转载请注明出处:http://www.codelast.com/ line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类.在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则.之所以这样说,是因为我读到的所有最优化的书或资料,从来没有一个可以用初学者都能理解的方式来解释这两个准则,它们要么是长篇大论.把一堆数学公式丢

[原创]用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则 转载请注明出处:http://www.codelast.com/ line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类.在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则.之所以这样说,是因为我读到的所有最优

准则 采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如线性分类器中的权值向量. 分类器设计准则:FIsher准则.感知机准则.最小二乘(最小均方误差)准则 Fisher准则 Fisher线性判别分析LDA(Linearity Distinction Analysis)基本思想:对于两个类别线性分类的问题,选择合适的阈值,使得Fisher准则函数达到极值的向量作为最佳投影方向,与投影方向

Armijo-Goldstein准则与Wolfe-Powell准则是不精确的一维搜索的两大准则. 之所以要遵循这些准则是为了能使算法收敛(求最优解).即要使我们的不精确的一维搜索的步长满足一定的规则,使之后的求最优解的过程不至于因为步长过大或者过小而不收敛. Armijo-Goldstein准则 Armijo-Goldstein准则的核心思想有两个:①目标函数值应该有足够的下降:②一维搜索的步长α不应该太小. 我们来看看Armijo-Goldstein准则的数学表达式: 其中, 0<ρ<12

原文:C#使用拉依达准则(3σ准则)剔除异常数据(.Net剔除一组数据中的奇异值) 1.问题的提出: 电池生产中,遇到一批电池的测量结果数据: 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 0.056 1   4.09 1   4.146 17   4.174 13434 0.321 1   4.094 1   4.147 17   4.175 13973 0.767 1   4.099 2   4.148 19   4.176 13339 0.972 1   4.11

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作者:Williammao, 腾讯移动客户端开发工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处. 原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/290.html WeTest 导读 我们知道,在C++领域,作为进阶阅读材料,必看的书是<Effective C++>. 而<Effective C#>之于C# ,是类似<Effective C++>之于C++一样的存在. 这篇文章,将<Effective C# Second

目录 一. 接收机的概念 1.信号解调器 2.检测器 二. 相关解调器的解调过程及其原理 1.构造相关解调器 2.得到接收信号在基向量上的投影 3.相关器输出的性质 三.检测器的实现及其数学原理 1.MAP准则 2.ML准则 3.简化ML准则,实现检测器 学习<现代通信原理>(曹志刚)时,对其中相关接收机的近似阐述非常不解.借此机会,整理了大量课外资料,对相关接收机的原理有了比较清楚的认识. 一. 接收机的概念 接收机:由信号解调器和检测器组成. 1.信号解调器 功能:将接受波形\(r(t)\

一.再说关于“鑫三无准则” “鑫三无准则”这个概念貌似最早是在去年的去年一篇名叫“关于Google圆角高光高宽自适应按钮及其拓展”的文章中提过.这是自己在页面重构的经验中总结出来的一套约束自己CSS的准则,即“无宽度”.“无图片”和“无浮动”,目的是使CSS布局模块化以及增强可扩展性. 此准则是针对我个人的,可能没有什么适用性,也可能会对您的学习有所启发,所以这里还是简单分享下.其中“无宽度”准则则在去年秋天专门讲了下,文章名是“页面重构鑫三无准则之无宽度准则”,这里再简单介绍下其中的“无图片”

引言 原则1尽可能地使用属性而不是可直接访问的数据成员 原则2偏向于使用运行时常量而不是编译时常量 原则3 推荐使用is 或as操作符而不是强制类型转换 原则4 推荐使用条件属性而不是if条件编译 原则5理解几个等同性判断之间的关系 原则6了解GetHashCode 的一些坑 原则7理解短小方法的优势 原则8选择变量初始化而不是赋值语句 原则9正确地初始化静态成员变量 原则10使用构造函数链减少重复的初始化逻辑 原则11实现标准的销毁模式 原则12区分值类型和引用类型 原则13保证0为值类型的有

