机器学习中很多数值优化算法都会用到线搜索(line search).线搜索的目的是在搜索方向上找到是目标函数\(f(x)\)最小的点.然而,精确找到最小点比较耗时,由于搜索方向本来就是近似,所以用较小的代价找到最小点的近似就可以了. Backtracking Line Search(BLS)就是这么一种线搜索算法. BLS算法的思想是,在搜索方向上,先设置一个初始步长\({\alpha _0}\),如果步长太大,则缩减步长,知道合适为止. 上面的想法要解决两个问题: 1. 如何判断当前步长是否合

将做工程过程中比较好的内容做个备份,下边代码段是关于C++ 线性搜索算法演示的代码. #include<iostream>#include<conio> int linearsearch(int[],int,int);void BubbleSort(int[],int); void main(){ int n = 100; a = new int[n]; int index,j,temp; cout<<"Enter number (if you enter 0

例如:进入1.2.3,4,5,6.7.8此8数字,最小的4图的1,2,3,4. 思路1:最easy想到的方法:先对这个序列从小到大排序.然后输出前面的最小的k个数就可以.假设选择高速排序法来进行排序,则时间复杂度:O(n*logn) 注:针对不同问题我们应该给出不同的思路.假设在应用中这个问题的规模不大.或者求解前k个元素的频率非常高,或者k是不固定的. 那么我们花费较多的时间对问题排序.在以后是使用中能够线性时间找到问题的解,整体来说,那么思路一的解法是最优的. 思路2:在思路1的基础上更进一

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

最坏,平均和最佳运行时间(Worst, Average and Best Cases) 在上一篇文章中,我们讨论到了渐进分析可以解决分析算法的问题,那么在这一篇中,我们用线性搜索来举例说明一下如何用渐进分析法来分析算法的性能. 我们从三个方面分析算法: 1.最坏情况 2.平均情况 3.最佳情况 这是一段很简单的线性查找的代码 从arr[] 中查找x // Linearly search x in arr[]. If x is present then return the index, // o

转载自http://blog.csdn.net/zhifeiyu2008/article/details/8829637 打开Java的JAR文件我们经常可以看到文件中包含着一个META-INF目录, 这个目录下会有一些文件,其中必有一个MANIFEST.MF,这个文件描述了该Jar文件的很多信息,下面将详细介绍MANIFEST.MF文件的内 容,先来看struts.jar中包含的MANIFEST.MF文件内容: Manifest-Version: 1.0Created-By: Apache A

打开Java的JAR文件我们经常可以看到文件中包含着一个META-INF目录, 这个目录下会有一些文件,其中必有一个MANIFEST.MF,这个文件描述了该Jar文件的很多信息,下面将详细介绍MANIFEST.MF文件的内 容,先来看struts.jar中包含的MANIFEST.MF文件内容: Manifest-Version: 1.0Created-By: Apache Ant 1.5.1Extension-Name: Struts FrameworkSpecification-Title:

转载请注:[https://www.cnblogs.com/applerosa/p/9736729.html] 常见的属性 jar文件的用途 压缩的和未压缩的 jar工具 可执行的JAR 1.创建可执行JAR 2.启动可执行JAR 3.扩展打包 4.JAR文件中的安全性.. 5.数字签名. 6.jarsigner工具. 7.JAR索引 JAR(Java Archive File),Java 档案文件.通常jar 为压缩文件, 与 ZIP/RAR 压缩文件 一样的概念, 区别在于 jar 文件中存

梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法.最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的.最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的,最速下降法越接近目标值,步长越小,前进越慢. 中文名 梯度下降 外文名 steepest descent (gradient descent) 用于 求解非线性方程组 类型 最优化算法 目录 1 简介 2 求解过程 3 例子 4 缺点 简介 梯度下降法(gradient de

1 逻辑回归 1. classification 分类 eg:垃圾邮件分类.交易是否是欺诈.肿瘤类别.分类的结果是离散值. 2. sigmoid函数 使用线性方法来判断分类问题,会出现上图中的问题,需要人工判断分界点.有些特殊的样本点,也会使得分界点发生漂移,影响准确性.我们希望我们的分类器输出范围在0~1之间,此时分类问题转化为边界问题.sigmoid函数能保证数据在0~1之间,并且越趋近于无穷大,输出趋近于1. 假设函数预测的是对于输入x,输出为1的概率. 3. cost function

