PLA算法总结及其证明 http://m.blog.csdn.net/article/details?id=45232891 分类: 机器学习 PLA(Perception Learning Algorithm)适用于二维及高维的线性可划分问题.问题的答案只有同意或者不同意.例如银行可以根据顾客的个人信息来判断是否给顾客发放信用卡.将顾客抽象为一个向量X,包括姓名.年龄.年收入.负债数等.同时设定各个属性所占的比例向量w,对于正相关的属性设置相对较高的比例如年收入,对于负相关的属性设置较低的比例…

一个问题:大多数情况下,M(hypothesis set的大小)是无穷大的,例如PLA算法.那么是不是我们的原则1就不能使用了? 我们试着做一些努力: Step1:寻找hypothesis set的effective number来代替M 什么意思呢?就是之前推导中,但是呢,例如在PLA算法中,h1和h2是如此的相像(考虑平面上的直线),所以,如果D对于h1是GOOD,那么对于h2也是GOOD.即:重叠部分太多,我们over-estimatinng了. 现在我们换一种思路.从DataSet的角度…

Lengauer-Tarjan算法的相关证明 0. 约定 为简单起见,下文中的路径均指简单路径(事实上非简单路径不会对结论造成影响). \(V\)代表图的点集,\(E\)代表图的边集,\(T\)代表图的DFS树. \(a \to b\)代表从点\(a\)直接经过一条边到达点\(b\)(即\((a, b) \in T\)), \(a \leadsto b\)代表从点\(a\)经过某条路径到达点\(b\), \(a \dot \to b\)代表从点\(a\)经过\(T\)的树边到达点\(b\)(在\…

任何国家都无法限制数字货币.为什么呢? 要想明白这个问题需要具备一点区块链的基础知识: 区块链使用的大致技术包括以下几种: a.点对点网络设计 b.加密技术应用  c.分布式算法的实现 d.数据存储技术 e.拜占庭算法 f.权益证明POW,POS,DPOS 原因一: 点对点网络设计 其中点对点的P2P网络是bittorent ,由于是点对点的网络,没有中心化,因此在全球分布式的网络里,如果中国的结点挂掉了,还有美国的,英国的,日本的,甚至不小不点的某个非洲国家,都有全网数据与账本的热备. 原因二…

最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by…

下载本文PDF格式(Academia.edu) 本文给出了机器学习中AdaBoost算法的一个简单初等证明,需要使用的数学工具为微积分-1. Adaboost is a powerful algorithm for predicting models. However, a major disadvantage is that Adaboost may lead to over-fit in the presence of noise. Freund, Y. & Schapire, R. E.…

通过dij,ford,spfa等算法可以快速的得到单源点的最短路径,如果想要得到图中任意两点之间的最短路径,当然可以选择做n遍的dij或是ford,但还有一个思维量较小的选择,就是floyd算法. 多源最短路径算法 Floyd算法 思维 先直观做个思考,一张图,任意两个点,已知两点间的路径权值,如果在图中能够找到一个点插入到这两点的路径之中,使得构成的路径权值小于之前的路径权值.就可以认为这条路比之前的路更短,这个点是属于两点间最短路径的.由此可以得到一个递推公式: \[ e[u][v]=min…

Dijkstra算法及其证明 算法: 设G是带权图,图中的顶点多于一个,且所有的权都为正数.本算法确定从顶点S到G中其他各个顶点的距离和最短通路.在本算法中P表示带永久标记的顶点的集合.顶点A的前驱是P中的一个顶点,用来标记A.顶点U和V之间的边的权重用W(U,V)表示,如果U和V之间没有边,则记作W(U,V)=∞. 步骤1 (对S做标记) (a)将S标记为0,并使S没有前驱 (b)令P={S} 步骤2 (对其他顶点作标记) 将每个不在P中的顶点V标记为W(S,V)(可能是暂时的),并使V的前驱…

上一篇开头说过1983年,美国数学家吴建福(C.F. Jeff Wu)给出了EM算法在指数族分布以外的收敛性证明. EM算法的收敛性只要我们能够证明对数似然函数的值在迭代的过程中是增加的 即可: 证明: 一直我们的EM算法会极大化这个似然函数L, 问题得证.…

引言 KMP算法应该是看了一次又一次,比赛的时候字符串不是我负责,所以学到的东西又还给网上的博客了-- 退役后再翻开看,看到模板,心想这不是\(O(n^2)\)的复杂度吗? 有两个循环也不能看做是\(O(n^2)​\)的,这要用到摊还分析． 模板 这里用到的模板是算竞上的 calc_next() Next[1] = 0; for (int i = 2, j = 0; i <= n; ++i) { while (j > 0 && a[i] != a[j + 1]) j = Nex…