参数算法(Parameterized Algorithms)是一种在计算机科学中常用的算法设计和分析方法,它通过将问题描述中的某些参数单独提取出来,利用这些参数进行算法设计和分析,以获得更深入和具有普适性的算法性质。 二、参数算法的基本原理 参数算法的基本原理是将问题复杂度与其实例数据规模分开考虑,即通过研究问题的某些特定参数,除了...
根据共轭方向的基本性质,这种方法具有二次终止性。 共轭梯度算法 算法用Gram-Schmidt找 n 个共轭向量。 6. 总结 在机器学习中的无约束优化算法,除了梯度下降以外,还有前面提到的最小二乘法,此外还有牛顿法和拟牛顿法。 梯度下降法和最小二乘法相比,梯度下降法需要选择步长,而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代...
最经典的线性回归模型参数估计算法——最小二乘 首先,我们要明白最小二乘估计是个什么东西?说的直白一点,当我们确定了一组数的模型之后,然后想通过最小二乘的办法来确定模型的参数。举个两变量(一个自变量、一个因变量)线性回归的例子来说明一下,如下面所示一堆散点图。 一堆观测数据绘制的散点图 上面这个图...
1 、参数空间的大小:参数空间越大,需要建模的次数越多 2 、数据量的大小:数据量越大,每次建模时需要的算力和时间越多 因此,网格搜索优化方法主要包括两类,其一是调整参数搜索空间,其二是调整每次训练的数据。针对调整参数搜索空间,出现了随机网格搜索算法;针对调整训练数据,出现了对半网格搜索算法。
1,认识间接参数自适应公式并了解基础术语定义。 参数自适应算法的形式如下: 上述形式可以写成如下公式: 其中\hat{\theta}是要被估计的被控系统参数,如: 这里的(t+1)是该被控系统参数(列向量)的时刻,列向量里面的参数比如a_1,b_1之类的是被控系统传递函数转换成离散传递函数后分子分母的系数,在下面的例子中我...
首先给出MLE算法的一般步骤: 写出似然函数 写出似然函数的对数,并整理(后面解释为什么,其实是方便化简) 求导 求解似然函数 假设(x1,x2,...,xn)为独立同分布采样,θ为参数模型,f为函数模型。 其中x1,x2,...,xn已知,θ未知。似然定义: 两边取对数得到对数似然: ...
算法是指解决问题的一系列步骤或规则。它是一种明确的、有限的、可重复的过程,用于完成特定的任务或解决特定的问题。算法可以用自然语言、伪代码或编程语言来描述。算法的设计和分析是计算机科学中的重要领域,它涉及到算法的效率、正确性、复杂度等方面的研究。 参数是指在算法或函数中使用的变量或值。参数可以影响算...
参数的极大似然估计即为一种标准先验概率满足下式的MAP估计: 能量函数的极小值可通过多种基于无梯度或梯度的广义最优算法计算得到。 若要利用基于梯度的广义最优化算法,需要计算能量函数的导数。计算能量函数导数有两种方法: 1). 对能量函数的递归方程用一种特殊的方法进行微分,所得的结果称为灵敏度函数,可由类似...
MLP通过反向传播算法进行训练,利用梯度下降法优化损失函数。MLP适用于各种任务,如分类、回归和聚类。 MLP神经网络参数设置2.1 隐藏层数量和每层的神经元数量选择隐藏层的数量和每层的神经元数量是MLP的重要参数。通常,更多的隐藏层和每层的更多的神经元可以增加网络的表达能力,但同时也增加了模型的复杂性和过拟合的...