我有X个正数，索引的x_i。每个x_i需要进入K个组中的一个(其中K是预先确定的)。假设S_j是K_j中所有x_i的总和，我需要分配所有x_i，使所有S_j的方差最小。什么算法可以做到这一点？我相信有一些算法可以解决这样的问题，但我不知道。
谢谢
浏览 10提问于2017-03-04得票数 1
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，n-1，k in N，d_ij >= 0 with d_ii =0任务:查找最小化max_i∈N min_j∈C d_ij的子集C⊆N，|C|≤k。想法:我定义了x_i，如果x_i在C中，x_i = 1，否则为零，受sum(x_i) <= k的约束。现在我想定义w_i，用w_i >= d_ij约束一个x_j =1的任意j。这是
浏览 28提问于2021-11-12得票数 0
我一直试图让numpy.piecewise将系数{a_ij}的列表转换为分段三次多项式。10)]condlist = [(x[i] < x)*(x<x_i[i+1]) for i in range(len(x_i)-1)]
funclist= [lambda y: sum([a[k][j] * math.pow(y - x_i</em
浏览 0提问于2015-05-29得票数 1
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所以我有一个2D散点，填充点(x,y)。我想画k条垂直线(x_1 = a, x_2 = b, ..., x_k = k)，以便将这些点划分为k组。
最优解将最小化每组y_value的平均方差。什么是合适的算法？这听起来像k-means，但我有一个约束，那就是线条必须是垂直的。
浏览 1提问于2019-05-22得票数 5
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这个问题已经发布在stach mathematics 上，我也想在这里发布它以获得答案Maximise/ Minimise f(x), m=1,2,… ,M; k (x)=0,k=1,2,… ,K;
浏览 2提问于2018-12-02得票数 0
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我试图使用Python和NumPy将期望最大化算法(EM)应用于高斯混合模型(GMM)。我的实现所依据的PDF文档可以找到这里。以下是方程式：
w_{ik} = \frac{\pi_k \cdot p_k(x_i|z_k, \mu_k, \Sigma_k)}{\sum_{m=\mu_k^{\text{new}} = \frac{1}{N_
浏览 0提问于2020-06-27得票数 3
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因此，我们可以假设玩家i可以找到x_1,x_2,\cdots,x_{K}，其中K=|N|-1，I.D在空间Y和a_1,a_2,...,a_k non_zero常量上的均匀随机变量使得
\sum_{j\neq i}^Na_jx_j=y?因此，每个玩家j=-i都知道a_jx_j的角色，只有当他们进行交叉通信并计算a_1x_1\oplus_Ya_2x_2\oplus_Y\cdots\oplus_Ya_k
浏览 0提问于2022-01-07得票数 1
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我对C指数聚类质量度量的理解和解释存在一些问题.所以，如果我们有$\Gamma = \sum_ {i=1}^{n-1}\sum_ {j=i+1}^n (x_i，x_j)*c(x_i，x_j)$
$\alpha = \sum_ {i=1}^{n-1}\<em
浏览 0提问于2018-03-11得票数 1
我有以下函数，它为两个数组应用直方图交叉内核：for x_i,y_i in zip(X,Y):return np.sum(k)[[1,0,0,2,3],
[2,3,4,0,1]
浏览 0提问于2018-08-24得票数 3
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我使用Perl对一个随机变量(Y)进行建模，该随机变量是大约15-40k个独立的伯努利随机变量(X_i)的总和，每个随机变量都有不同的成功概率(p_i)。正式地说，Y=Sum{X_i} Pr(X_i=1)=p_i和Pr(X_i=0)=1-p_i。
我对快速回答查询很感兴趣，比如Pr(Y<=k) (其中给出了k )。目前，我使用随机模拟来回答这样的问题。我根据其p_i随机抽取每
浏览 1提问于2010-12-10得票数 3
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我想要建议的比例在欧普图纳。 对于所有的X_1, X_2, ..., X_k，该比率是∑X_i = 1和0 <= X_i <= 1的X_1, X_2, ..., X_k界限。np.log(ratios).sum()
study = optuna.create_study(direction='maximize')
浏览 14提问于2021-01-14得票数 2
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查找元素小于S的子集
、、、
我必须为以下问题找到一个算法：在O(n)中决定是否有一个k数的子集与<=S相加。注意:k不应该是时间复杂性的一部分。algorithm({x_1, ..., x_n}, k, S):
if exists |{x_i, ..., x_j}| = k and x_i
浏览 1提问于2019-02-27得票数 1
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我目前正在模拟一种类似布料的材质，然后通过开放场景图显示结果。我已经得到了显示布料的设置，只需将所有顶点倾倒到1 Vec3Array中，然后用标准的基于点的DrawArrays显示它们。) { (*indices)[y_i * k + x_i] = y_i
浏览 145提问于2019-03-17得票数 0
如果有x_i和y_i序列表示i=1，. I.如何在R中写出\sum_{k\neq i} x_{k}y_{K}的求和，其中索引是k上的和，除了固定的i？我正在编写一个for循环： }
浏览 5提问于2020-11-23得票数 0
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我想要找到一个快速算法(渐近)，将G的所有顶点分配到X和Y两个集合，使得由集合X和Y形成的完全二分图具有尽可能多的边。G是二分的，由一组连通的部件组成(很明显，每个组件都是二分的)。我们希望决定每个组件在X和Y中的位置(因为没有一个更好的词)。在确定所有位置后，我们完成了二分图(即把X</e
浏览 2提问于2015-06-24得票数 2
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我试图理解核函数，特别是高斯/径向基函数K(a,b) = exp(-gamma||a-b||**2)。我不明白的是:在支持向量机中使用这个内核时，向量a和b是什么？
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
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梯度树增强加性训练
、、、、
在XGBoost文档中，他们指定附加训练是给定一个被定义为\sum\limits_{i=1}^n \ell(y_i, \hat{y}_i^{(t-1)}+f_t(x_i)) + \omega(f
浏览 0提问于2022-08-17得票数 0
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Keras自定义损耗耦合不同样本
、、、、
我正在尝试理解Keras如何在一般设置中实际计算自定义损失的梯度。通常，损失被定义为独立贡献样本的总和。这最终允许在梯度计算中进行适当的并行化。然而，如果我在它上面添加一个全局非线性，从而耦合单个样本的贡献，Keras是否能够正确地处理微分？在实践中，它实际上是最小化f(sum_i(x_i))还是一次计算一个样本，从而简化为sum_i(f(x_i))？
下面是一个使用log函数的例
浏览 0提问于2019-07-06得票数 0
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考虑一个普通的LCG模2^n，其内部状态为n比特，输出为n/2比特，而不是简单地截断状态以产生输出，我们将状态的上、下n/2比特合并在一起。X_{i + 1} = A X_i + C \bmod{2^n} Y_i = (X_i / 2^{n/2}) \oplus (X_i \bmod 2^{n/2})
这类伪随机数产生器是否在某一篇文章中作过分析这将立即修复自X_i以来所有</
浏览 0提问于2020-05-20得票数 0
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