斐波那契数列 Fibonacci sequences（fei bo na qi）：0、1、1、2、3、5、8、13、21、34…… 递归算法： 迭代算法： ...
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2017-11-26 15:57:06
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原文链接：http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法，需要提供一个较好的初值，同时由于算法本身缺陷，最终迭代结果可能会陷入局部最优。本文介绍的是另一种比较好的配准算法，NDT配准。这个配准算法耗时稳定，跟初值相 ...
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2017-11-12 23:04:03
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最优价值函数满足下列条件： 4.1 策略评估 策略评估通过反复迭代的方式来进行： 4.2 策略改进 4.3 策略迭代 综合4.1和4.2，得到策略迭代算法： 4.4 价值迭代 对4.3进行简化，两步合为一步： 4.5 异步动态规划 通过安排迭代顺序，而不是每次都整个扫一遍，来更快地获得我们想要的状态 ...
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2017-10-03 18:59:36
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概述 数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路，通过迭代逐渐接近最优解，分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解。 该系列教程能够參考的资料有 1. 《Numerical Optimization 2nd》–Jorge Nocedal Stephen J. Wright 2. 《凸优化》 ...
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2017-08-18 20:11:40
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梯度下降提供了一种最小化J的方法。让我们讨论第二种方法，这一次显式地执行最小化，而不用迭代算法。在“方程”的方法，我们将最大限度地减少J通过明确其衍生物相对于θJ的，并使其为零。这使我们能够在没有迭代的情况下找到最佳θ。下面给出正规方程公式。 正规方程不需要进行特征缩放。 下面是梯度下降和正规方程的 ...
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2017-07-23 15:17:45
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一、跳转语句 break & continue break:跳出循环，终止此循环，不管下面还有多少次，全部跳过。 输出结果为 1,2,3,4,5 continue:终止此次循环，直接开始下次循环。 输出结果为 1,2,3,4,6,7,8 二、迭代法 迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计 ...
引言 梯度下降法 (Gradient Descent Algorithm，GD) 是为目标函数J(θ)，如代价函数(cost function), 求解全局最小值（Global Minimum）的一种迭代算法。 为什么使用梯度下降法 为什么使用梯度下降法 我们使用梯度下降法最小化目标函数J(θ)。在 ...
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2017-04-10 10:53:29
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一、朴素递归算法 二、迭代算法 三、扩展欧式算法 ...
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2017-01-25 16:33:02
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根据维基百科的定义： 插入排序是迭代算法，逐一获得输入数据，逐步产生有序的输出序列。每步迭代中，算法从输入序列中取出一元素，将之插入有序序列中正确的位置。如此迭代直到全部元素有序。 归并排序进行如下迭代操作：首先将原始序列看成N个只包含1个元素的有序子序列，然后每次迭代归并两个相邻的有序子序列，直到 ...
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2016-12-28 02:24:58
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多维优化问题的迭代求解算法中，经常遇到学习率（步长）参数问题，比如线性分类器。一般如果采用固定学习率，那么算法收敛将比较慢，为了提高收敛速度往往需要不断调整学习率。一般多维优化问题中的迭代算法中的迭代公式为： xk+1=xk+rk dk 其中 xk 从给定的初始搜索点 x0 迭代，rk>=0为第k次 ...
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2016-12-04 00:40:56
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