摘要：
结论： 分支限界算法的思想通过本例子加以体现，明显这种方法是可行的，比盲目的查找结点有用，但是其效果（查找结点的个数）没有回溯算法有效，只能说明回溯算法在此问题上比朴素的分支限界算法（基于前面的限界函数）较优，接下来的一些改进或许能进一步提升分支限界算法的效果。 阅读全文
posted @ 2018-11-08 20:51 Charlie_ODD 阅读(282) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
（1）判别式模型（Discriminative Model）是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。常见的判别式模型有线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络、boosting、条件随机场等。 举例：要确定一个羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊 阅读全文
posted @ 2018-11-07 15:02 Charlie_ODD 阅读(686) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
虽然叫做“回归”，但是这个算法是用来解决分类问题的。回归与分类的区别在于：回归所预测的目标量的取值是连续的（例如房屋的价格）；而分类所预测的目标变量的取值是离散的（例如判断邮件是否为垃圾邮件）。当然，为了便于理解，我们从二值分类（binary classification）开始，在这类分类问题中，y 阅读全文
posted @ 2018-11-07 14:52 Charlie_ODD 阅读(460) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
线性回归 线性回归是很常见的一种回归，线性回归可以用来预测或者分类，主要解决线性问题。 最小二乘法 线性回归过程主要解决的就是如何通过样本来获取最佳的拟合线。最常用的方法便是最小二乘法，它是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 阅读全文
posted @ 2018-11-07 14:35 Charlie_ODD 阅读(735) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。 似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。 概率 阅读全文
posted @ 2018-11-07 10:44 Charlie_ODD 阅读(1157) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
问题描述： 图着色问题（Graph Coloring Problem, GCP） 又称着色问题，是最著名的NP-完全问题之一。 数学定义：给定一个无向图G=（V, E），其中V为顶点集合，E为边集合，图着色问题即为将V分为K个颜色组，每个组形成一个独立集，即其中没有相邻的顶点。其优化版本是希望获得最 阅读全文
posted @ 2018-11-02 10:14 Charlie_ODD 阅读(1290) 评论(0) 推荐(0) 编辑