00 前言 各位小伙伴大家好,相信大家已经看过前面column generation求解vehicle routing problems的过程详解.该问题中,子问题主要是找到一条reduced cost最小的合法路径,然后加入到Master Problem中.其实,子问题也是一个著名的NP-Hard问题,今天我们就来介绍一下. 01 ESPPRC 考虑图1.1中描述的网络. 除了每条边的成本c_ij之外,还存在经过边(i,j)的所消耗的资源t_ij,比如时间. 我们的目标是找到从开始节点到结束节

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

随笔- 41  文章- 0  评论- 25  C#排序算法小结   前言 算法这个东西其实在开发中很少用到,特别是web开发中,但是算法也很重要,因为任何的程序,任何的软件,都是由很多的算法和数据结构组成的.但是这不意味着算法对于每个软件设计人员的实际工作都是很重要的.每个项目特点和需求特殊也导致算法运用场景上不同.但是个人觉得算法运用的好的话会给自己在程序设计的时候提供比较好的思路.下面就对一些排序算法小结一下,就当做自己的一个笔记吧. 插入排序  1.简介 插入排序(Insertion So

一种最坏情况线性运行时间的选择算法 - The missing worst-case linear-time Select algorithm in CLRS. 选择算法也就是求一个无序数组中第K大(小)的元素的值的算法,同通常的Top K等算法密切相关. 在CLRS中提到了一种最坏情况线性运行时间的选择算法,在书中给出了如下的文字描述(没有直接给出伪代码). 1.Divide n elements into groups of 5 2.Find median of each group (Ho

一.sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自:https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外,skilearn中自带保存模型的方法,可以把训练完的模型在本地保存成.m文件,方法如下: skilearn保存模型方法 keras也可以把模型保存成.h5文件,方法如下: keras保存模型方法 pybrain可以把模型保存成xml文件,方法如下: pybrain保存模型方法 2. 评价标准 mae(平均绝对误差) 平均绝对误差是绝对误差的平均值,

多标签图像分类总结 目录 1.简介 2.现有数据集和评价指标 3.学习算法 4.总结(现在存在的问题,研究发展的方向) 简介 传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签. 荷兰城市图片 (1)传统单标签分类 city(person) (2)多标签分类 city , river, person,  European style (3)人的认知 两个人在河道边走路 欧洲式建筑,可猜测他们在旅游 天很蓝,应该是晴天但不是很晒 相比较而言,单标签分类需要得

sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_decomposition交叉分解,gaussian_process高斯过程 neural_network多层神经网络,calibration概率校准,isotonk保序回归,feature_selecti

2014 TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering) 张敏灵,周志华 简单介绍 传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签.本综述主要介绍了多标签学习的一些相关内容,包括相关定义,评价指标,8个多标签学习算法,相关的其它任务. 论文大纲 相关定义:学习任务,三种策略 评价指标:基于样本的评价指标,基于标签的评价指标 学习算法:介绍了8个有代表性的算法,4个基于问题转化的算法和4

sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_decomposition交叉分解,gaussian_process高斯过程 neural_network多层神经网络,calibration概率校准,isotonk保序回归,feature_selecti

1.需求(Need) 随着社会的发展,互联网产业得到了飞速的发展,如今,互联网在各个领域都取得了至关重要的作用,随之而来的数量庞大的数据也让我们每个人在学习生活中倍感压力,如何才能在这些数据中找到自己需要的,如何才能更快捷的,更方便的在大海般的数据中找到自己需要的那一部分.这一切的一切,都是在考验IT工作者对于数据处理的能力. 必须需求: 为了使用户使用更加简单,理解更加容易,为此发展出来关键词抽取以及Tagging这些技术. 所谓关键词,百度百科上这么说:特指单个媒体在制作使用索引时,所用到的

ASP.NET Web API中的JSON和XML序列化 前言 阅读本文之前,您也可以到Asp.Net Web API 2 系列导航进行查看 http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3446289.html 本文描述ASP.NET Web API中的JSON和XML格式化器. 在ASP.NET Web API中,媒体类型格式化器(Media-type Formatter)是一种能够做以下工作的对象: 从HTTP消息体读取CLR(公共语言运行时)对象 将CLR对象写入HTT

Newton's Method 在求最优解时,前面很多地方都用梯度下降(Gradient Descent)的方法,但由于最优步长很难确定,可能会出现总是在最优解附近徘徊的情况,致使最优解的搜索过程很缓慢.牛顿法(Newton's Method)在最优解的搜索方面有了较大改进,它不仅利用了目标函数的一阶导数,还利用了搜索点处的二阶导数,使得搜索算法能更准确地指向最优解. 我们结合下图所示的一个实例来描述牛顿法的思想.假设我们想要求得参数\theta,使得f(\theta)=0.算法的描述如下: 随

