1)最小二乘法——求方差的平方和为极小值时的参数。 要尽全力让这条直线最接近这些点,那么问题来了,怎么才叫做最接近呢?直觉告诉我们,这条直线在所有数据点中间穿过,让这些点到这条直线的误差之和越 ...
在数学中的最优化问题中,拉格朗日乘数法 以数学家约瑟夫 拉格朗日命名 是一种寻找多元函数在其变量受到一个或多个条件的约束时的极值的方法。这种方法可以将一个有n个变量与k个约束条件的最优化问题转换为一个解有n k个变量的方程组的解的问题。这种方法中引入了一个或一组新的未知数,即拉格朗日乘数,又称拉格朗日乘子,或拉氏乘子,它们是在转换后的方程,即约束方程中作为梯度 gradient 的线性组合中各个 ...
2016-08-12 10:25 0 3421 推荐指数:
1)最小二乘法——求方差的平方和为极小值时的参数。 要尽全力让这条直线最接近这些点,那么问题来了,怎么才叫做最接近呢?直觉告诉我们,这条直线在所有数据点中间穿过,让这些点到这条直线的误差之和越 ...
http://yaoleo.github.io/2017/10/27/TransE算法的理解/ tranE是在模型中嵌入知识图谱等三元组类的一个方法,就像是句子利用词典嵌入一样。 ...
一种nb算法,可以求出数列的递推式。 具体过程是这样的。 我们先假设它有一个递推式,然后按位去算他的值。 这是我们算出了f[i]应当是多少,但是f[i]有可能不是我们算出的值,所以 ...
一.理论准备 为了学习网络流,先水一道spfa。 SPFA算法是1994年西南交通大学段凡丁提出,只要最短路径存在,SPFA算法必定能求出最小值,SPFA对Bellman-Ford算法优化的关键之处在于意识到:只有那些在前一遍松弛中改变了距离估计值的点 ...
vibe算法是采用领域像素来创建背景模型,通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景。 模型的工作原理 背景像素样本(该点过去的像素和其领域的像素)的选取:邻域点选取采用8邻域方法随机选取。用v( ...
最近突发奇想,到B站上看qscqesze神犇的每周算法讲堂,于是便学习了分块这个算法。 分块是一个很暴力的算法,按照某大神的说法,一般的区间问题都可以用他来解决,没有100分也有80分(一般会有80分,运气好有100分)。 分块是一个很暴力的算法,它可以完成几乎所有区间更新和区间查询 ...
一、全链路精准预估技术: 参考: https://arxiv.org/abs/1804.07931 传统的多阶段建模在实际中存在SSB和DS问题: 多阶段模型的样本漏斗: 召 ...
LM算法全称为Levenberg-Marquard algorithm,在正式介绍该算法之前,我们需要先研读一下对该算法的发展有重要意义的几篇论文。首先,我们从LM算法的开篇之作(Leve ...