LM算法的向量形式百度百科

LM算法

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

<算法笔记>关于快速排序的算法优化排序（顺便给百度百科纠个错）

快速排序是排序算法之中的基本中的基本,虽然越来越多的接口函数将快速排序“完美的封装了起来”,比如C++中的qsort或者<algorithm>中的sort(与stable_sort相对应),但是深入思考,关于快速排序的优化你可曾想过?:-P (一)经典快速排序首先我们来看一下这个百度百科之中的快速排序版本在上面这张图中,我们一边纠错一边复习下基本的快速排序,基本快速排序的函数体可以明确分为三个块: 1.调整块,根据对称轴pivot(一般选取第一个)从数组的前后两端向中间扫描,pivot作对

LM算法与非线性最小二乘问题

摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法--LM算法的文章,当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触: LM算法,全称为Levenberg-Marquard算法,它可用于解决非线性最小二乘问题,多用于曲线拟合等场合. LM算法的实现并不算难,它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量p在其邻域内做线性近似,忽略掉二阶以上的导数项,从而转化为线性最小二乘问题,它具有收敛速度快等优点.LM算法属于一种"信赖域法"--所谓的信赖域法,此处稍微解释一下:在最优化算法中,都是

quant_百度百科

quant_百度百科 quant 编辑 quant的工作就是设计并实现金融的数学模型(主要采用计算机编程),包括衍生物定价,风险估价或预测市场行为等.所以quant更多可看为工程师,按中国的习惯性分类方法就是理工类人才,而不是文科人才,这个和金融有一定的区别(当然金融也有很多理工的内容). 目录 1简介 2种类 3工作领域 4工作地点 5相关书籍 6成为条件

Gora_百度百科

Gora_百度百科 Gora 编辑目录 1什么是Apache Gora 2为什么要使用Apache Gora 3Gora的一个源代码结构 1什么是Apache Gora Apache Gora是一个开源的ORM框架,主要为大数据提供内存数据模型与数据的持久化.目前Gora支持对于列数据.key-value数据,文档数据与RDBMS数据的存储,还支持使用Apache Hadoop来对对大数据进行分析. 2为什

salon_百度百科

salon_百度百科 salon 编辑是法语Salon一字的译音,中文意即客厅,原指法国上层人物住宅中的豪华会客厅.从十七世纪,巴黎的名人(多半是名媛贵妇)常把客厅变成著名的社交场所.进出者,每为戏剧家.小说家.诗人.音乐家.画家.评论家.哲学家和政治家等.他们志趣相投,聚会一堂,一边呷着饮料,欣赏典雅的音乐,一边就共同感兴趣的各种问题抱膝长谈,无拘无束.后来,人们便把这种形式的聚会叫做"沙龙",并风靡于欧美各国文化界,十九世纪是它的鼎盛时期. 正宗的&qu

百度百科Tooltip的实现--原生js的应用

我们在浏览百度百科时,不难发现提示框的存在,如下图: 实现如下: 1.HTML代码部分 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Tooltip提示框</title> <meta name="keywords" content=""> <meta

Python开发简单爬虫（二）---爬取百度百科页面数据

一.开发爬虫的步骤 1.确定目标抓取策略: 打开目标页面,通过右键审查元素确定网页的url格式.数据格式.和网页编码形式. ①先看url的格式, F12观察一下链接的形式;② 再看目标文本信息的标签格式, 比如文本数据为div class="xxx", ③ 容易看到编码为utf-8 2.分析目标目标: 百度百科python词条入口页: http://baike.baidu.com/item/Python词条页面url格式:/item/**** 数据格式: 标题: <dd cl

Python 爬虫实例(爬百度百科词条)

爬虫是一个自动提取网页的程序,它为搜索引擎从万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成.爬虫从一个或若干初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件.爬虫的工作流程较为复杂,需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接,保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列.然后,它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL,并重复上述过程,直到达到系统的某一条件时停止.另外,所有被爬虫抓取的网页将会被系统

单词转换成向量形式 word2vec

word2vec(word to vector)是一个将单词转换成向量形式的工具.可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,计算出向量空间上的相似度,来表示文本语义上的相似度.word2vec为计算向量词提供了一种有效的连续词袋(bag-of-words)和skip-gram架构实现. 来自维基百科对余弦距离的定义: 通过测量两个向量内积空间的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性.0度角的余弦值是1,而其他任何角度的余弦值都不大于1;并且其最小值是-1.从而两个向量之间的角度的余弦值

Levenberg-Marquardt迭代（LM算法）-改进Guass-Newton法

1.前言 a.对于工程问题,一般描述为:从一些测量值(观测量)x 中估计参数 p?即x = f(p), 其中,x为测量值构成的向量,参数p为待求量,为了让模型能适应一般场景,这里p也为向量. 这是一个函数求解问题,可以使用Guass-Newton法进行求解,LM算法是对Newton法的改进.

python爬虫—爬取百度百科数据

爬虫框架:开发平台 centos6.7 根据慕课网爬虫教程编写代码片区百度百科url,标题,内容分为4个模块:html_downloader.py 下载器 html_outputer.py 爬取数据生成html模块 html_parser 获取有用数据 url_manager url管理器 spider_main 爬虫启动代码 spider_main.py #!/usr/bin/python #-*- coding: utf8 -*- import html_downloader imp

[Python爬虫] Selenium获取百度百科旅游景点的InfoBox消息盒

前面我讲述过如何通过BeautifulSoup获取维基百科的消息盒,同样可以通过Spider获取网站内容,最近学习了Selenium+Phantomjs后,准备利用它们获取百度百科的旅游景点消息盒(InfoBox),这也是毕业设计实体对齐和属性的对齐的语料库前期准备工作.希望文章对你有所帮助~ 源代码 # coding=utf-8 """ Created on 2015-09-04 @author: Eastmount """ import ti

Python3爬取百度百科（配合PHP）

用PHP写了一个网页,可以获取百度百科词条.源代码已分享至github:https://github.com/1049451037/xiaobaike/tree/master 那么通过Python来爬取,只需要不断向这个网页POST数据,获取返回值就可以了.由于是我自己的网页,保存返回值我也让PHP在服务器端来完成了,所以Python的任务只需要不断向服务器POST数据. 那么POST什么数据呢?暂时找到了一个名词大全的网页.http://cidian.911cha.com/cixing_min

redis百度百科和维基百科知识总结:

1. 百度百科知识总结: Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API.从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持.从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助. redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序

Apache Mesos_百度百科

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JEFF BANKS_百度百科

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RCMTM _百度百科

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