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最优子集回归算法详解

01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。 04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary ,以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。 ,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢 可做图观察,图横坐标为自变量,纵坐标是调整R2,且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的,同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数,结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量

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最优算法之粒子群算法(PSO)

一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。 粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。 每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解,并将其记为当前个体极值,并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享,找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解,粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置 下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程: 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。 3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include

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    最优算法学习

    简要 本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析. 动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解 .这个性质为最优子结构. 适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响 ,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法

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    【编程之美】最优排序算法

    寻找最大的K个数 从n个数中寻找最大的K个数。 01 class 两种思路: 1 保存目前找到的最大k个数,每访问一个数,就与这k个数中的最小值比较,决定是否更...

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    #Python干货#python实现——最优算法

    二分法 函数详见rres,此代码使该算法运行了两次 def asdf(x): rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3 return rres i=2 left=0 right 学习完该算法以后,逻辑框架基本上就有了,剩下需要明确的就是对应的python的语言。 就在一个半小时前,我成功搞完了最优化六大代码,纯手打,无外力。开心! 这是我第一组自己实现的python代码,就是数学公式用python语言组装起来。

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    解读最优算法之模拟退火

    2018 06 21 模拟退火算法 模拟退火算法 ( simulated anneal , SA) 求解最优化问题常用的算法,今天应用 SA 解决一元多次函数最小值的例子解释 SA 算法。 (-ΔT/kT) 接受 S′ 作为新的当前解 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序,终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。 这是有意选取的一个多峰值函数,观察SA算法是否陷入局部极小;爬山算法是怎么陷入局部极小的,SA又是怎么跳出局部极小的。 T,T_max 是解空间的取值范围,i 是迭代次数,best是初始最优解,设为在 T处,break_i是控制跳出的次数,每当取到最优解则置为0. 评价函数选用min(s,s'). 5 爬山算法搜索模拟 这主要得益于SA以一定概率接收不好的解,如果标注这部分,可以认为为爬山算法。再看下,爬山算法的搜索过程,陷入局部最小,搜索提前终止,所能找到的最小值为-0.5. ?

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    机器学习中的最优算法总结

    对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。 第三个问题是纯数学问题,即最优化方法,为本文所讲述的核心。 最优算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数,我们找到了适合它们的各种求解算法。 除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外,我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型(不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等,对于这些算法,我们后面会专门有文章进行介绍): 公式解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解 动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。 动态规划算法能高效的求解此类问题,其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程,就可以构造算法进行求解。

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    机器学习中的最优算法总结

    导言 对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。 第三个问题是纯数学问题,即最优化方法,为本文所讲述的核心。 最优算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数,我们找到了适合它们的各种求解算法。 除鞍点外,最优算法可能还会遇到另外一个问题:局部极值问题,即一个驻点是极值点,但不是全局极值。如果我们对最优化问题加以限定,可以有效的避免这两种问题。 动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。 动态规划算法能高效的求解此类问题,其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程,就可以构造算法进行求解。

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    详解股票买卖算法最优解(一)

    Math.max(dp_i_1,temp-prices[i]-fee); } return dp_i_0; } 总结 好了,看到这里以上4道关于股票买卖的算法题我们就完美解决了 ,小伙伴们看懂了吗,希望大家仔细思考解题思路,能实际运用这套框架哦,这是关于股票买卖算法的第一篇文章,后续会有补充内容,对剩下比较复杂的题目提供解题方法,欢迎阅读我的下一篇文章,一起研究算法吧。 算法专辑: 和同事谈谈Flood Fill 算法

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    贪心算法最优装载问题(Java代码实现)

    最优装载问题 最优装载问题实质上就是一个简单版的0-1背包问题 问题描述 有一批集装箱要装上一艘载重量为 c 的轮船,其中集装箱 i 的重量为 wi 最优装载问题要求确定在装载体积不受限制的情况下 ,将尽可能多的集装箱装上轮船 算法描述 可用贪心算法求解/* * 若尘 */ package loading; import java.util.Arrays; /** * 最优装载问题(贪心算法 ]; for (int i = 0; i < n; i++) { // 初始化 d[i] = new Element(w[i], i); } Arrays.sort(d); // 记录最优值 float[]{4, 2, 5, 1, 3}; x = new int[w.length]; float opt = Loading(c, w, x); System.out.println("最优值为 : 10.0 最优解为: 1, 1, 0, 1, 1 采用重量最轻者先装的贪心选择策略,可产生最优装载问题的最优解Java 源代码代码有详细注释,不懂评论下方留言

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    【数学应用】机器学习常用最优算法小结

    ,或者说优化算法来求解最优的模型。 3)算法 算法便是对应上面最后一步最优模型的具体求解方法,称为最优算法。 优化算法小结 在机器学习模型求解过程中,一般采用迭代法。 而当优化函数为凸函数时,找到的局部最小值就是全局最小值,该点对应的参数集便是全局最优解。 3)高斯-牛顿法 高斯-牛顿法是一种针对模型优化策略为非线性最小二乘法(LMA)时所设计的特定最优算法。 6)L-BFGS算法 BFGS法比较适合于解决参数规模适中的无约束最优化问题,而当参数维度特别大时,由于上述获得的近似矩阵随着迭代更新次数的增加将越来越变得稠密,便将导致存储空间不足和计算复杂度过高的问题

