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机器学习测试笔记(17)——线性回归函数

当问题是二进制,截距是(1,)形状。n_iter_所有类实际迭代次数。如果是二进制或多项式,它只返回元素1。对于线性求解,只给出了所有类最大迭代次数。...如果True,则复制X;否则,可能会覆盖X。max_itermax_iterint, 默认=None. 共轭梯度最大迭代次数。...这两种方法也都使用迭代过程,并且当n_samples和n_features都很大,通常比其他更快。请注意,'sag'和'saga'快速收敛仅在具有近似相同比例特征上得到保证。...n_iter_int or list of int.实际迭代次数,由坐标下降解运行以达到指定公差迭代次数。...每个alpha优化结束双间隙。n_iterslist of int。坐标下降优化达到每个alpha指定公差而进行迭代次数。(当return iter设置True返回)。

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基于求解路径规划算法实现及性能分析

其中网络流求解是专门用于求解最大流和最小成本流问题求解使用更为广泛是另外三类求解。...我们又从Gehring&Hombergers数据集中选取客户数分别为200、400、600、800和1000例,将迭代次数达到2000次设置运行终止条件,对Jsprit和OR-Tools进行测试。...对比Jsprit和OR-Tools对两种求解在大例中表现,我们再分别选取客户规模 n 100、200、400、600、800以及1000例进行测试,设定终止条件迭代次数达到2000次。...对于规模200例,OR-Tools求解质量略优于Jsprit,而Jsprit由于初始优越性,在很小迭代次数下就已经达到了最优。...对比规模大于400例,二者迭代目标值呈现类似的变化趋势: 可以看到,对于求解质量而言,在相同迭代次数下,Jsprit求解质量始终优于OR-Tools;而从收敛性来看,Jsprit能以较少迭代次数达到最优

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干货 | 自适应大邻域搜索(ALNS)和禁忌搜索(TS)实验对比附代码

图中箭头标注.xml文件用于参数修改。箭头指向是几个重要参数,用于设置搜索停止条件,分别代表迭代次数、运行时间、未能优化当前最大迭代次数。任意一项指标超过设置参数,程序停止运行: ?...经过简单测试发现,ALNS代码运行时间比禁忌搜索算法更长一些。并且两种算法得出满意与最优都有一些差距,所以我们增加最大迭代次数,看一看两种算法能更精确到什么程度: ?...可以看到,增加迭代次数,ALNS会得到更优满意,而TS可能早就陷入了局部最优,已经无法继续得到更优解了。我们选择例rd400,进一步测试ALNS运行情况: ?...从上面的结果可以看出:ALNS通过增加迭代次数,是能更好逼近最优。不过所需要时间也相应会增加。...在接下来一段时间里,小编也会和大家一起进一步研究ALNS,大家带来一些ALNS相关文章,希望大家多多关注~ 在公众号内输入【ALNSTSPVS】不带【】即可下载相关代码!

3.9K21

谷歌深度学习大批量优化研究被ICLR 2020接收

本项研究提出自适应是第一个能够为RESNET-50实现最先进准确性自适应。...为了训练BERT, Devlin等人首先使用序列长度128900k迭代训练模型,然后在最后100k迭代中转换为512序列长度。这导致了在16个TPUv3芯片上大约需要3天训练时间。...通过使用LAMB优化,能够在批量大小3276815625次迭代(序列长度12814063次迭代和序列长度5121562次迭代)中获得91.460F1分数。...本文使用了与基线相同设置:总epochs前9/10使用序列长度128,最后 1/10使用序列长度512。所有的实验运行相同数量epochs。Dev set表示测试数据。...LAMB也是第一个能够在RESNET-50ImageNet训练中获得最先进精度大批量自适应

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干货 | 求解VRPTW松弛模型Column Generation算法JAVA代码分享

- Iteration:迭代次数 - SbTime:子问题求解时间(s) - nPaths:Master Problem中总路径 - MP lb:Master Problem线性松弛最优,这里由于建模方式原因...- SB lb:子问题线性松弛最优。 - SB int:子问题整数最优。 关于子问题最大求解时间限制(s),可以在下面文件中设置: ?...第二个版本是小编写: 运行参数说明: -in:例文件路径; -out:结果文件输出。...- Iteration:迭代次数 - SbTime:子问题求解时间(s) - nPaths:MasterProblem中总路径 - MP lb:Master Problem线性松弛最优。...由于是精确算法,子问题时间没有保障,有时候很快能跑完,有时候一天都跑不完。和例有很大关系。 ?