算法打基础——HashTable 这一节主要讲很多方面非常重要的hash table等问题. 由于平时很少用到这些,基本都忘了... 怎样快速的在内存中插入.删除.和搜索呢? 这就需要哈希表了 这一节主要知识点是:1 简单的映射表和处理冲突方法     2.哈希函数的选择     3.开放寻址法(高级解决冲突方案) 1 简单的映射表和处理冲突方法 哈希表希望解决的一个典型问题是编译器内部的符号表,它的结构是: 每个记录有一个指针x指向这个记录,key[x]就是这个记录的关键字,然后后面就是一些具

[算法]简单动态规划——三逆数的O(N^2)解法! 问题描述: 三逆数定义:给一个数的序列A[0,1,....N-1]),当i<j<k且A[i]>A[j]>A[k]时,称作ai,aj,ak为一个三逆数. 现在给定一个长度为N的数组,求此数组序列中存在三逆数的总个数. 本人暂时只想到O(N^2)时间复杂度的解法.不知道还没有没更好更快的解法.(谁有更好的解法,欢迎分享~) O(N^3)解法: 这个最直观了,直接三层循环进行统计,即可求和三逆数总和.代码太简单了,就略过了~ O(N^2

sklearn于2006年问世于Google,是使用python语言编写的.基于numpy.scipy和matplotlib的一个机器学习算法库,设计的非常优雅,它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用. 1.三大模块和六大功能 1.1监督学习模块 算法 说明 neighbors 近邻算法 svm 支持向量机 kernel-ridge 核——岭回归 discriminant_analysis 判别分析 linear_model 广义线性模型 ensemle 集成方法 tree 决策树

Numpy 和 scikit-learn 都是python常用的第三方库.numpy库可以用来存储和处理大型矩阵,并且在一定程度上弥补了python在运算效率上的不足,正是因为numpy的存在使得python成为数值计算领域的一大利器:sklearn是python著名的机器学习库,它其中封装了大量的机器学习算法,内置了大量的公开数据集,并且拥有完善的文档,因此成为目前最受欢迎的机器学习学习与实践的工具. 1. NumPy库 首先导入Numpy库 import numpy as np 1.1 nu

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用

描述 这道题目说的是,给出了n项必须按照顺序完成的任务,每项任务有它需要占用机器的时间和价值.现在我们有一台机器可以使用,它每次可以完成一批任务,完成这批任务所需的时间为一个启动机器的时间S加上所有任务需要的时间.并且它是在完成所有任务后才会把任务的成果输出,这样我们就在那一时间时得到所有这些任务的一个完成时间.我们现在要求一种完成任务的方式使得所有任务的完成时间乘上该任务的价值之和最小. 输入 第一行,一个数n表示任务的总数 第二行,一个数s表示开机的时间 接下来n行,每行两个数a,b,a表示

1.需求(Need) 伴随着经济的发展,科学技术取得了飞速的发展,互联网在各行各业的发展中取得了广泛的应用.随着这些事物的发展,我们每个人都会接触到相当庞大的数据.如何在这些数据中找到自己需要的,如何给这些数据分门别类,如何做中英对照扩展用户量......这一切的一切,都是在考验IT工作者对于数据处理的能力. 必须需求: 为了使用户使用更加简单,理解更加容易,为此发展出来关键词抽取&Tagging这些技术. 所谓关键词,就是是为了文献标引工作, 从报告.论文中选取出来用以表示全文主题内容信息的单

摘要:全链路压测是应对电商大促容量规划最有效的手段,如何有效进行容量规划是其中的架构关键问题.京东在全链路压测方面做过多年尝试,本文转载京东商城基础平台技术专家文章,介绍其最新的自动化压测 ForceBot 体系. ForceBot愿景 1.诞生背景 伴随着京东业务的不断扩张,研发体系的系统也随之增加,各核心系统环环相扣,尤其是强依赖系统,上下游关系等紧密结合,其中一个系统出现瓶颈问题,会影响整个系统链路的处理性能,直接影响用户购物体验. 往年的 618.双 11 大促备战至少提前 3 个月时间

API参考 这是scikit学习的类和函数参考.有关详细信息,请参阅完整的用户指南,因为类和功能原始规格可能不足以给出其使用的完整指导. sklearn.base:基类和效用函数 所有估计器的基类. 基类 base.BaseEstimator scikit学习中所有估计的基础类 base.ClassifierMixin 所有分类器的混合类在scikit学习. base.ClusterMixin 所有群集估计器的混合类在scikit学习中. base.RegressorMixin 所有回归估计的混