最近建立了一个网络流模型,是一个混合整数线性规划问题(模型中既有连续变量,又有整型变量).当要求解此模型的时候,发现matlab优化工具箱竟没有自带的可以求解这类问题的算法(只有bintprog求解器,但是只能求解不含连续变量的二值线性规划问题).于是在网上找了一些解决问题的途径,下面说说我试过的几种可能的解决方案,包括cplex.GLPK.lpsolve 和 yalmip. cplex 首先想到的是IBM公司大名鼎鼎的cplex.cplex是IBM公司一款高性能的数学规划问题求解器,可以快速.

1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=Non

函数格式 scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None) 今天阅读数据建模第一章线性规划问题,问题描述如下: 通过介绍我们知道了线性规划,就是目标函数及约束条件均为线性函数. 通过画图我们可知,X1,X2的最优解为2,6,目标值为26. 我们如何时候这个scipy的公式来计算这个值呢:

题目链接: https://cn.vjudge.net/problem/HDU-3613 After an uphill battle, General Li won a great victory. Now the head of state decide to reward him with honor and treasures for his great exploit. One of these treasures is a necklace made up of 26 differe

斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型.一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量.从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高. ------------------------------ 高斯模型有单高斯模型(SGM)和混合高斯模型(GMM)两种. (1)单高斯模型: 为简单起见,阈值t的选取一般靠经验值

题目描述 阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮是一种非常厉害的武器,这种武器可以毁灭自身同行同列两个单位范围内的所有其他单位(其实就是十字型),听起来比红警里面的法国巨炮可是厉害多了.现在,零崎要在地图上布置一片阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮,那么在N行M列单位长度大小的地图上,求解阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮最大的部署数量和对应部署方案总数. 输入 每组输入一行,为两个整数N,M (N <= 100:M <= 10) 输出 每组一行两个整数, 第一个为阿姆斯特朗回旋加速式阿姆斯特朗炮的个数

To The Max Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 7681    Accepted Submission(s): 3724 Problem Description Given a two-dimensional array of positive and negative integers, a sub-rectang

Q:描述在这么多相似的需求面前, 你怎么维护你的设计 (父类/子类/基类, UML, 设计模式,  或者其它方法) 让整个程序的架构不至于崩溃的? A:由于使用的是面向过程的C语言,所以维护设计这个问题,更多的是通过调试 Q:给出你做单元测试/代码覆盖率的最终覆盖率的报告, 用截屏显示你的代码覆盖率 A:......我用的GCC工具似乎不具有代码覆盖率检查的功能.... Q:阅读 工程师的能力评估和发展 和相关文章, 在完成作业的时候记录自己花费的时间, 并填下表.如果你对有些术语不太清楚,请查

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断等等.本文就对EM算法的原理做一个总结. 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数. 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数. 但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数.

在一个基本数据类型的方法中求解最大值或者最小值是一件很方便,同时也是很简单的事.但是如果你想复用这个方法,我们就需要使用到泛型编程的概念了.这就好比是C++中的模板函数,或者java中的泛型操作.相比而言.C#的语法和Java的语法表现出了惊人的一致. 下面我们先看一个简单的例子吧 public static object getMinValue(object[] array) { IComparable min = (IComparable)array[0]; foreach(object i

转载请声明出处:http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一.PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的<机器学习与知识发现>和季海波老师的<矩阵代数>两门课之后,颇有体会.最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目,所以记录一下心得体会. 在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律.多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息,但也在一定程度上增加

原文载于此:http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一.PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的<机器学习与知识发现>和季海波老师的<矩阵代数>两门课之后,颇有体会.最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目,所以记录一下心得体会. 在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律.多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息,但也在一定程度上增加了数

MapReduce 计数器.最值: 计数器 数据集在进行MapReduce运算过程中,许多时候,用户希望了解待分析的数据的运行的运行情况.Hadoop内置的计数器功能收集作业的主要统计信息,可以帮助用户理解程序的运行情况,辅助用户诊断故障. SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory] 18/12/28 10:37:46 INFO client.RMProxy: Connecting to Resourc

一.PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的<机器学习与知识发现>和季海波老师的<矩阵代数>两门课之后,颇有体会.最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目,所以记录一下心得体会. 在许多领域的研究与应用中,往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测,收集大量数据以便进行分析寻找规律.多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息,但也在一定程度上增加了数据采集的工作量,更重要的是在多数情况下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性,同时对分析带来不便.如果分别对

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————05.Logistic回归 关键字:Logistic回归.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-26机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri

数据降维 为了说明什么是数据的主成分,先从数据降维说起.数据降维是怎么回事儿?假设三维空间中有一系列点,这些点分布在一个过原点的斜面上,如果你用自然坐标系x,y,z这三个轴来表示这组数据的话,需要使用三个维度,而事实上,这些点的分布仅仅是在一个二维的平面上,那么,问题出在哪里?如果你再仔细想想,能不能把x,y,z坐标系旋转一下,使数据所在平面与x,y平面重合?这就对了!如果把旋转后的坐标系记为x’,y’,z’,那么这组数据的表示只用x’和y’两个维度表示即可!当然了,如果想恢复原来的表示方式,那

题目链接:http://poj.org/problem?id=3368 题意:给出n个数和Q个询问(l,r),对于每个询问求出(l,r)之间连续出现次数最多的次数. 求解RMQ问题的算法有:搜索(比较暴力),线段树,ST算法(DP),其中较为高效的是ST算法,比较常用, 复杂度:预处理O(nlogn),查询O(1). RMQ算法(ST)请参考:http://blog.csdn.net/liang5630/article/details/7917702 分析:将原序列转换一下,if(num[i]=

文章分类:综合技术 1. 引子 Bag-of-Words 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设.在这个模型中,一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合,而忽略了语法 或者词序的部分.BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功,在计算机视觉领域(Computer Vision)也开始崭露头角,但在实际应用过程中,它却有一些不可避免的缺陷,比如: 稀疏性(Sparseness): 对于大词典,尤其是包括了生僻字的词典,文档稀疏性不可避免: 多义词(Polysem):

洛谷题目链接:多人背包 题目描述 求01背包前k优解的价值和 输入输出格式 输入格式: 第一行三个数K.V.N 接下来每行两个数,表示体积和价值 输出格式: 前k优解的价值和 输入输出样例 输入样例#1: 2 10 5 3 12 7 20 2 4 5 6 1 1 输出样例#1: 57 说明 对于100%的数据, \(K\le 50,V\le 5000,N\le 200\) 题意已经很清楚了,就不多赘述了. 题解: 首先考虑一下如何做01背包.显然有\[f[j]=max(f[j], f[j-cos

1.EM算法要解决的问题 如果使用基于最大似然估计的模型,模型中存在隐变量,就要用EM算法做参数估计. EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法,既然我们无法直接求出模型分布参数,那么我们可以先猜想隐含数据(EM算法的E步),接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM算法的M步).由于我们之前的隐藏数据是猜测的,所以此时得到的模型参数一般还不是我们想要的结果.不过没关系,我们基于当前得到的模型参数,继续猜测隐含数据(EM算法的E步),然后继续极大化对数似然

A - Maximum sum Time Limit:1000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit cid=84333#status//A/0" class="ui-button ui-widget ui-state-default ui-corner-all ui-button-text-only" style="display:inline-block;