80010

独家 | 高季尧:定制化优化算法应用与威力(附PPT)

举个现实生活中有趣案例,如果小明同学想吃火锅,那就会出现两种情况: 以最大饱腹感目标,而条件是花费要小于预算以及对食材选择和冲突。...第一个Case目标函数si乘以yi加和,表示选中所有食物带来饱腹感加和能够最大化。...如果没有的话,这个节点就不要了,如果好的话,就更新下界,同时把节点去掉,同时把之前求解中节点集合中所有的上界比下界还低界点去掉,这样迭代一直循环到节点集合中,所有的节点都被遍历过后,所得到最优便是全局最优...该算法优点是每一个节点子问题都被转化成LP,而且尺度明显增大,这意味着每个子问题可以非常快求解;而缺点就是基于分支定界法,求解效率高度依赖分支迭代次数。 ?...给定了一个MLP标准形式,对不同大小力进行测试,I是连续变量范围,最小测试案例只有60个,最大有3000个。整数变量最小有15个,最大有50个。 ?

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干货|蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题详解(附Java代码)

用蚁群算法解决VRPTW过程主要分为以下几步: 1.初始化蚂蚁信息(以下用agents表示); 2.每位agents构造完整路径; 3.更新信息素; 4.迭代,保存最优。...对Solomon Benchmark C101测试效果如下: 25点(迭代次数1000,例最优191.3): ? 50点(迭代次数1000,例最优362.4): ?...100点(迭代次数1000,例最优827.3): ? 从测试数据来看,结果似乎不是很好。。。不过,VRPTW仅是一个载体,目的是为了深入了解蚁群算法运行机制。...小编在测试发现,参数设置地不同对结果还是有一定影响。算法偶尔会跑出单个点构成路径,小编认为应该加大时间窗对应参数w_2,效果有一些提升。推荐参数已经默认设置在代码中。...但两者又有很大区别:禁忌搜索作为邻域搜索类算法,每次都在旧里变换出新解;蚁群算法却需要重新派出蚂蚁走完全程。对比之下,每次迭代蚁群算法可能需要跟更多花费时间。

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数学建模暑期集训23:模拟退火算法

启发式算法:在搜索最优过程中利用到了原来搜索过程中得到信息,且这个信息会改进我们搜索过程。 爬山法 模拟退火算法,可以一种优化过爬山法。...模拟退火算法流程 模拟退火在爬山法基础上,结合蒙特卡洛思想,整个流程如下: image.png image.png 算法循环可以设置2层,即第一次在高温t情况下进行遍历,之后逐渐降低温度...,第一次迭代温度就是T0 maxgen = 200; % 最大迭代次数 Lk = 100; % 每个温度下迭代次数 alfa = 0.95; % 温度衰减系数 x_lb = -3; % x下界...(max_y)]) % 加上图标题 %% 画出每次迭代后找到最大y图形 figure plot(1:maxgen,MAXY,'b-'); xlabel('迭代次数'); ylabel('y值...T0 maxgen = 1000; % 最大迭代次数 Lk = 500; % 每个温度下迭代次数 alpfa = 0.95; % 温度衰减系数 %% 随机生成一个初始 path0 = randperm

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Sea和北大联合提出高效优化Adan,深度模型都能用

这主要是因为模型参数更新次数随着batch size增加在急剧减少。当前优化并不能在复杂训练范式下以较少更新次数实现对模型快速训练,这进一步加剧了模型训练epoch数增长。...被忽略冲量 要想加速优化收敛速度,最直接方法便是引入冲量。近年提出深度模型优化均沿用着Adam中使用冲量范式——重球法: 其中g_k是随机噪声,m_k是moment,eta是学习率。...梯度差分项可以在相邻梯度不一致时候减缓优化更新,反之,在梯度方向一致,加速更新。...因此,可以只对训练loss进行一阶近似而忽略L2权重正则,那么Adan最后一步迭代将会变成: 有趣是,可以发现AdamW更新准则是Adan更新准则在学习率eta接近0一阶近似。...结论与展望 Adan优化目前深度模型优化引入了新冲量范式。在复杂训练范式下以较少更新次数实现对模型快速训练。

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Jsprit与自研求解关于VRPTW问题求解比较

R1、R2(100 nodes) 2 比较 上次推文我们已经介绍了这两个求解使用方法啦,这次我们就略过使用步骤,直接来看看测试结果吧。...•第一栏显示具体例; •第二栏展示自研求解给出花费; •第三栏展示Jsprit展示Jsprit给出花费; •第四栏展示它们差值,如果负就说明第二栏比第三栏值要小,也就是自研求解比...由更加直观线型图还是可以看到,对于VRPTW问题,自研求解得出相比于Jsprit波动更小同时明显更好。这可以理解,面对不同VRPTW数据集,自研求解发挥都是十分出色。...为了使得Jsprit与我们自研求解比较更加明显,小编这里使用上文例集中性能表现差距最大例,也就是R101例来比较两个求解收敛情况。...从波动情况来看,可以从表格数据中看到(在线型图中可能不太明显),在700代迭代之后,自研求解将最优保持得很好,小编猜测可能使用了类似模拟退火方法,使得迭代次数增加,会变得难以改变;而Jsprit

