高手来区分几个概念:动态规划、线性规划、最优控制......

其他技术论坛 > 数据结构与算法 [问题点数:100分,结帖人qiuzhenguang]
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动态规划线性

【分析】:用二维数组存放数字三角形,D( x, y) : 第x行第 y 数字(x,y从1 开始算) , MaxSum(x,y ) : 从D(x,y)到底边的各条路径中,最佳路径的数字之和。 求 MaxSum(1,1) ,D(x, y)出发,下一步只能走D(x+1,y)或者D...

动态规划线性规划

1.快速区分 动态规划是一种解决问题的策略。 线性规划是一类问题。目标函数为特定变量的线性函数,约束是这些变量的线性不等式(standard form)或等式(slack form),目的是求目标函数的最大值或最小值。线性...

个动态规划分析的很详细(转载)

动态规划动态规划转自:http://www.cnblogs.com/raichen/p/5772056.html通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题... 通常许多子问题非常相似,为此动态规划法试图仅仅解决每子问题一次,从而减少计...

10、spss做最优尺度分析

这一节我们就来讨论要怎么通过最优尺度分析解决多组分类变量之间的关联分析。 我们首先选择菜单分析——降维——最优尺度,打开最优尺度面板,我们看到,这是很小的面板。 首先最佳度量水平里有两选项,...

CVXPY/Scipy/Octave线性规划问题求解

博主相关博文:python线性规划(linear programming)与分配问题(assignment problem) 线性规划问题,在计算求解过程主要确定下面4点: (1)目标函数 (2)等式约束 (3)不等式约束 (4)变量约束 CVXPY是...

阅读QA论文中遇到的一些问题

目录 1.梯度问题:... 2 再结合就应该能理解:... 4 一. 批梯度下降算法... 4 二. 随机梯度下降算法... 6 2.Dropout详解:... 7 3.交叉熵:::::... 11 4.EM算法和LMS算法... 17 LMS算法:......

卡尔曼最优预测以及最优滤波方程的相关推导--最优预测篇

老早就想好好理一理卡尔曼的几个基本方程,也算是填个坑。 最早接触卡尔曼滤波还是在三年前调试惯性MEMS的时候,就那么十几几十行代码甚至神奇,当时理解起来也只能是人云亦云,什么陀螺仪是短时测量精准但是...

现代控制理论(机器人方向)习题与实践补充资料和复习说明(2019版)

现代控制理论(机器人方向)习题与实践补充资料和复习说明(2019版) 现代控制理论正确打开方式是怎样的? 机器人/控制/学习/人工智能(OpenAI)课程已经接近尾声(2学分-32学时),现代控制系统理论内容分为: ...

【人工智能】拥抱人工智能,从机器学习开始

线性回归:找到一条直线预测目标值2. 逻辑回归:找到一条直线分类数据3. K-近邻:用距离度量最相邻的分类标签4. 朴素贝叶斯:选择后验概率最大的类为分类标签5. 决策树:构造一棵熵值下降最快的分类树6. 支持...

特征共线性

  多重共线性 1.概念: ...即若有两变量存在共线性,在相互作用计算后,其一的变量的影响会相对减弱,而另一变量的作用却会相对增强。 2.产生原因: (1)没有足够多的样本数据 (2)选取的样...

Seaborn:可视化线性回归关系regplot

许多数据集包含多定量变量,分析的目标通常是将这些变量相互关联。我们之前讨论过可以通过显示两变量的联合分布实现此目的的函数。但是,使用统计模型估计两组噪声观察之间的简单关系可能会非常有用。本章...

内存管理、磁盘和文件拾遗

内存管理、磁盘和文件拾遗 Part1....可读写部分(变量)大致可分为下面几个部分: .data:初始化了的全局变量和静态变量 .bss:即 Block Started by Symbol,未初始化的全局变量和静态变量 heap:堆...

用LINGO求解线性规划的例子

附1:用LINGO求解线性规划的例子 一奶制品加工厂用牛奶生产A1、A2两种奶制品,1桶牛奶可以在设备甲上用12小时加工成3公斤A1,或者在设备乙上用8小时加工成4公斤A2。根据市场需求,生产的A1、A2能全部售出,且每...

支持向量机SVM整理

线性可分问题SVM 是从线性可分情况下的最优分类面发展而的,所谓最优分类面就是要求分类面不但能将两类样本正确分开(训练错误率为0),而且使分类间隔最大.设有n 样本xi 及其所属类别yi 表示为:超平面W·X+b=0 ...

动态规划32讲

基本概念 动态规划是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的,通过把原问题分解为相对...通常许多子问题非常相似,为此动态规划法试图仅仅解决每子问题一次,从而减少计算量。 例如,假设递推式F(n)=F(n-1)+F...

《机器学习》周志华西瓜书习题参考答案:第3章 - 线性模型

专栏【机器学习】 【机器学习】《机器学习》周志华西瓜书 笔记/习题答案 总目录 ... ——————————————————————————————————————————————————————...在多元线性回...

局部最优和鞍点区分

真的结束于最优点吗? 我们知道,在局部最优点附近,各个维度的导数都接近0,而我们训练模型最常用的梯度下降法又是基于导数与步长的乘积去更新模型参数的,因此一旦陷入了局部最优点,就像掉进了一口井,你是无法...

运筹优化(十五)--应用模型之分配问题

一般分配模型 ...注意,这个规划问题是整数线性规划(ILP)问题,也就是说,两约束方程,保证每任务被分配一次。决策变量仅允许取离散值0/1  二、实例分析---穷举法 在讲将匈牙利算法解决任务...

《机器学习》周志华西瓜书学习笔记(三):线性模型

专栏【机器学习】 【机器学习】《机器学习》周志华西瓜书 笔记/习题答案 总目录 ... ——————————————————————————————————...给定一包含d属性的实例 x=(x1;x2;...;xd)\mathbf{x...

惩罚线性回归---Python机器学习:预测分析核心算法

实践中遇到的绝大多数预测分析(函数逼近)问题,惩罚线性回归和集成方法都具有最优或接近最优的性能。这些问题包含:大数据集、小数据集、宽数据集(wide data sets)、高瘦数据集(tall skinny data sets)、复杂...

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