+ 解决最优化问题 多阶段决策 + pull: f(x)从之前的状态得到（数据不规则，更好用） + push:对于每个f(x)，更新f(x)可以到达的所有位置的结论 + 使用条件: 大问题可以拆成若干小问题 1. 无后效性 与之前状态计算过程无关（只需要结果）"未来与过去无关" 2. 最优子结构 若 ...
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2020-03-26 13:50:56
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图论难点：问题的转化和抽象（可看成特殊的某一类DP） 图论与DP的联系： DP问题（从集合角度分析最优化问题）可以看成从F(0,0)、F(0,1)、F(1,2)......F(0,m)到F(n,m)的最长路。因此DP问题可以转化为拓扑图（一般DP问题的状态间无环）上的最短（长）路。 当DP依赖关系不 ...
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2020-03-22 23:47:02
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题目链接：http://icpc.njust.edu.cn/Problem/Hdu/1072/ 题意：逃离迷宫，路中可能有炸弹，总时间是6个单位，在有炸弹的位置，如果到达的时刻时间大于0，则恢复到6时间，炸弹的位置可以重复到达，求出最终至少需要多少步才能走出迷宫，到达终点。这样的最优化问题和地图相关 ...
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2020-03-17 08:22:43
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本文主要参考卡耐基梅隆大学（CMU）的Ryan Tibshirani教授在 "Convex Optimization" 课上的Lecture Notes 在统计学习和机器学习领域，基本上你想做的绝大部分事情都是一种优化问题。所以，面对具体的问题，你要做的事情可以概括为下图所示 即：如何把头脑中的id ...
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2020-03-04 23:23:29
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刚开学便被拉去参加了研究生数模比赛，赛题是一个航班排班的优化问题，所以第一反映便是遗传算法，比赛期间三个问题都使用单目标遗传算法，趁着还比较熟悉，特此记录，以便后续复习。本篇文章使用Python进行实现。 启发式算法 启发式算法是一种技术，这种技术使得在可接受的计算成本内去搜寻最好的解，但不一定能保 ...
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2020-03-02 19:03:44
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1、LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立 最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，LINGO高效的求解器可快速求解并 分析结果。 2、集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。借助于集， 能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相 ...
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2020-02-29 20:43:14
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目录 简述 梯度下降与梯度上升 梯度下降法算法详解 梯度下降法大家族（BGD，SGD，MBGD） 梯度下降法和其他无约束优化算法的比较 总结 在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法(在【2】中已... ...
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2020-02-23 21:50:51
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一、题目说明 题目70. Climbing Stairs，爬台阶（楼梯），一次可以爬1、2个台阶，n层的台阶有几种爬法。难度是Easy！ 二、我的解答 类似的题目做过，问题就变得非常简单。首先用递归方法计算： 非常不好意思， 。 那就用dp算法吧： 性能： 三、优化措施 不优化了！ ...
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2020-02-20 09:18:21
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相关知识点说明 范数与稀疏性Note: 1、范数 常见的有L0范数、L1范数、L2范数，经常要将L0范数等价为L1范数去求解，因为L1范数求解是一个凸优化问题，而L0范数求解是一个NP（Nondeterministic Polynomial time Problem，不能在多项式时间内解决或不确定能 ...
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2020-02-19 15:15:17
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恢复算法 1、L1 minimization 这是一个凸优化问题，类似于统计学中的LASSO。 优化算法有： 特点： L1最小化的其他形式： 2、Matching Pursuit MP算法(匹配追踪算法) 算法描述： 作为对信号进行稀疏分解的方法之一，将信号在完备字典库上进行分解。假定被表示的信号为 ...
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2020-02-19 13:06:15
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