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优化算法之萤火虫算法

计算萤火虫i移向邻域集内个体j概率pij(t); 利用轮盘赌方式则个体j,然后移动,更新位置; 更新萤火虫动态决策域半径值; 是否到达最大迭代次数或者要求精度,如果达到这转下一步骤,否则转向步骤...,所以设置光强吸收系数以体现此特性,可设置常数;rij表示萤火虫i与j之间距离。...设置萤火虫数目n,最大吸引度β0,光强吸收系数γ,步长因子α,最大迭代次数MaxGeneration或搜索精度ε; 随机初始化萤火虫位置,计算萤火虫目标函数值作为各自最大荧光亮度I0; 计算群体中萤火虫相对亮度...若所得新解优于初始X(0)=[x0i,...,x0n]或者混沌搜索已到预先设定精度或迭代次数,则新解作为算法最终结果,否则令t=t+1并返回步骤2。...为了尽量避免由上述原因造成收敛较慢情况,在算法开始,将初始步长设定为相对较大值,而后随着迭代次数以及萤火虫之间距离增加设定一个判定条件:当个体距离小于某一固定步长,使步长减小。

3.7K91

JSPRIT在带时间窗车辆路径规划问题(VRPTW)上表现总结

在所有顾客数25测试样例中,Jsprit偏差最大6.34%,最小0.23%,偏差平均值1.84%。 顾客数100: ?...在所有顾客数100测试样例中,Jsprit偏差最大18.77%,最小值3.78%,偏差平均值8.01%。 顾客数400: ?...这就是启发式算法优点所在,以精度换时间。 下面我们来看看Jsprit收敛情况: ? 在图中纵轴求解20次平均成本,横轴不同迭代次数。...我们分别在数据规模25,100,200样例中抽取了几个样例作为测试样本,可以看到大部分样例在迭代次数还不到1000情况下已经开始收敛,在之后迭代过程中得到改进也很小。...这种只能通过达到固定迭代次数方式来终止迭代设置导致了一部分浪费。

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模拟退火(SA)算法求解Max-Minsum Dispersion Problem(附代码及详细注释)

在这里我们使用最为常用欧几里得距离 ? 问题可以表达: ?...根据热力学原理,在温度T,出现能量差dE降温概率P(dE), 表示: 其中k是一个常数,且dE<0(温度总是降低)。 1)温度越高,出现一次能量差dE降温概率就越大。...为了通俗易懂,接着拿上文小例N={(0,1),(1,2),(3,4),(4,5),(6,6),(8,7)}举例,比较3.1及3.2计算Δ过程不难看出,对于未改变点,即以 中心点、以 中心点...int K = 100; //两点间距离最大K(距离默认为1-K) const int max_count = 10; //当前温度最大迭代次数 const double T0 = 50000.0...while (T > T_end) // 当温度低于结束温度,退火结束 { for (int count = 0;count <= max_count;count++) //count记录当前温度迭代次数

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JSPRIT在带时间窗车辆路径规划问题(VRPTW)上表现总结

在所有顾客数25测试样例中,Jsprit偏差最大6.34%,最小0.23%,偏差平均值1.84%。 顾客数100: ?...在所有顾客数100测试样例中,Jsprit偏差最大18.77%,最小值3.78%,偏差平均值8.01%。 顾客数400: ?...这就是启发式算法优点所在,以精度换时间。 下面我们来看看Jsprit收敛情况: ? 在图中纵轴求解20次平均成本,横轴不同迭代次数。...我们分别在数据规模25,100,200样例中抽取了几个样例作为测试样本,可以看到大部分样例在迭代次数还不到1000情况下已经开始收敛,在之后迭代过程中得到改进也很小。...这种只能通过达到固定迭代次数方式来终止迭代设置导致了一部分浪费。

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干货 | 到底是什么算法,能让人们如此绝望?

大多数情况下,评价函数目标函数。但自定义形式也可存在,算法也可使用多个评价函数,以提高分散性(区分度)。...(6)停止规则(Stop Criterion):禁忌搜索中停止规则设计多种多样,如最大迭代数、算法运行时间、给定数目的迭代内不能改进或组合策略等等。 ? 实验篇 ?...),设置禁忌长度0.2*规模,初始采用简单随机生成法,停止规则采用最大迭代方式,迭代规模5倍。...为了进一步证实猜想,小编选取规模200个点,某次实验目标值收敛情况。 ? (图中横轴表示迭代次数,纵轴表示目标值。)...,会对降低求解开销帮助很大; (3)禁忌长度、迭代次数等实验参数以及初始生成方式对实验结果存在影响,大家在测试也可进一步进行优化。

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VRP求解哪家强?深度强化学习来挑战!

