原則一：評估方法驅動研究進展 David Silver 指出，客觀、量化的評估方法是強化學習進展的重要驅動力： 評估指標的選擇決定了研究進展的方向; 這可以說是強化學習項目中最重要的一個決定。 David Silver 介紹了兩種評估方法： 排行榜驅動的研究 ...

啟發式算法是什么？ 啟發式算法是基於人類的經驗和直觀感覺，對一些算法的優化。 比如說啟發式搜索\(A\)*算法。 啟發式合並是什么？ 考慮一個問題：把\(n\)個總元素個數為\(m\)的數據結構合並起來（假設是線性的）。 每次合並復雜度最壞\(O(m)\)，總復雜度\(O(nm ...

啟發式方法（試探法）是一種幫你尋求答案的技術，但它給出的答案是具有偶然性的（subject to chance），因為啟發式方法僅僅告訴你該如何去找，而沒有告訴你要找什么。它並不告訴你該如何直接從A 點到達B 點，它甚至可能連A點和B點在哪里都不知道。實際上，啟發式方法是穿着小丑兒外套的算法 ...

hive之於數據民工，就如同鋤頭之於農民伯伯。hive用的好，才能從地里（數據庫）里挖出更多的數據來。 用過hive的朋友，我想或多或少都有類似的經歷：一天下來，沒跑幾次hive，就到下班時間了 ...

精確算法（Exact algorithm）指可求出最優解的算法。到目前為止，已提出的精確算法種類較多，有分支定界法、割平面法、整數規划算法和動態規划算法等。一般可用軟體為 CPLEX LINGO GUROBI 啟發式策略（heuristic）是一類在求解某個具體問題時 ...

啟發式策略（heuristic） 是一類在求解某個具體問題時，在可以接受的時間和空間內能給出其可行解，但又不保證求得最優解（以及可行解與最優解的偏離）的策略的總稱。許多啟發式算法是相當特殊的，依賴於某個特定問題。啟發式策略在一個尋求最優解的過程中能夠根據個體或者全局的經驗來改變其搜索 ...

1.啟發式算法 百度百科： 啟發式算法（heuristic algorithm)是相對於最優化算法提出的。一個問題的最優算法求得該問題每個實例的最優解。啟發式算法可以這樣定義：一個基於直觀或經驗構造的算法，在可接受的花費（指計算時間和空間）下給出待解決組合優化問題每一個實例的一個可行解 ...

淺談啟發式合並 本篇隨筆簡單淺談一下啟發式合並。 啟發式合並的概念 顧名思義，啟發式合並解決的是合並類的問題。 現在給一個最基本的合並問題。 我們要把\(N\)個集合，總共\(M\)個元素合並成一個大集合。 很容易得出，最壞的情況下需要合並\(N\)次，每次合並\(M\)個元素 ...