在数据挖掘中,Min-Max标准法常用于特征缩放,使得不同特征的尺度对算法的影响较小。在统计分析中,该方法可用于数据的清洗和预处理,提高数据的可比性和可解释性。在机器学习中,Min-Max标准法是许多算法的必要步骤,如k近邻算法、决策树等。此外,Min-Max标准法还广泛应用于图像处理、自然语言处理和时间序列分析等领域...
根据计算机运算量,我们可能只能往前推7,8步,所以这个时候分数就不只-1,1,0这么简单了,会有专门的算法来根据当前结果给不同的分数。 这个时候我们需要给每一种结果一个分数,就是这里的Utility。这个分数是站在我自己(也就是Max)的角度评估的,比如上图中我赢了就是+1,输了是-1,平局时0。所以,我希望最大化...
即为下式: (1)max{S}=∑T⊆S(−1)|T|+1min{T} (2)min{S}=∑T⊆S(−1)|T|+1max{T} 证明:证明(1)式即可,(2)式同理。 假设max{S}=∑T⊆Sf(|T|)min{T},则f(|T|)为容斥系数 显然,第k小的元素,仅当k为min{T}时有贡献,那么这样的集合T有∑i=0|S|−k(|S|−ki)...
max_activation[i]=std::max(max_activation[i],*std::max_element(start_addr,end_addr)); min_activation[i]=std::min(min_activation[i],*std::min_element(start_addr,end_addr));} } 计算激活值量化尺度,对于 softmax 层 scale 默认为1 / 127.f: /* save the calibration file with min-...
min-max 标准化是一种常用的数据预处理方法,也称为离差标准化或极差标准 化。它通过线性变换将原始数据映射到指定的区间内,通常是[0,1]区间。该方法的 主要目的是将不同范围的数据统一到固定的区间,以确保数据之间的可比性和一致 性。 min-max 标准化的计算方法很简单,对于给定的数据集,我们先找出最小值 ( ...
Min-max标准化是一种常用的数据归一化方法,通过将数据线性映射到指定的区间内,消除数据之间的量纲差异。它的计算过程简单明了,适用范围广,常被用于机器学习算法中的特征归一化、图像处理中的灰度范围调整和数据可视化中的数据缩放。然而,Min-max标准化对异常值敏感,且无法改变数据分布,在实际应用中需要综合考虑其优缺...
min-max方法min-max方法 MinMax方法是一个用于规划优化的算法,它的目标是在给定约束条件的情况下,最大化或最小化一个函数。这个算法特别适用于具有较小问题的解空间的优化问题。 MinMax方法基于遗传算法和局部搜索,通过适应性函数对每个个体进行评估。算法通过迭代过程中选择最小和最大的适应值来进行搜索。 MinMax...
对于每一个子节点,算法会假设对手总是选择使其结果最坏的走法(对于Max节点,即Alpha-Beta搜索中的最小值;对于Min节点,即最大值)。 3. 评估节点:当达到叶子节点(游戏结束或无法再扩展的状态)时,算法会评估该状态的值,这通常基于预先定义的评估函数,如棋盘上的棋子数量、位置等。 4. 回溯:然后,算法开始回溯到...
1.max(X,Y)=nmax(X,Y)=n的概率求解 将max(X,Y)max(X,Y)或min(X,Y)min(X,Y)首先转换为联合概率的形式,进一步通过如变量间的独立性简化计算: max(X,Y)=nmax(X,Y)=n可拆分成如下三项: X=n,Y<nX=n,Y<n X<n,Y=nX<n,Y=n X=n,Y=nX=n,Y=n ...