最常用的：梯度下降法(gradient descent)或最速下降法(steepest descent)。有实现简单的优点。梯度下降是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度。当目标函数是凸函数时，梯度下降算法是全局最优解。一般情况下，其解不保证是全局最优解。梯度下降法的收敛速度也未必最快。还有，牛顿...
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2015-09-11 14:02:54
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贪婪算法分阶段的工作。在每一个阶段，就认为在这个阶段所做的决定是最好的。该算法终止的时候，我们希望局部最优就是全局最优。 NP完全的意思是算法的复杂度可以用多项式来表示。 哈弗曼编码： tri树 前缀码，如果一个字符放在非树叶结点上，那就不再额能够保证译码没有二义性。
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2015-09-03 12:41:26
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《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现上面博文介绍了K-均值聚类算法及其用python实现，上篇博文中的两张截图，我们可以看到，由于K-均值聚类算法中由于初始质心的选取，会造成聚类的局部最优，并不是全局最优，因此，会造成聚类的效果并不理想，为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题，就有了二分K-均值算法。二分K-均值聚类算法二分K均值算法是基本K均值算法的直接扩充，其基本思想是：为...
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2015-07-28 23:16:26
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这个贪心的行为在算法中也成为了一种指导思想，也就是说贪心算法所作出的选择在当时的环境下是最好的，说深一点就是它只是某种
意义上的局部最优解，但不一定是全局最优解，此时往往接近于最优解。
一： 优点
前面也说了，贪心只是求的当前环境下的最优解，而不是追究整体的最优解，所以贪心就避免了为求的整体最优解而枚举各种方案所
耗费的时间。
二： 问题...
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2015-07-20 23:39:52
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贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最优的，通过所做的局部最优选择来产生一个全局最优解。
其具有的性质如下：
1）贪心选择性质：一个全局最优解可以通过局部最优（贪心）选择来达到。即，在考虑如何做选择时，我们只考虑对当前问题最佳的选择而不考虑子问题的结果。
这一点是贪心算法不同于动态规划之处：在动态规划中，每一步都要做出选择，但是这些选择依赖于子问题的解。因此，解动态规划问...
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2015-07-18 12:45:42
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转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4611544.html 贪心算法在每一步都做出当时看起来最佳的选择。也就是说，它总是做出局部最优的选择，寄希望(证明)这样的选择能够导致全局最优解。 贪心算法和动态规划都依赖于最优子结构，也就是一个问题的最.....
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2015-06-30 21:41:00
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贪心算法看似普普通通的一个算法、说难也难、说简单也简单、不过确实不太容易解释清楚、 在理解贪心算法之前最好先了解一下动态规划、因为贪心和动态规划很像、都具有最优子结构的性质、 甚至可以说贪心是一种特殊的动态规划、 贪心顾名思义就是每次决策的都是都取当前最优解、最后得到全局最优解、 所以很多贪...
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2015-06-23 06:21:37
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1.基本思想： 首先，双方都是高手且理性，每一步都全局最优。即使输，也要走全局最优，使得输得最少。 动态规划——每个局面，唯一确定一个状态，局面可以是不同初始条件的开局，也可以是同一初始下不同的残局 令胜负结果是一个整数分值，双方得分高者获胜，站在先手角度，每一步都希望得到最大分；站在后手角度...
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2015-05-04 23:45:46
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1.引言一个多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）可以看做是，在逻辑回归分类器的中间加了非线性转换的隐层，这种转换把数据映射到一个线性可分的空间。一个单隐层的MLP就可以达到全局最优。2.模型一个单隐层的MLP可以表示如下：一个隐层的MLP是一个函数：$f:R^{D}\r...
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2015-04-26 12:20:05
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根据这题可以总结出处理网络流问题中需要“跳过”某一节点的办法（跳过是指需要占用经过某一节点但又不占用其流量）：1.floyd求全局最优路径建图前直接跳过。2.拆点成A-A1,A-A1是经过该点的实际流量，并由A1流出相同的流量。+oo流进A,A->B1走需要跳过的流量。
代码：
//poj 2112
//sep9
#include
#include
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using name...
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2015-04-18 16:13:33
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