之间的区别,我会先讲解阻塞算法然后再讲解非阻塞算法. 阻塞并发算法 一个阻塞并发算法一般分下面两步: 执行线程请求的操作 阻塞线程直到可以安全地执行操作 很多算法和并发数据结构都是阻塞的.例如,java.util.concurrent.BlockingQueue的不同实现都是阻塞数据结

对偶上升法 增广拉格朗日乘子法 ADMM 交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)是一种解决可分解凸优化问题的简单方法,尤其在解决大规模问题上卓有成效,利用ADMM算法可以将原问题的目标函数等价的分解成若干个可求解的子问题,然后并行求解每一个子问题,最后协调子问题的解得到原问题的全局解,适用于大规模分布式优化问题. Lasso的ADMM求解算法

进入图之后,最短路径可谓就是一大重点,最短路径的求法有很多种,每种算法各有各的好处,你会几种呢?下面来逐个讲解. 1 floyed算法 1)明确思想及功效:在图中求最短路还是要分开说的,分别是单源最短路和多源最短路,而floyed算法是求多源最短路的,什么是多源最短路呢?简单来说就是用完算法之后能直接写出任意两点间的最短路径长度.floyed算法在本质上是动态规划思想,不断更新最短路径的值,主要思想就是不断判断两个点是否可以通过一个点中继以刷新当前两个点最短路径的估计值,直到每两个点都判断完成.

.state 数据 .jsx模板 .生成虚拟dom(虚拟DOM就是一个js对象,用它来描述真实DOM) ['div', {id:'abc'}, ['span', {}, 'hello world']] 通过这样的一个js对象,我们就可以表述上面的dom结构了 .用虚拟dom的结构,生成真实的dom,来显示 <div id='abc'><span>hello world</span></div> .state发生变化 .新的虚拟dom(极大的提升了性能) ['

一.BFGS算法 在"优化算法--拟牛顿法之BFGS算法"中,我们得到了BFGS算法的校正公式: 利用Sherman-Morrison公式可对上式进行变换,得到 令,则得到: 二.BGFS算法存在的问题 在BFGS算法中.每次都要存储近似Hesse矩阵 B_k^{-1}" title="B_k^{-1}" alt="" />,在高维数据时,存储浪费非常多的存储空间,而在实际的运算过程中.我们须要的是搜索方向.因此出现了L-BFGS

以下内容转自http://ifeve.com/non-blocking-algorithms/: 在并发上下文中,非阻塞算法是一种允许线程在阻塞其他线程的情况下访问共享状态的算法.在绝大多数项目中,在算法中如果一个线程的挂起没有导致其它的线程挂起,我们就说这个算法是非阻塞的. 为了更好的理解阻塞算法和非阻塞算法之间的区别,我会先讲解阻塞算法然后再讲解非阻塞算法. 阻塞并发算法 一个阻塞并发算法一般分下面两步: 执行线程请求的操作 阻塞线程直到可以安全地执行操作 很多算法和并发数据结构都是阻塞的.

前言: Alternating Direction Method of Multipliers(ADMM)算法并不是一个很新的算法,他只是整合许多不少经典优化思路,然后结合现代统计学习所遇到的问题,提出了一个比较一般的比较好实施的分布式计算框架.在了解ADMM之前,需要了解它的前身,对偶上升法(Dual Ascent)和增强拉格朗日乘子法(Augmented Lagrangians and the Method of Multipliers). 文章主要参考资料如下: [1]Distribute

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)

function sevnn x=[1,0]'; [x,val]=dfp('fun','gfun',x) end function f=fun(x) f=100*(x(1)^2-x(2))^2+(x(1)-1)^2; end function g=gfun(x) g=[400*x(1)*(x(1)^2-x(2))+2*(x(1)-1), -200*(x(1)^2-x(2))]'; end function He=Hess(x) He=[1200*x(1)^2-400*x(2)+2, -400*x

数据库集群会产生的问题: 自增ID问题 数据关联查询问题(水平拆分) 数据同步问题 数据库集群 自动增长id产生重复的话,解决: UUID形式  (没有排序 不是自增) 设置数据库步长 其他方案: redis  或者雪花算法 数据库分库分表的策略: 数据库分表分库策略 数据库分表分库原则遵循 垂直拆分与水平拆分垂直拆分就是根据不同的业务,分为不同的数据库,比如会员数据库.订单数据库.支付数据库等,垂直拆分在大型电商系统中用的非常常见.优点: 拆分后业务清晰,拆分规则明确,系统之间整合或扩展容易.

概念 wiki对于SOA定义如下: A service-oriented architecture (SOA) is a design pattern in which application components provide services to other components via a communications protocol, typically over a network. The principles of service-orientation are indepe