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递归(动态规划)解决问题的应用方向(就是

时间:2018-06-20来源:秒速飞艇浏览次数:

  秒速飞艇投注平台再例如,旅行商问题,每一层的节点选择就是n!(如有四个城市可以选择时,解空间树向下节点个数就是4*3*2*1)。01背包问题,就是每一层(代表第0-N个背包)有选该背包或者不选2种状态。

  当然,递归会有很多的重复计算(冗余),这时候我们就想到把计算过的状态存下来(例如放在数组中),之后再出现该状态就不用再计算了,节约了计算时间(存下来多了空间,就是以空间换时间)-这就是动态规划的意义所在。具体案例大家可以看我博客另一篇01背包动态规划详解。

  解可以构成解空间树的时候,递归(动态规划)解决问题的应用方向(就是什么情况下用递归)+启发式优化算法+机器学习基础递归就是以深度遍历来看是否满足要求。(广度遍历时,用队列来实现)

  题做多了,套路(比如让你求什么最大值,最小值等最优问题)一般就是用递归(递推)-动态规划。有的时候不是那么容易看出解的形式,想想递推等能不能解决。

  除了这两种搜索解空间树的方法(深度,广度遍历),还有启发式搜索(例如遗传算法,蚁群算法,蜂群,鱼群,粒子群,模拟退火等)等优化算法。

  还有方法:一般还可以用高斯牛顿法等迭代方法来迭代求上述问题的最优解(求偏导数这一步很重要,可以借助matlab的diff函数);有的还可以借助matlab中求这类问题的函数fmincon,具体参考。高斯牛顿等方法就是凸优化方法中的一种。凸优化可以解决很多求解在某些约束条件下(约束是线性的话相对简单,非线性解决复杂)最小(大)值。(凸优化:)

  机器学习等用来分类,拟合(一般是有监督),聚类(无监督)。(当然有时候数据要降维(PCA,SVD等))。还有推荐算法(推荐算法最早是基于协同过滤的方法,当然后来又有很多,比如基于内容的推荐)。启发式+机器学习,我推荐一个很好的博客(原理+代码):。非常非常详细!他的博客写了很多种优化算法+机器学习基础算法!

  机器学习一些经典的模型以及代码,可以参考这里面的一些,也可以看《python实战》里面都有。另外,opencv里面随机森林等代码也都有(用来分类或者回归)。matlab也提供了很多经典模型函数。分类,回归等机器学习,也可以用pyCaffe(或者TensorFlow)(深度学习基础的知识代码,可以搜UFLDL教程来打基础),或者XGBoost(python中有)等学习能力强的模型来进行学习。

  参考文献:基于启发式分割算法的气候突变检测研究 封国林 龚志强 董文杰 李建平参数解释: L0: 最小分割尺度,为确保统计有效性,当子序列长度小于该值时不 再对其进行分割。一般,L0取值不...

  题目:有n级台阶,每步上台阶只能上1级或者2级或者3级。问一共有多少种上完这n级台阶的走法?             难度1:要求以动态规划解决上述问题             难度2:要求以递归...

  动态规划动态规划转自:通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常...

  是强化学习中很重要的算法,也是最早被引入DL领域的强化学习算法,对它的研究催生了Deep ...

  通过金矿模型介绍动态规划点击下载01背包测试数据.rar                 对于动态规划,每个刚接触的人都需要一段时间来理解,特别是第一次接触的时候总是想不通为什么这种方法可行,...

  同步动态规划是基础:一次性更新所有的S的value。异步动态规划分集中常见类型: in-place动态规划: 不对上一周期的value进行备份,直接使用这一周期的value(当然,本周期...

  题目背景问世间,青春期为何物?答曰:“甲亢,甲亢,再甲亢;挨饿,挨。

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