原则一：评估方法驱动研究进展 David Silver 指出，客观、量化的评估方法是强化学习进展的重要驱动力： 评估指标的选择决定了研究进展的方向; 这可以说是强化学习项目中最重要的一个决定。 David Silver 介绍了两种评估方法： 排行榜驱动的研究 ...

启发式算法是什么？ 启发式算法是基于人类的经验和直观感觉，对一些算法的优化。 比如说启发式搜索\(A\)*算法。 启发式合并是什么？ 考虑一个问题：把\(n\)个总元素个数为\(m\)的数据结构合并起来（假设是线性的）。 每次合并复杂度最坏\(O(m)\)，总复杂度\(O(nm ...

启发式方法（试探法）是一种帮你寻求答案的技术，但它给出的答案是具有偶然性的（subject to chance），因为启发式方法仅仅告诉你该如何去找，而没有告诉你要找什么。它并不告诉你该如何直接从A 点到达B 点，它甚至可能连A点和B点在哪里都不知道。实际上，启发式方法是穿着小丑儿外套的算法 ...

hive之于数据民工，就如同锄头之于农民伯伯。hive用的好，才能从地里（数据库）里挖出更多的数据来。 用过hive的朋友，我想或多或少都有类似的经历：一天下来，没跑几次hive，就到下班时间了 ...

精确算法（Exact algorithm）指可求出最优解的算法。到目前为止，已提出的精确算法种类较多，有分支定界法、割平面法、整数规划算法和动态规划算法等。一般可用软体为 CPLEX LINGO GUROBI 启发式策略（heuristic）是一类在求解某个具体问题时 ...

启发式策略（heuristic） 是一类在求解某个具体问题时，在可以接受的时间和空间内能给出其可行解，但又不保证求得最优解（以及可行解与最优解的偏离）的策略的总称。许多启发式算法是相当特殊的，依赖于某个特定问题。启发式策略在一个寻求最优解的过程中能够根据个体或者全局的经验来改变其搜索 ...

1.启发式算法 百度百科： 启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。启发式算法可以这样定义：一个基于直观或经验构造的算法，在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解 ...

浅谈启发式合并 本篇随笔简单浅谈一下启发式合并。 启发式合并的概念 顾名思义，启发式合并解决的是合并类的问题。 现在给一个最基本的合并问题。 我们要把\(N\)个集合，总共\(M\)个元素合并成一个大集合。 很容易得出，最坏的情况下需要合并\(N\)次，每次合并\(M\)个元素 ...