精确算法提供了最优保证,但由于计算复杂度高,无法处理大规模例,而启发式算法往往速度快,但由于没有精确理论保证往往只能得到次优。...首先利用编码提取输入实例特征,然后经过一系列处理,最后用解码迭代地构造,在每个序列构建过程中,解码预测选择每个节点概率分布,然后选择一个节点将其放到当前已生成序列末尾。...解码是按顺序进行,在第t步,解码根据编码图嵌入以及t’(t’< t)时刻产生输出信息从而输出选择各个节点概率。...算法中SampleRollout表示对该模型使用按节点选择概率采样策略得到神经网络;GreedyRollout表示对该模型使用最大选择概率节点策略得到神经网络;OneSidedPairedTTest...● 结论 从论文原文和实验结果均可以看出,这种完全端到端求解深度强化学习方法相比LKH3启发式搜索方法最大优势在于端到端神经网络求解速度快(尤其在使用greedy策略);而相比同类型完全端到端深度强化学习方法

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论文拾萃 | PISTS算法求解obnoxious p-median problem (附Python代码)

该文章通过使用Python多处理模块来利用多个处理以实现“并行”。PISTS算法首先创建一个类Pool对象ProcPool来存储 个进程。...初步实验表明,在得到相同情况下,与典型进程间不进行信息交互并行实现方法相比,这种并行实现方法所需计算时间更少,特别是在求解大型实例。 然后是“迭代”。...邻域 : 邻域 由所有到 距离 k 解组成,它被表述 其中 表示空间,那么 是什么意思呢? 定义 与 之间距离 其中|·|表示集合基数。...因此,k既是领域下标,也是扰动强度。如果最优连续h次迭代中没有得到改进,扰动过程动态调整扰动强度 k,系统地增加删除-添加移动次数;当搜索改善,则减小到最小次数。...当探索特定邻域 ,因为对于任何解,最多有 个元素可以删除和添加,所以当k超过上限时会被重置2,以保证扰动可行性。 第三点是基于禁忌搜索算法。

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AI已能求解微分方程,数学是这样一步步“沦陷”

论文中,作者们使用了一个叫做稀疏回归方法,通过把原本方程离散求解得到变量当成训练数据去训练;通过迭代优化就可以找到这些数据对应偏微分方程。...让迭代训练误差最小,那它就作为稀疏回归被输出出来;然后去拟合参数,拟合出来结果可能是 ? ,他就作为“被找到被输出。 ?...首先,用一个基本神经网络去逼近方程u方法可以表示 def u(t, x): u = neural_net(tf.concat([t,x],1), weights, biases) return...他们首先通过前缀命名法把这些树状结构给翻译成NLP语句结构;之后再使用NLP一个经典模型seq2seq进行训练。 ?...首先,虽然作者们都或多或少地在自己paper中声称自己机器学习方法预测出来方程比用传统方法高效很多;但是作者们似乎都避过了一点:使用机器学习使用计算资源和传统科学计算方法需求有着巨大不同

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干货 | 到底是什么算法,能让人们如此绝望?

大多数情况下,评价函数目标函数。但自定义形式也可存在,算法也可使用多个评价函数,以提高分散性(区分度)。...(6)停止规则(Stop Criterion):禁忌搜索中停止规则设计多种多样,如最大迭代数、算法运行时间、给定数目的迭代内不能改进或组合策略等等。...),设置禁忌长度0.2*规模,初始采用简单随机生成法,停止规则采用最大迭代方式,迭代规模5倍。...为了进一步证实猜想,小编选取规模200个点,某次实验目标值收敛情况。 (图中横轴表示迭代次数,纵轴表示目标值。)...,会对降低求解开销帮助很大; (3)禁忌长度、迭代次数等实验参数以及初始生成方式对实验结果存在影响,大家在测试也可进一步进行优化。

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NLP】打破BERT天花板:11种花式炼丹术刷爆NLP分类SOTA!

未知标签:业务冷启动,如果尚不清楚设置哪些标签合适,可以尝试通过文本聚类方式初步划分标签,再辅以专家介入共同设定,这也是一个循环迭代过程。...所以采用主动学习方法,不仅要降低标注规模,也要注意降低查询次数。实践中,我们可以根据经验公式,优先对指标增益明显类别标签进行主动查询。...耦特征和标签分布:文献[3] 认为对不平衡问题再平衡本质应只是分类再平衡过程,类别标签分布不应影响特征空间分布。...最终GHM Loss: Dice Loss: 与Focal Loss类似,训练推动模型更加关注困难样本,使用 作为每个样本权重。...模型化手段在进行更新迭代,也许会出现遗忘问题,即对之前已经处理好case不work。如果badcase不多,先采取规则优化是相对健壮,可以用规则设置旁路,专门处置应急badcase。

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