【K-means: optimization objective(最小化cost function来求相应的参数)】的更多相关文章

K-means: optimization objective(最小化cost function来求相应的参数)

类似于linear regression,K-means算法也optimization objective或者是试图使cost function求最小值. 了解K-means算法的optimization objective有助于我们(1)调试算法时,看算法是否运行正确(在本节中可以看到)(2)使算法找到更好的cluster,避免局部最优解(在下节中会讲) K-means optimization objective uc(i):表示x(i)分给的那个cluster的cluster centro…

SVM:从数学上分析为什么优化cost function会产生大距离(margin)分类器

向量内积 uTv = vTu为两个二维向量的内积,它等于p*||u||(其中p为向量v在向量u上的投影长度,是有+/-之分的,||u||为向量u的长度也称为范数),它是一个实数(是一个标量). 如上图所示,当u与v之间的夹角小于90度时,p为正的:当u与v之间的夹角大于90度时,p为负的. SVM的目标优化函数(cost function)与约束条件 这儿将问题进行简化,令θ0=0(截距为0),n=2来分析下 SVM的目标优化函数(cost function)可以写成上图中的1/2倍的θ的范数(…

Bundle Adjustment---即最小化重投影误差（高翔slam---第七讲）

一.历史由来 Adjustment computation最早是由geodesy的人搞出来的.19世纪中期的时候,geodetics的学者就开始研究large scale triangulations(大型三角剖分)了.20世纪中期,随着camera和computer的出现,photogrammetry(照相测量法)也开始研究adjustment computation,所以他们给起了个名字叫bundle adjustment.21世纪前后,robotics领域开始兴起SLAM,最早用的recu…

delphi中最小化其他程序及所有程序最小化（使用 shell.minimizeAll 和自己寻找窗口这两种办法）

1.所有程序最小化 uses ComObj;   var    shell : OleVariant; begin      shell := CreateOleObject('Shell.Application');   shell.minimizeAll; end; 2.最小化其他程序 spy++ 查找要最小化的程序classname var Indicador :Integer; begin // Find the window by Classname Indicador := Find…

poj_3662 最小化第k大的值

题目大意 有N个节点以及连接的P个无向边,现在要通过这P条边从1号节点连接到N号节点.若无法连接成功,则返回-1:若能够连接成功,那么其中用到了L条边,这L条边中有K条边可以免费,L-K条边不能免费,求出不能免费的边的最大长度. 题目分析 判断能否到达,可以通过BFS搜索路径,若不能到达,返回-1:若能到达,且最少需要的路径的边数小于等于K,那么所有的边都可以免费,则返回0:若能够到达,且最少需要的路径边数大于K,则需要求出从节点1到节点N的路径中第K+1长的边的最小值,即最小化第k大的值问题.…

机器学习 损失函数(Loss/Error Function)、代价函数(Cost Function)和目标函数(Objective function)

损失函数(Loss/Error Function): 计算单个训练集的误差,例如:欧氏距离,交叉熵,对比损失,合页损失 代价函数(Cost Function): 计算整个训练集所有损失之和的平均值 至于目标函数(Objective function),字面一些,就是有某个(最优化)目标的函数,比如最优化这个目的.没有找到定义,个人理解,目标函数是一个大类,包含损失函数.代价函数:损失函数.代价函数,属于目标函数.…

POJ-3662 Telephone Lines---二分+最短路+最小化第k+1大

题目链接: https://cn.vjudge.net/problem/POJ-3662 题目大意: 求一条路径从1到n使第k+1大的边最小. 解题思路: 二分答案mid,当原边权小于等于mid新边权为0,否则新边权为1. 求最短路,若小于等于k说明满足条件   注意:最开始的l必须是0,而不是这些边中的最小边,因为最小化第k+1大的话答案可能为0 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #includ…

machine learning(11) -- classification: advanced optimization 去求cost function最小值的方法

其它的比gradient descent快, 在某些场合得到广泛应用的求cost function的最小值的方法 when have a large machine learning problem,一般会使用这些advanced optimization algorithm而不是gradient descent Conjugate gradient, BFGS,L-BFGS很复杂,可以在不明白详细原理的情况下进行应用(使用software libary). 可以使用Octave和matlab的…

Linear regression with one variable - Cost function intuition I

摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师<机器学习>课程,第二章<单变量线性回归>中第8课时<代价函数的直观认识 - 1>的视频原文字幕.为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用.现分享给大家.如有错误,欢迎大家批评指正,在此表示诚挚地感谢!同时希望对大家的学习能有所帮助. In the previous video (article), we gave the mathematical definition of the cost functio…

POJ_3104_Drying_(二分,最小化最大值)

描述 http://poj.org/problem?id=3104 n件衣服,第i件衣服里面有水a[i],自然风干每分钟干1个水,用吹风机每分钟干k个水,但是同时只能对一件衣服使用吹风机,求干完所有衣服所需时间的最小值. Drying Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 12639   Accepted: 3256 Description It is very hard to wash and especial…

