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转载 线性回归——Stanford Machine Learning (1)
一.梯度下降法: 我们假设回归函数为: ,这里x0 = 1. 定义回归函数和实际值之间差的均方和为损失函数: ,m为样本数量 我们的目的是求出使损失函数最小的参数的值。求最小值,对于每个参数,求出梯度并使梯度等于0,此时的即为对于参数来说,损失函数最小。 是包含所有参数的一维向量,我们先初始化一个,在这个值之上,用梯度下降法去求出
2016-03-09 21:17:56 269
动态规划法、贪心算法、回溯法、分支限界法解决0-1背包
1) 动态规划法求解问题的一般思路,动态规划法求解本问题的思路及其C/C++程序实现与算法的效率分析。
2) 贪心算法在0-1背包问题求解中的应用
3) 回溯法求解问题的一般思路,回溯法求解本问题的思路及其C/C++程序实现与算法的效率分析。
4) 分支限界法求解问题的一般思路,分支限界法求解本问题的思路及其C/C++程序实现与算法的效率分析。
有代码!!
2012-11-23
空空如也
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