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

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

              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.

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 二 MNIST Fly softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s

系列目录 分布式共识算法 (一) 背景 分布式共识算法 (二) Paxos算法 分布式共识算法 (三) Raft算法 分布式共识算法 (四) BTF算法 一.背景 1.1 命名 Paxos,最早是Leslie Lamport 用Paxos岛的故事模型进行描述,而得以命名.这位大神原来是学数学的,最终变成了计算机科学家,在2013年获得图灵奖...附上美照: 1.2 Paxos问题 Paxos问题是指分布式的系统中存在故障(crash fault),但不存在恶意(corrupt)节点的场景(即可能

本章是弗洛伊德算法的C++实现. 目录 1. 弗洛伊德算法介绍 2. 弗洛伊德算法图解 3. 弗洛伊德算法的代码说明 4. 弗洛伊德算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 弗洛伊德算法介绍 和Dijkstra算法一样,弗洛伊德(Floyd)算法也是一种用于寻找给定的加权图中顶点间最短路径的算法.该算法名称以创始人之一.1978年图灵奖获得者.斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名. 基本思想

本章是迪杰斯特拉算法的C++实现. 目录 1. 迪杰斯特拉算法介绍 2. 迪杰斯特拉算法图解 3. 迪杰斯特拉算法的代码说明 4. 迪杰斯特拉算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 迪杰斯特拉算法介绍 迪杰斯特拉(Dijkstra)算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他节点的最短路径. 它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想),直到扩展到终点为止. 基本思想 通过Dijk

本章是普里姆算法的C++实现. 目录 1. 普里姆算法介绍 2. 普里姆算法图解 3. 普里姆算法的代码说明 4. 普里姆算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 普里姆算法介绍 普里姆(Prim)算法,是用来求加权连通图的最小生成树的算法. 基本思想 对于图G而言,V是所有顶点的集合:现在,设置两个新的集合U和T,其中U用于存放G的最小生成树中的顶点,T存放G的最小生成树中的边. 从所有uЄU,vЄ

本章是克鲁斯卡尔算法的C++实现. 目录 1. 最小生成树 2. 克鲁斯卡尔算法介绍 3. 克鲁斯卡尔算法图解 4. 克鲁斯卡尔算法分析 5. 克鲁斯卡尔算法的代码说明 6. 克鲁斯卡尔算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 最小生成树 在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边,构成一棵极小连通子图,并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小,则称其为连通网的最小生成树. 例如,对于如上图G4所示的

RSA算法原理(二)  声明: 本文转自阮一峰 (http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/07/rsa_algorithm_part_two.html) 有了这些知识,我们就可以看懂RSA算法.这是目前地球上最重要的加密算法. 六.密钥生成的步骤 我们通过一个例子,来理解RSA算法.假设爱丽丝要与鲍勃进行加密通信,她该怎么生成公钥和私钥呢? 第一步,随机选择两个不相等的质数p和q. 爱丽丝选择了61和53.(实际应用中,这两个质数越大,就越难破解.) 第二步,计算

一.凸包定义 通俗的说就是:一组平面上的点,求一个包含所有点的最小凸多边形,这个最小凸多边形就是凸包. 二.Graham算法思想 概要:Graham算法的主要思想就是,最终形成的凸包,即包围所有点的凸多边形,假定多边形是按逆时针方向生成的,那么多边形内部包围的所有点与多边形每个有向边的关系都是:点在有向边的左边.依照此思想,只要找到一个出发点,然后依此出发点按逆时针方向构建多边形,并保证每加入一条有向边时,都要满足其余点都在该边的左边. ***点与线的关系定义:平面上的三点P1(x1,y1),P

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&

距离2012年11月2日下午2:05:31 已经过去158751270这么多秒了,不小心暴露了我的当前时间. java代码贴出来. private static long gettimelong() { long result = new Date().getTime() - new Date("2012/11/02 14:05:31").getTime(); return result / 1000; } 接下来是介绍北京地体换乘算法的最优解,比如程序随便运行一下是这样的result

import java.util.Arrays; //包含Arrays import java.util.Random; public class HelloWorld { public static void main(String[] args){ // Scanner s = new Scanner(System.in); // System.out.println("请输入一个数字"); // int num = s.nextInt(); //打印数组 int []a = {1

主要内容: 实现方法 Python实现FM算法 libFM   一.实现方法 1.FM模型函数 变换为线性复杂度的计算公式: 2.FM优化目标 根据不同的应用,FM可以采用不同的损失函数loss function来作为优化目标,如回归Regression:y^(x)直接作为预测值,损失函数可以采用least square error:二值分类Binary Classification:y^(x)需转化为二值标签,如0,1.损失函数可以采用hinge loss或logit loss:排序Rank:

1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法,是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法.AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar),然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵),再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心. 2.相关概念(假如有数据点i和数据点j)        (图1)              

本文结构: CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART - Classification and Regression Trees 分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题,最先由 Breiman 等提出. 分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数. CART算法有两步: 决策树生成和剪枝. 决策树生成:递归地构建二叉决策树的过程,基于训练数据集生成决策树,生成的决策树要尽量大: 自上而下从根开始建立节点,在每个节点处要选择一个最好的属性来分裂,使得

电子助视仪 是一种将原始彩色图像转换为某种对比度高的图像,例如将原始图像变换为黑底白字,红底白字,白底红字,蓝底黄字,黄字蓝底等等.电子助视仪的主要应用场景为为老人或者特殊弱视人群的阅读.国内国外均有公司是专门做这样设备的,比如诺基亚,ZOOMAX.UEMAX等等.ZOOMAX的效果尤其好,颜色对比度强烈,色彩饱和,细节做得很极致.为此我决定做一个类似于他们的效果的算法,并将至应用到手机app中或者移植到硬件中.天道酬勤,经理了半个多月和好朋友的积极讨论,和算法验证,终于做出了和ZOOMAX一样

二叉搜索树 与 双向链表 代码(C++) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目:输入一颗二叉搜索树, 将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表. 要求不能创建不论什么新的结点, 仅仅能调整数中结点的指针的指向. 方法: 使用中序遍历每个结点, 并进行连接, 即左子树指前, 右子树指后, 并保存前一个节点. 本程序包括算法原理, 測试程序, 及 输出. /* * main.cpp * * Created on: 2014.6.12 * Author

一.概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 工作原理:首先有一个样本数据集合(训练样本集),并且样本数据集合中每条数据都存在标签(分类),即我们知道样本数据中每一条数据与所属分类的对应关系,输入没有标签的数据之后,将新数据的每个特征与样本集的数据对应的特征进行比较(欧式距离运算),然后算出新数据与样本集中特征最相似(最近邻)的数据的分类标签,一般我们选择样本数据集中前k个最相似的数据,然后再从k个数据集中选出出现分类最多的分类作为新数据的分类. 二.优缺点 优点:精度高.对