標簽（空格分隔）： 機器學習 （最近被一波波的筆試+面試淹沒了，但是在有兩次面試時被問到了同一個問題：K-Means算法的收斂性。在網上查閱了很多資料，並沒有看到很清晰的解釋，所以希望可以從K-Means與EM算法的關系，以及EM算法本身的收斂性證明中找到蛛絲馬跡，下次不要再掉坑 ...

EM算法收斂性證明： 來源：B站up:shuhuai008,板書 EM（expectation maximization algorithm）:期望最大算法，分為 ...

　　 　　不多說，直接上干貨！ 　　面試很容易被問的：K-Means算法的收斂性。 　　在網上查閱了很多資料，並沒有看到很清晰的解釋，所以希望可以從K-Means與EM算法的關系，以及EM算法本身的收斂性證明中找到蛛絲馬跡，下次不要再掉坑啊。 EM ...

目錄 0. 引論 2. 牛頓法 2.1 單變量牛頓法 2.2 多變量牛頓法 3. 簡化牛頓法 3.1 平行弦法 ...

查找華為OSPF配置命令，發現以下幾條加速OSPF收斂的方法： 1、設置OSPF LSA接收的時間間隔和LSA更新時間間隔。對於網絡穩定對路由收 斂時間要求高的環境，可為0。對於網絡或路由頻繁震盪的環境，設為0會 過多占據帶寬和交換機資源。 2、Hellointerval越小雖然更快發現 ...

設$a>0$為常數，則級數$\sum_{n=1}^{\infty}\frac{(-1)^{n}n^{n-1}}{n^{n}+a^{n}n}$的收斂性如何？ 解：由$$u_{n}=\frac{n^{n-1}}{n^{n}+a^{n}n}=\frac{1}{n+(\frac{a}{n ...

1.梯度下降法的收斂性 針對迭代式算法，我們就要Convergency Analysis（收斂性分析） （1）什么是平滑函數，非平滑函數？ 平滑函數--在每個點上求出梯度 非平滑函數---在那個點上求不出梯度的， L-Lipschitz條件：是針對平滑函數的條件 Logistic ...

因為CSDN感覺跟COMSOL有愁，標題用上就說廣告，無奈改變標題，以求可以通過。 一、問題描述 非線性穩態（與時間無關）問題在求解的過程中，有時收斂很慢。通常來說，模型中求解的控制方程本身，與求解變量相關的材料屬性、載荷或邊界條件等，都可能在模型中引入非線性。一般來說，多物理場 ...