【动态规划】【map】【C++算法】1289. 下降路径最小和 II
作者推荐 视频算法专题 本文涉及知识点 动态规划汇总 map LeetCode1289. 下降路径最小和 II 给你一个 n x n 整数矩阵 grid ，请你返回 非零偏移下降路径 数字和的最小值。 非零偏移下降路径 定义为：从 grid 数组中的每一行选择一个数字，且按顺序选出来的数字中，相邻数...
学习笔记： 机器学习经典算法-梯度下降法求解线性回归
梯度法 是基于搜索来最优化一个目标函数的方法。分为梯度下降法 和 梯度上升法 : 梯度下降法 用来最小化一个损失函数； 梯度上升法，用作最大化效用函数。 对于很多无法求取数学解(类似线性回归的正规数学方程解)的机器学习算法模型，就需要用到 梯度法 这种搜索最优化方法来找到其最优解。 1、梯度含义 对...
【机器学习】搜索算法（梯度，随机梯度，次梯度，小批量，坐标下降）
机器学习中的搜索算法本节知识导图预先需要了解：凸函数优化：局部最优解一定是全局最优解凸函数：由上图来看，凸函数的几何意义在于，定义域中任意两点连线组成的线段都在这两点的函数曲线（面）上方。非凸函数优化：局部最优解不一定是全局最优解梯度下降算法算法思想从线性回归问题了解算法思想ÿ...
梯度下降算法过程及为什么负梯度方向是下降最快方向(附代码)
对于梯度下降算法我们熟知的一个例子就是下山问题，当我们位于山的某一点处，沿着当前位置寻找山坡最陡方向以一定步长进行移动，直到走到山脚。那么这个过程具体是怎么做到的？为什么说负梯度方向是下降最快方向呢？首先我们设定一个初始值【相当于我们在山上的一个初始位置】，优化的目标函数为f(x)【可以理解为将山体...
最优化方法（最速下降、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法）
前言最优化方法应用广泛，但在实现原理上大同小异。作者在学习高翔博士的视觉SLAM十四讲的过程中对其第六章非线性最小二乘求解所涉及到的最优化方法（最速下降、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法）进行了简要总结如下：最速下降法（梯度下降/一阶导数法）作者在最速下降法解析（理解笔记）中曾经介绍过最速...
![[leetcode/lintcode 题解] 算法面试真题详解：下降路径最小和](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/728c2293ba594f7dbf98f39b88e4ccb1.png)
[leetcode/lintcode 题解] 算法面试真题详解：下降路径最小和
描述给定一个方形整数数组 A，我们想要得到通过 A 的下降路径的最小和。下降路径可以从第一行中的任何元素开始，并从每一行中选择一个元素。在下一行选择的元素和当前行所选元素最多相隔一列。1 <= A.length == A[0].length <= 100-100 <= Ai <...
Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归
1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。 线性回归的目标很简单，就是...
神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降，链式求导法则而来的
原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 写得非常好，适合入门！ 神经元 神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示： 计...
【案例】BNL算法导致性能下降一则
前面介绍了BNL算法,相信不少人会认为BNL会有利于数据库性能的提升(我也是这么认为滴)，本文讲述一例生产上因为升级使用BNL 算法导致性能下降的案例。一 背景 生产上将一实例MySQL版本从5.5升级到5.6,一条sql在5.5版本的MySQL执行只需要零点几秒,而在5.6 版本的环境...
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