下面是 armijo线搜索+最速下降法的小程序,matlab用的很不熟,费了不少劲. 函数: function g=fun_obj(x) syms a b f = 1/2*a^2+b^2-a*b-2*a; a=x(1);b=x(2); g=eval(f); 求梯度: function g=fun_grad(x) syms a b f = 1/2*a^2+b^2-a*b-2*a; gradient = jacobian(f,[a,b]); a = x(1);b = x(2); g = eval(g

指数级计算复杂度 计算调用次数 #include <stdio.h> long fibonacciCallTimes(long n); int main(void) { long result,start,end,number; int i; printf("Enter an integer-SATRT:"); scanf("%ld",&start); printf("Enter an integer-END:"); scan

用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则 line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类. 在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则. 之所以这样说,是因为我读到的所有最优化的书或资料,从来没有一个可以用初学者都能理解的方式来解释这两个准则,

这节课主要讲的计算复杂度,一般有三种表达不同程度的计算复杂度,如下图所示: P:多项式时间: EXP:指数时间: R:有限时间内. 上图还给了一些问题的计算复杂度的对应结果,关于一些细节例如NP, NP-hard等,下面会深入讲到. 在现实应用中,大多数决策问题是不可计算的. 我们先来看下NP是什么? 答:NP是一种计算复杂度,指在运气好的算法下,决策问题能在多项式时间下得到解决.另外,也可以被理解为:决策问题的解决方法能在多项式时间下被检查.百度给出的解释是:NP类问题:所有的非确定性多项式时

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积,这种方法并不应用在深度学习中,只是用来帮你理解这种结构. 在神经网络中,我们通常会使用深度可分离卷积结构(depthwise separable convolution). 这种方法在保持通道分离的前提下,接上一个深度卷积结构,即可实现空间卷积.接下来通过一个例子让大家更好地理解. 假设有一个3×3大小的卷积层,其输入通道为16.输出通道为32.具体为,32个3×3大小的卷积核会遍历

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

[原]实时渲染中常用的几种Rendering Path 本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 本文为我的图形学大作业的论文部分,介绍了一些Rendering Path,比较简单,如有错误,请大家指正.原文pdf:请点击此处下载. 1. rendering path的技术基础 在介绍各种光照渲染方式之前,首先必须介绍一下现代的图形渲染管线.这是下面提到的几种Rendering Path的技术基础. 目前主流的游戏和图形渲染引擎,包括底层的API(如DirectX和Open

[TOC] 前言 在自然语言处理过程中,经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性,我们都知道文本是一种高维的语义空间,如何对其进行抽象分解,从而能够站在数学角度去量化其相似性.而有了文本之间相似性的度量方式,我们便可以利用划分法的K-means.基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析:另一方面,我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理,或者找寻某一实体名称的相关名称(模糊匹配).而衡量两个字符串的相似性有很多种方法,如最直接的利用hashcode,以

Spark简介 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 简介: Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室,开发的通用内存并行计算框架.Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台. Spark使用Scala语言实现,

前言: 刚开始写这篇文章的时候选了一个很土的题目...<Unity3D优化全解析>.因为这是一篇临时起意才写的文章,而且陈述的都是既有的事实,因而给自己“文(dou)学(bi)”加工留下的余地就少了很多.但又觉得这块是不得不提的一个地方,平时见到很多人对此处也给予了忽略了事,需要时才去网上扒一些只言片语的资料.也恰逢年前,寻思着周末认真写点东西遇到节假日没准也没什么人读,所以索性就写了这篇临时的文章.题目很土,因为用了指向性很明确的“Unity3D”,让人少了遐(瞎)想的空间,同时用了“高大全

简介 k近邻算法是数据分类一种常用的算法,属于监督学习算法的一类,它采用不同特征值之的距离进行分类.K近邻算法具有精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定的优点,缺点是计算复杂度高.空间复杂度高.适用于数值型和标称型数据的计算分类. K近邻算法的一般流程包括: 收集数据 准备数据:距离计算所需要的数值,最好是结构化的数据 分析数据 训练算法:根据训练样本得到 测试算法:计算错误率 使用算法 Case 已知四个点,及其对应的分类.我们需要根据已有数据,判别未知点的分类.首先导入数据. from nu

作者:Jack47 转载请保留作者和原文出处 欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 一个Storm拓扑,就是一个复杂的多阶段的流式计算.Storm中的组件(Component)就是对各个阶段的一个抽象,其中的Spout是生产者的角色,它负责源源不断地从Storm外部接收消息,扔给下游的组件处理,下游组件处理完成后,最终输出到外部的存储系统. 本文主要讲解消息在Storm内部的各个组件(Component)之间如何进行传递,本文适用于JStorm 2.

当插值的要求涉及到对插值函数导数的要求时,普通插值问题就变为埃尔米特插值问题.拉格朗日插值和牛顿插值的要求较低,只需要插值函数的函数值在插值点与被插函数的值相等,以此来使得在其它非插值节点插值函数的值能接近被插函数.但是有时候要求会更高,不仅要插值函数与被插函数在插值节点函数值相等,而且要求它们的导数相等. 其实此时的情况并没有变得复杂,解决这个问题的思路与拉格朗日插值法的思路是相同的,不同点在于插值条件的约束函数增加了导数一项,原来由于0~n插值节点有n+1个插值节点,需要求出n+1个线性方程

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

    本稿为初稿,后续可能还会修改:如果转载,请务必保留源地址,非常感谢! 博客园:http://www.cnblogs.com/data-miner/ 其他:建设中- 当我们在谈论kmeans(2) 引言 上一篇文章,对从1969年以来,与kmeans相关文章的数据进行了简单描述,并对其中某些数据趋势尝试分析.这属于对数据的整体情况的一个简要分析. 本篇文章,则希望能通过简单介绍kmeans一路以来一些重要或者有意义的文章,进而能大概梳理出该算法的发展进程. 算法含有的问题 算法历程 196

生成数据集方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples,n_featurs,centers)可以生成数据集,n_samples表示个数,n_features表示特征个数,centers表示y的种类数 make_blobs函数是为聚类产生数据集 产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:表示数据的维度,默认值是2 centers:产生数据的中心点,默认值3 cluster_std:数据集的标准差,浮点

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

k-近邻算法(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的