这个结构是10年Quoc V.Le等人提出的,这里的tiled,按照 Lecun的解释是Locally-connect non shared.即是局部连接,而且不是共享的,这是针对于权重来说的.本文翻译如有错误,还望指正,谢谢!!这篇论文是10年的,相比较来说四年的东西,比较旧了,可是这个tcnn在ng的ufldl最后也有提及(只有目录部分,ng没写完),而且也算是个cnn的变化,不过看效果没有获得the state of art.因为在cifar-10数据集上当前的效果都达到了91%,而且NI

本程序使用线性搜索算法从n个数中查找一个数. /* Program: 线性搜索示例 * @author: 理工云课堂 * Input: 元素个数,每个元素值,待查找数据的值 * Output:待查找数的位置*/ import java.util.Scanner; class LinearSearchExample { public static void main(String args[]) { int counter, num, item, array[]; //捕获用户输入 Scanner

原文:  https://blog.csdn.net/u011287511/article/details/66973559 打开Java的JAR文件我们经常可以看到文件中包含着一个META-INF目录, 这个目录下会有一些文件,其中必有一个MANIFEST.MF,这个文件描述了该Jar文件的很多信息,下面将详细介绍MANIFEST.MF文件的内 容,先来看struts.jar中包含的MANIFEST.MF文件内容:Manifest-Version: 1.0Created-By: Apache

在谈论主题之前,让我们先简单回顾下事件的基础知识吧! 我们知道事件有发出(raises)事件的源,即event sender,也有接收事件通知(notifications)的接收者,即event receiver.因此,若要设计事件必须从发送者和接受者两个Object分别着手设计.其中,发送方类型的设计一般有四个步骤: 定义类型来容纳所有需要发送给事件通知接收者的信息. 定义事件成员.注意这里事件成员的类型可以是字段或属性,定义成不同的类型,编译生成的代码有较大的不同,需注意. 定义负责引发事件

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一.[微积分] 基础概念(极限.可微与可导.全导数与偏导数):只要学微积分,就必须要明白的概念,否则后面什么都无法继续学习. 函数求导:求导是梯度的基础,而梯度是 AI 算法的基础,因此求导非常重要!必须要搞清楚概念,并学会常见函数的导函数求法. 链式法则:符合函数求导法则,反向传播算法的理论基础. 泰勒公式和费马引理:这两者也是梯度下降法的基础组成,重要程度与求导相同. 微分方程及其求解:很重要,是部分机器学习模型求解的必备知识. 拉格朗日乘子法和对偶学习:理解 SVM/SVR 的理论基础.S

一.详解 打开Java的JAR文件我们经常可以看到文件中包含着一个META-INF目录, 这个目录下会有一些文件,其中必有一个MANIFEST.MF,这个文件描述了该Jar文件的很多信息,下面将详细介绍MANIFEST.MF文件的内 容,先来看struts.jar中包含的MANIFEST.MF文件内容: Manifest-Version: 1.0Created-By: Apache Ant 1.5.1Extension-Name: Struts FrameworkSpecification-Ti

分类问题(classification problems) y=0 or 1 回归分析/逻辑分析(logistic regression): 目标:令h(x)位于[0,1]之间 逻辑函数/S型函数: 图像: x=0,y=0.5:x=正无穷,y=1:x=负无穷,y=0: 概率角度:P(y=0|x;θ)+P(y=1|x;θ)=1,P(y=1|x;θ)表示在给定x数值时y=1的概率. 由图可知,要使得h>0(y=1),就要z>0,所以是theta定义了决策边界,而训练集用于拟合参数theta 一对多

Arraylist与Vector的区别 清浅池塘 程序员,专栏:Java那些事儿唯一作者,咨询前请先点详细资料   162 人赞同了该文章 这几天工作有点忙,有很多代码需要写,更新文章有点慢,说声抱歉,前几天有人反馈LinkedList的文章不太看得懂,临时准备补两篇文章. 前几篇文章我们重点说了ArrayLIst,是时候放出这张图了. 这张图里的内容对我们学习Java来说,非常的重要,白色的部分是需要去了解的,黄色部分是我们要去重点了解的,不但要知道怎么去用,至少还需要读一次源码.绿色部分内容

/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/27 23:34 * @description: * @version:$ */ /*已知长度为n的线性表采用顺序结构,写一算法删除该线性表中所有值为item的元素*/ public class page06 { public static void main(String[] args) { String[] arr = {"item", "item", &qu