框中给个算法，前面怎么算可以得到后面的结果

weixin_51471801 2020-10-12 08:25:25

201011133747.pmg1HnmX4g2YhCSItGEoGIg0CHoLsMlZ.eyJhY3Rpb24iOiJzeXMiLCJtZXRob2QiOiJjb25uZWN0IiwiYXBwSWQiOjAsImdyb3VwSWQiOjIsImF0dGFjaCI6IiIsImRhdGEiOiJjYW5zbm93cyJ9.E800E833CB9B199CB91BC06E775AA391.1

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在本文中，我们总结了机器学习和模式识别领域的经典降维算法和降维框架。降维算法部分包括各种经典算法的原理、公式推导和算法过程，以及它们在线性降维、流形学习、核方法（监督、无监督和半监督）中的优化算法。降维框架部分将各经典降维方法分别统一在图嵌入框架和半监督框架这两个经典降维框架的视角下，并以此探讨和分析了降维框架的设计和构建方法，分析了以降维框架为平台开发新算法的步骤。此外，通过降维算法和降维框架在不同任务的数据集实验中的应用以及实验结果的统计分析比较，说明了各算法和框架之间的联系和区别。

算法简介参考:https://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741375.html 贪婪算法(贪心算法)是指在对问题进行求解时，在每一步选择中都采取最好或者最优(即最有利)的选择，从而希望能够导致结果是最好或者最优的算法。贪婪算法所得到的结果往往不是最优的结果(有时候会是最优解)，但是都是相对近似(接近)最优解的结果。 ...

在训练阶段，首先将一张图像喂如DETR模型，会得到100个预测框，其中包含这100个预测框的类别信息和坐标信息(大部分图像中的object数量都不会超过100个)。通过标注信息知道，图像中包含两个object，然后使用匈牙利算法从预测出的100个候选框中删选出两个预测框，两个预测框和两个标注框是一一对应的关系。最后在使用筛选出的两个候选框和两个标注框，一起去计算损失，反向传播优化模型参数。

1.知识回顾在前面一篇文章中，我们讨论了ID3算法和C4.5算法生成和剪枝决策树的过程，本篇文章我们主要讨论CART算法，其英文全称是Classification And Regression Trees，也就是分类与回归树，从名字上也可以看出，CART算法既可以用来分类，也可以用来回归。相比于前两种算法，CART算法的应用更加广泛，它是很多高级集成学习框架的基础，比如GBDT和XGBoost(在后面的文章中也会学习到)。我们首先来说一下CART算法与前两种算法的不同之处。首先，CART算法既可

遗传算法是经典的智能化优化算法，可以针对非线性约束以及非凸函数进行相应的优化，得到近似的最优解，是科学研究中常用到的算法。该文针对遗传算法的基本思想、结构以及遗传的三个基本操作进行了分析讲解，并结合一个实例进行了仿真实验，读者可以根据仿真代码进行相应的修改，但是需要注意的一点是具体问题中的适应度函数以及参数设计需要自行调整，不同问题具体分析才能获得较好的结果。

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