UVA 714 Copying Books 最大值最小化问题 （贪心 + 二分）

  Copying Books  Before the invention of book-printing, it was very hard to make a copy of a book. All the contents had to be re-written by hand by so called scribers. The scriber had been given a book and after several months he finished its copy. O…

能量最小化初探，graphcuts能量最小化调用

1.相对于能量函数来说,能量最小化的办法都有哪些? 梯度下降 模拟退火 图割 2.这个 跟最优化问题的求解,有什么联系跟区别呢? 基本上差不多,其实就是求出来了函数的一个最小值,我们看问题的时候不妨把能量二字去掉.单纯的理解为函数 3.这个能量的观点是否跟信息熵类似,让系统的熵最小? 其实也都差不多,都是求最小值的. 我们可以看到下面的代码就求出来了相关表达式,在x =0 ,y = 1, z= 1时候能够取得最小值. /* energy.h */ /* Vladimir Kolmogorov (…

[Machine Learning] 浅谈LR算法的Cost Function

了解LR的同学们都知道,LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估计函数来作为Cost Function,那有个很有意思的问题来了,为什么我们不用更加简单熟悉的最小化平方误差函数(MSE)呢? 我个人理解主要有三个原因: MSE的假设是高斯分布,交叉熵的假设是伯努利分布,而逻辑回归采用的就是伯努利分布: MSE会导致代价函数$J(\theta)$非凸,这会存在很多局部最优解,而我们更想要代价函数是凸函数: MSE相对于交叉熵而言会加重梯度弥散. 这里着重讨论下后边两条原因. 代价函数为什么要为凸函数…

吴恩达机器学习笔记47-K均值算法的优化目标、随机初始化与聚类数量的选择（Optimization Objective & Random Initialization & Choosing the Number of Clusters of K-Means Algorithm）

一.K均值算法的优化目标 K-均值最小化问题,是要最小化所有的数据点与其所关联的聚类中心点之间的距离之和,因此 K-均值的代价函数(又称畸变函数 Distortion function)为: 其中…

手势跟踪论文学习：Realtime and Robust Hand Tracking from Depth（三）Cost Function

iker原创.转载请标明出处:http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/39050619 Realtime and Robust Hand Tracking from Depth中的Cost Function 学习 首先,我们应该知道,输入的数据是什么:3D 点云数据. 3D点云给我的感觉应该是这种 输出的是:拟合好的手模型(48球体模型). 而这里的的3D 点云数据用p表示,每个球体用Sx 表示. Ci 第i个球体的中心:D表示深度图( 区分还…

Linear regression with one variable - Cost function

摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师<机器学习>课程,第二章<单变量线性回归>中第7课时<代价函数>的视频原文字幕.为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用.现分享给大家.如有错误,欢迎大家批评指正,在此表示诚挚地感谢!同时希望对大家的学习能有所帮助. In this video (article), we'll define something called the cost function. This will let us figure…

jquery定时滑出可最小化的底部提示层

效果预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/index.htm当打开页面或者刷新页面后等待两秒钟,会在底部滑出可最小化的提示层.滑出层半透明,可关闭再现. 应用范围很广,比如弹出广告.弹出注册层.弹出最新消息等,实现的jquery代码比较简单. html源代码: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/…

(MTT)连续能量函数最小化方法

(MTT)连续能量函数最小化方法 Multitarget tracking Multi-object tracking 连续能量函数 读"A.Milan,S. Roth, K. Schindler, 'continuous Energy Minimization for Multitarget Tracking[J]',TPAMI,2014."笔记 当前追踪的主要策略是tracking-by-dection,即首先使用背景减除法或者分类器检测出前景运动目标,然后再对目标轨迹进行估计.…

delphi如何让程序最小化到任务栏（转）

现在很多的应用程序都有这样一种功能,当用户选择最小化窗口时,窗口不是象平常那样最小化到任务栏上,而是“最小化”成一个任务栏图标.象FoxMail 3.0 NetVampire 3.0等都提供了这样的功能.实现这样的功能实际上并不复杂,在窗口最小化时,窗口会发出WM_SYSCOMMAND消息,你只要需要截取Windows的WM_SYSCOMMAND消息,在窗口最小化时隐藏窗口并调用WindowsAPI函数Shell_NotifyIcon将定义的图标添加到任务栏上,Shell_NotifyIcon的…

loss function与cost function

实际上,代价函数(cost function)和损失函数(loss function 亦称为 error function)是同义的.它们都是事先定义一个假设函数(hypothesis),通过训练集由算法找出一个最优拟合,即通过使的cost function值最小(如通过梯度下降),从而估计出假设函数的未知变量. 例如: 可以看做一个假设函数,而与之对应的loss function如下: 通过使E(w)值最小,来估计出相应的w值,从而确定出假设函数(目标函数),实现最优拟合. 硬要说区别的话,l…

IE6及以上版本fixed问题解决方案，页面右下角固定页面，可以最大化、最小化、正规显示

在窗口固定位置显示内容使用fixed,但是 IE 6 不支持,后来我搜了很多方法,都没有作用,后来类比着一个网站的代码,使用absolute .z-index解决了问题. 页面div结构: <div runat="server" id="divMap" class="divMap" > <div class="divMapTool"> <img alt="最大" title=&…