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    多柱汉诺塔最优算法设计探究

    多柱汉诺塔最优算法设计探究 引言 汉诺塔算法一直是算法设计科目的最具代表性的研究问题,本文关注于如何设计多柱汉诺塔最优算法的探究。 基于此我们甚至可以推广到M(M≥3)个柱子的情况,来得到我们希望的最优解,假设柱子编号为1,2,3…M算法主题框架流程应该如下: (1) 从1柱借助3…M柱子将n-(M-2)个盘子移动到2柱上。 这样我们看到我们自己亲手构建的算法模式如此完美,我们甚至不忍心去破坏它。但是我很遗憾的告诉自己,这种算法虽然正确,却不是最优!!! 因为需要根据不同柱子情况下通过循环和递归找出最合适的r值,所以这种算法的复杂度肯定相当高。不过我们仅仅是为了探究如何取得最优算法,所以具体实现就不再赘述了。 总结 通过以上的讨论,我们从一般的思维——不折叠盘子,出发去找多柱汉诺塔的最优解,但是结果并没有成功——盘子多时有可能柱子没有充分利用。

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    详解股票买卖算法最优解(二)

    本文作为补充文章,对更复杂的题目进行解答,如果还没有阅读上篇文章,希望小伙伴们先去看一下上篇文章:详解股票买卖算法最优解(一),有助于理解。 所以可以套用之前的k=+infinity的算法 最终结果如下: public int maxProfit(int max_k, int[] prices) { if(prices.length 总结 好了,关于股票买卖算法最优解系列就告一段落。 这类题型的解题思路就是引入了状态转移方程的概念,现在我们一起弄懂了这种解题思路,是不是还有一点小成就感呢。 希望大家再做算法题的时候脑子里能回忆起这种框架的解题思路。 如果觉得文章内容对你有所启发,希望点个赞,我们后续还会有很多内容与大家分享,不见不散。 往期文章推荐: 中间件专辑: 什么是消息中间件? 算法专辑: 和同事谈谈Flood Fill 算法 详解股票买卖算法最优解(一)

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    经典算法最优二叉树

    前言 我想学过数据结构的小伙伴一定都认识哈夫曼,这位大神发明了大名鼎鼎的“最优二叉树”,为了纪念他呢,我们称之为“哈夫曼树”。 那么我们怎么判断一棵树是否为最优二叉树呢,先看看下面几棵树: ? *3+5*3+2*1+4*2=46 WPL3:7*1+5*2+2*3+4*3=35 很明显,第三棵树的带权路径最短(不信的小伙伴可以试一试,要是能找到更短的,估计能拿图灵奖了),这就是我们所说的“最优二叉树

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    算法优化:rgb向yuv的转化最优算法,快得让你吃惊

    速度取决于算法 代码的运算速度取决于以下几个方面 1、 算法本身的复杂度,比如MPEG比JPEG复杂,JPEG比BMP图片的编码复杂。 然后用查表算法计算呢? 我们使用3个数组分别存放DEF的256种可能的取值,然后。。。 以上就是对《让你的软件飞起来》的摘录,下面我将按照这位牛人的介绍,对RGB到YCbCr的转换算法做一下总结。 + 1 + 2 * IMGSIZE] = V_R[in[i + 1].r] - V_G[in[i + 1].g] - V_B[in[i + 1].b]; //V } } 根据牛人的观点,这种算法应该是非常快的了

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    走近流行强化学习算法最优Q-Learning

    Q-Learning 是最著名的强化学习算法之一。我们将在本文中讨论该算法的一个重要部分:探索策略。但是在开始具体讨论之前,让我们从一些入门概念开始吧。 需要注意的是,如果我们具有这种知识,像最有价值迭代这种算法就可以找到最优策略。 这里的最优策略是相当符合直觉的,就是等到森林达到最老的树龄再砍伐,因为我们把树龄最老的时候的砍伐奖励设置成了其成长过程中的 5 倍(r1=10,r2=50)。 另一方面,在不完全的知识中 exploiting 会阻止智能体最大化长期奖励,因为所选的 exploiting 行动可能一直不是最优的。 总结及展望 Q-learning 是最常用的强化学习算法之一。

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    机器学习 学习笔记(10)序列最小最优算法

    序列最小最优算法(Sequential minimal optimization) SMO算法要解如下凸二次规划的对偶问题: ? ? ? SMO算法是一种启发式算法,基本思路是:如果所有边的解都满足此优化问题的KKT条件,那么这个最优化问题的解就得到了,因为KKT条件就是该最优化问题的充分必要条件。 于是SMO最优化问题可以写成: ? ? ? ? 其中 ? 只有两个变量,约束如下图: image.png 假设初始的可行解为 ? , ? ,最优解为 ? , ? 的最优解为 ? ? 的取值范围需要满足 ? 如果 ? , ? , ? 如果 ? , ? , ? 首先沿着约束方向未经剪辑即为考虑不等式约束时 ? 的最优解 ? : ? 令 ? , ? 变量的选择方法 SMO算法在每个子问题中选择两个变量优化,其中至少一个变量是违反KKT条件的。

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    贪心算法求解:王者荣耀购买点券最优策略

    贪心算法 这个时候,可能大都会想到两种算法:动态规划算法和贪心算法。 这里容我偷个懒,采用简单易行的贪心算法。至于动态规划算法的解法感兴趣的小伙伴们可以自己试试看。 至于贪心算法的核心理念: 每一步都采取最优的做法。用专业术语来讲就是:每一步都选择局部最优解,进而希望最终获得一个全局最优解。 ] args) { // 初始化变量,通过减去余额优惠卷等计算出实际需要购买的点券数量 int money = getMoney(); // 根据贪心算法得到如何购买的点券集合 buy.forEach(b->{// 遍历点券集合输出即可 System.out.print(b + " "); }); } /** * 根据贪心算法求出购买点券的策略

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