今天在书的时候，对局部最优解和全局最优解的意思存有疑问，就百度了一下，在 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4fafdb4c01012190.html 找了一个很有意思的解释。能很好理解，记下了！　　 　　柏拉图有一天问老师苏格拉底什么是爱情？苏格拉底叫他 ...

1. 问题 如果硬币的面值是c0, c1, …, ck,则贪婪算法总是用最少的硬币找零 2. 证明 2.1 一个硬币的找零方式可以用如下公式来表示 m0c0 + m1c1 + … + mkck = S mi = 每种面值的硬币的数量(0, x) ci = 硬币的面值 根据题意 ...

1. 问题 如果硬币的面值是{1, 1*c, 2*c, …, k*c}， 则贪婪算法总是用最少的硬币找零。 如《离散数学及其应用》书中贪婪算法的反例： 有面值1, 10, 25的硬币，找零30。 贪婪算法的解：5c0 + 0c1 + 1c2 = 5*1 + 0*10 + 1*25 ...

不懂优化的人希望能有通用的方法来解决他手头的问题。但不幸的事没有这样的方法存在。高速的方法都须要某些条件，比方常见的有强凸。线性，可分解啥的。眼下研究的比較成熟的就是强凸光源可分解 非凸没有特别有效的方法来解。假设是强凸的，何必用那么复杂的方法求最优解？正是由于不是强凸 ...

反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血，那我就对这个问题多展开一下吧，让鲜血流的更猛烈一些。（害怕.jpg） 真的结束于最优点吗？ 我们知道，在局部最优点附近，各个维度的导数都接近0，而我们训练模型最常用的梯度下降法又是基于导数与步长的乘积去更新模型参数 ...

最近运筹学学了线性规划和单纯形法，然后老师讲到了运用lingo和MATLAB软件分别求解的方法 首先，我们来讲讲lingo的（小技巧，只要把鼠标滑轮固定在输入界面按ctrl就可以放大了） ...

想要获取完整代码，请访问面包多进行支持哦，仅需一口奶茶的钱！ 一、实验目的 实现基于蒙特卡洛法的21点问题的最优解，了解强化学习的基本原理，理解蒙特卡洛法并编写相应的代码。 二、实验内容 赌场上流行的21点纸牌游戏的目的是获得其数值之和尽可能大而不超过21的牌。所有的人形牌面都算作10 ...

拉格朗日乘数法解含不等式约束的最优化问题 拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和 KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法，在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件 ...