九度OJ 1502 最大值最小化(JAVA)

题目1502:最大值最小化(二分答案) 九度OJ Java import java.util.Scanner; public class Main { public static int max(int x ,int y){ return x > y ? x : y; } public static int solve(int tot , int m , int n ,int a[]){ int low = 1 , high = tot; while(low <= high){ int mid…

BUAA1389愤怒的DZY（最大值最小化）

http://acm.buaa.edu.cn/problem/1389/ 愤怒的DZY[问题描述]“愤怒的小鸟”如今已经是家喻户晓的游戏了,机智的WJC最近发明了一个类似的新游戏:“愤怒的DZY”.游戏是这样的:玩家有K个DZY,和N个位于不同的整数位置:X1,X2,…,XN的干草包.每一个DZY都可以站在某个位置:X 扔炸弹,扔完炸弹,这个DZY就会挂掉.扔炸弹的半径为R(且每次每个DZY扔炸弹的半径不变,都是R,而站的位置X可以改变),破坏范围为的X−R~X+R(即位置在X-R到X+R(含X…

SQL Server 最小化日志操作解析,应用

Sql Server 中数据库在BULK_LOGGED/SIMPLE模式下的一些操作会采用最小化日志的记录方式,以减小tran log落盘日志量从而提高整体性能. 这里我简单介绍下哪些操作在什么样的情况下会最小化日志记录.以及现实生产环境中如何应用最小化日志. 概念:SQL Server在满足相应条件的基础上时进行一些特定的操作如Rebuild Index时会进行最小化Tran Log记录操作,从而改善系统性能. 注意:含最小化操作日志操作段日志无法按时间点恢复(point in time) 需…

centos7 最小化安装 无 ifconfig,netstat 的安装

centos7 最小化安装 无 ifconfig,netstat 的安装 centos7 最小化安装之后,默认是没有 ifconfig,netstat命令的: 我们可以直接使用 yum -y install net-tools 即可: 1. 先来看下 net-tools的信息 yum info net-tools 可安装的软件包 名称 :net-tools 架构 :x86_64 版本 :2.0 发布 :0.17.20131004git.el7 大小 :304 k 源 :base/7/x86_64…

JS实现漂亮的窗口拖拽效果(可改变大小、最大化、最小化、关闭)

转自<JS实现漂亮的窗口拖拽效果(可改变大小.最大化.最小化.关闭)>:http://www.jb51.net/article/73157.htm   这篇文章主要介绍了JS实现漂亮的窗口拖拽效果,具有可改变大小.最大化.最小化.关闭等功能,以完整实例形式较为详细的分析了JavaScript操作窗口的大小改变.还原及关闭等功能的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下   本文实例讲述了JS实现漂亮的窗口拖拽效果.分享给大家供大家参考.具体如下: 这是一款漂亮的JS窗口拖拽效果(改变大小/最小化/最…

CentOS 6.0最小化编译安装Nginx+MySQL+PHP+Zend

http://www.osyunwei.com/archives/235.html 引言: 操作系统:CentOS 6.0 32位         下载地址:http://mirrors.163.com/centos/6.0/isos/i386/CentOS-6.0-i386-bin-DVD.iso         安装方式:采用最小化安装,在安装系统的时候选择Minimal(CentOS 6.0默认就是Minimal安装模式,不含有任何可选安装包)         最小化安装完成之后,系统占用…

Delphi如何让程序最小化到任务栏（截取WM_SYSCOMMAND后，调用Shell_NotifyIcon）

现在很多的应用程序都有这样一种功能,当用户选择最小化窗口时,窗口不是象平常那样最小化到任务栏上,而是“最小化”成一个任务栏图标.象FoxMail 3.0 NetVampire 3.0等都提供了这样的功能.实现这样的功能实际上并不复杂,在窗口最小化时,窗口会发出WM_SYSCOMMAND消息,你只要需要截取Windows的WM_SYSCOMMAND消息,在窗口最小化时隐藏窗口并调用WindowsAPI函数Shell_NotifyIcon将定义的图标添加到任务栏上,Shell_NotifyIcon的…

easyui最小化后停留在页面的右下角

0.此方法没有什么技术含量,纯属于自己瞎想的!如果有的好方法,请留言告之谢谢!! 1.直接上代码: $('#winId').window({ onMinimize: function () { //最下化移动到右下角并折叠 $('#winId').window('move', { left: "58%", top: "97%" }).window('collapse').window('open'); } }); 2.效果图: 最小化之前: 最小化后:…

UVA714- Copying Books(最大最小化)

意甲冠军:k手稿的部分成m部分,使每一个和最小 思路:典型最大值最小化问题,使用贪心+二分. 贪心的是每次尽量将元素往右边划分,二分查找最小的x满足m个连续的子序列和S(i)都不超过x. 由于输出的原因.在划分时就从后往前尽量划分. #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; typedef long lo…