转自:http://blog.csdn.net/swj524152416/article/details/75418162 我们知道,在C++领域,作为进阶阅读材料,必看的书是<Effective C++>. 而<Effective C#>之于C# ,是类似<Effective C++>之于C++一样的存在. 这篇文章,将<Effective C# Second Edition>一书中适用于Unity游戏引擎里使用C#的经验之谈进行了提炼,总结成为21条(一

用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则 line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类. 在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则. 之所以这样说,是因为我读到的所有最优化的书或资料,从来没有一个可以用初学者都能理解的方式来解释这两个准则,

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: b=a−α∇F(a)⇒f(a)≥f(b)(1)(1)b=a−α∇F

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: \begin{equation} b=a-\alpha \nabl

一. 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中,特征数量可能较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相关性,容易导致如下的后果: 1.     特征个数越多,分析特征.训练模型所需的时间就越长,模型也会越复杂. 2.     特征个数越多,容易引起“维度灾难”,其推广能力会下降. 3.     特征个数越多,容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题,导致模型效果下降. 4.     对于模型来说,可能会导致不适定的情况,即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动. 特征选择,能

PMI:Project Management Institute,项目管理协会于1969年在美国成立,致力于全球范围内的项目管理研究.标准制定和出版.价值倡导.职业认证和学位 课程认证.现在,PMI已经成为一个全球的项目管理知识与智囊中心. PMP:Project Management Professional,是其针对评价个人项目管理知识能力而设计的一项全世界范围内的资格认证体系,通过该认证的人员将获得  “PMP Project Management Professional”资格证书.在世

0. 内容为个人学习笔记, 仅供参考, 如有错漏, 欢迎指正! 1. STL中的所有组件都是由模板构成的, 所以其元素可以是任意型别的. 组件有: - 容器: 管理某类对象的集合. 不同的容器有各自的优缺点. - 迭代器: 用来在一个对象集群(Collection of Objects) 的元素上进行遍历. 这个CoB可以是容器/容器的一部分. 每种容器都提供了自己的迭代器. - 算法(Algorithm): 用来处理集群内的元素(比如: 查询,修改,排序等). - 适配器(adapter) -

序列式容器:vector,list,deque:stack,queue(容器适配器),heap,priority_queue,slist 关联式容器:(底层都是红黑树)set,map,multiset,multimap,hashtable,hash_set,hash_map,hash_multiset,hash——multimap 综合对比:   array vector list deque 存储空间 静态 动态  动态 动态分段连续空间 (没用容量的概念) 迭代器   普通指针+,-,++,

今天主要的核心话题是Vue.js和前端工程化.我将结合我这两年多的工作学习经历来谈谈这个,主要侧重点是前端工程化,Vue.js侧重点相对前端工程化,比重不是特别大. Vue.js Vue.js和React.js.Angular.js并驾齐驱号称前端三大框架(前端最常用的这三大框架,大中小公司均采用).Vue.js是一个叫尤雨溪及其他的团队开发的,不过早年是他自己独立做出来的.这一点我觉得他很牛逼.我觉得每个做开发的朋友们,都要有一个自己的开源项目,自己的开源项目可以是自己工作三到四年发现有很多地

  spinlock spinlock介绍 spinlock又称自旋锁,线程通过busy-wait-loop的方式来获取锁,任时刻只有一个线程能够获得锁,其他线程忙等待直到获得锁.spinlock在多处理器多线程环境的场景中有很广泛的使用,一般要求使用spinlock的临界区尽量简短,这样获取的锁可以尽快释放,以满足其他忙等的线程.Spinlock和mutex不同,spinlock不会导致线程的状态切换(用户态->内核态),但是spinlock使用不当(如临界区执行时间过长)会导致cpu bus