from:https://www.cnblogs.com/peizhe123/p/5086128.html GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法 ...
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2019-05-23 16:38:11
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决策树算法原理(ID3，C4.5) 决策树算法原理(CART分类树) CART回归树 决策树的剪枝是通过极小化决策树整体的损失函数。(决策树的生成只考虑局部最优，决策树的剪枝考虑全局最优) 设树T的叶节点为 t，个数为 |T|，该叶节点有 Nt 个样本点，其中 k 类的样本点有 Ntk 个，k = ...
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2019-04-24 20:54:18
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1. GAN简介 最近几年，深度神经网络在图像识别、语音识别以及自然语言处理方面的应用有了爆炸式的增长，并且都达到了极高的准确率，某些方面甚至超过了人类的表现。然而人类的能力远超出图像识别和语音识别的任务，像很多需要创造力的任务却是机器很难做到的。但是GAN使得机器解决这些任务成为可能。 深度学习的 ...
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2019-03-07 00:47:39
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续 常用算法（一） ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 五，动态规划 适用条件 问题的解可由子问题的解组合而成； 子问题有重叠，会被重复求解； 无后效性。某阶段的状态一旦确定，则此后过程的演变不再受此前各种 ...
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2018-12-22 16:32:26
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参考代码可见：https://github.com/dashnowords/blogs/tree/master/Structure/GreedyAlogrithm一.贪心算法贪心算法属于比较简单的算法，它总是会选择当下最优解，而不去考虑单次递归时是否会对未来造成影响，也就是说不考虑得到的解是否是全局最优。在很多实际问题中，寻找全局最优解的代价是非常大的，这时候就可以通过求次优解来解决问题，这种思想
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2018-11-30 14:13:50
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一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如图1所示：假设C点 ...
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2018-11-16 23:40:00
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模拟退火 爬山算法（Hill Climbing） 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前的解空中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要缺点是会陷入局部最优解，而不一定能搜索到全局最优解。如下图所示：假设C点为当前解， ...
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2018-10-26 22:16:36
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K means算法的缺点 优点：原理简单，实现容易 缺点： 1. 收敛较慢 2. 算法时间复杂度比较高 $O(nkt)$ 3. 不能发现非凸形状的簇 4. 需要事先确定超参数K 5. 对噪声和离群点敏感 6. 结果不一定是全局最优，只能保证局部最优 ...
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2018-10-26 13:19:07
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贪心算法主要采用局部最优的解决问题的策略，但是在很多时候都不能达到全局最优的效果，那么什么时候使用贪心算法能够得到全局最优呢？就此引出拟阵的概念。 贪心算法的一般步骤 确定待解问题的最优子结构 设计递归求解方式 证明在递归的任一阶段，最优选择之一总是贪心的（那么贪心选择是最适合的） 证明通过做贪心选 ...
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2018-10-07 13:00:15
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//问题描述：////通过键盘输入一个高精度的正整数n(n的有效位数≤240)，去掉其中任意s个数字后，//剩下的数字按原左右次序将组成一个新的正整数。编程对给定的n和s，寻找一种方案，使得剩下的数字组成的新数最小。////////问题分析：////这个问题是最优子结构问题，即局部最优能决定全局最优 ...
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2018-10-04 23:02:06
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