搜索引擎优化步骤(kmeans聚类详解多元统计分析的聚类分析一章详解)

　　搜索引擎优化步骤(kmeans聚类详解多元统计分析的聚类分析一章详解)

　　kmeans聚类详解

　　今天看了多元统计分析的聚类分析一章，终于对聚类分析有了一点了解。Kmeans 聚类是最简单的快速聚类方法。目标是根据给定的K，按照类内尽可能紧凑、类间尽可能松散的原则组织所有样本，得到k个簇。聚类方法：(1）从n个数据对象中取k个对象作为初始聚类中心；(2）循环如下过程(3）到(4）)，直到每个聚类(3）根据每个簇中物体的均值(中心物体)，计算每个物体与这些物体的距离，并根据

　　【强化学习】动态规划（规划）

　　在此之前，先介绍一下优化原理。最优性原则（Principle of Optimality） 定义：一个过程的最优决策具有这样的性质，即无论其初始状态和初始决策是什么，其未来的策略对都以第一个决策形成的状态为初始状态。在流程上，必须形成最优策略。如果用数学语言描述优化原理：以状态\(s\)为起点，策略\(\pi(a|s)\)可以得到最优值\(v_{\pi} ( s)=v_*(s

　　2021.11.24 关于诚意

　　---------分界线-------“诚”=科学上客观（其中收录openness，openmind）最近的作品是Related到优化问题优化是通过一个策略（算法）使目标函数逼近其最优解那么，如果我们假设幸福生活=生活中遇到的所有问题都可以用f(x)来解决：幸福生活对于目标函数，我们求它的最优解，我们应该怎么做？我认为“诚实”是一种收敛速度

　　校招准备——机器学习/深度学习/数据挖掘

　　;AP（Affinity Propagation）也属于概率图聚类亲密度传播聚类，不需要给定k值；当各种结构比较接近时，算法可以给出较好的结果，但是在比较松散的情况下，算法倾向于对于参数较多的类来最大化E(C)，是的，不是很准确，高斯混合FCM属于模糊聚类，层次聚类 AGNESBIRCHCUREROCK 密度聚类、DBSCAN 谱聚类 降维 PC

　　OR-Tools CP-SAT 操作指南

　　nts(variables,tuples_list).AllowedAssignments 约束是对变量数组的约束，它要求当所有变量都被赋值时，结果数组内容等于tuple_list 中一个元组的内容。寻找最优解 单个优化目标 使用 model.Maximize() 或 model.Minimize() 设置模型的优化目标。然后通过CpSolver对象下的solve(model)方法求解模型，开始求解

　　神经网络与深度学习——邱希鹏——学习笔记13——机器学习的要素

　　也就是说，极值点必须是全局最优的。3.在机器学习中，如何使用比较先进的算法来解决非凸优化也是一个重要的研究问题。注意：1.梯度下降法可以类比为一阶导数等于0的方法。2.从梯度的定义可知，如果顺着梯度的方向走，值会变大，如果你往梯度的反方向走，值会变小。3.在梯度下降法中，如果步长不太大，函数会收敛到极值点。5.θ是要优化的，是可以学习的（或一组参数，如线性回归的斜率和截距参数）。4.

　　#QBXT2020 第11天1课堂笔记

　　基本算法枚举是水仙花的数量。找三位数：多种枚举方式，不同代码难度 选择代码难度低、易写的枚举方式 搜索深度优先搜索 广度优先搜索 记忆搜索 迭代深化搜索 AStarIDA*MeetInTheMiddle 爬山算法模拟退火 老师甚至讲了dfs突发搜索的最短路径，dfs突发搜索全宇宙...\(DFS\)DFS求解图中环记录的vis数组，找出是否重复访问节点（记录是否为压入栈中，即查找完后需要vis为零）行查找或列查找的八皇后问题

　　黑盒测试用例设计方法

　　黑盒测试用例方法再回顾：使用场景的黑盒测试用例方法 黑盒测试用例方法详述正交实验方法 应用：控制输入有很多，每个控制输入有多个值，不同的控制应该考虑不同值的组合——如何用最少和最优的数据组合来达到最大的测试覆盖率和区别因果图法：因果图法：适用于少数控件组合（20种以内），要综合考虑所有情况下的正交排列方式：适用于大量的控件组合，但从代码的角度来看，不需要全部测试，比如萤火虫商城, 商品管理-商品组

　　GAN 学习

　　问题和思考主要问题 数学不够好。对常见的分布，一些优化方法了解不多，对模型构建、数据处理等常用方法也没有多少疑惑：视频中的代码好像跑起来了。它比提供的 DCGAN 好得多。当 Epoch 数增加时，几乎每个图的结果都是一样的，而且是混乱的。我不知道为什么 GAN 的运行结果对于双月分布学习来说相当不错。CGAN 和 DCGAN 是不同的。就是跑代码，这个很简单，我只是反手跑colab，啊，我给colab报错了你

　　算法第3章作业

　　与分治法不同的是，分解得到的子问题往往不是相互独立的，具有子问题重叠的性质。动态规划算法适用于求解优化问题：找出最优解的性质并刻画其结构特征。递归定义最优值。最优值以自下而上的方式计算。根据计算出的最优值，构造最优解。但是第一部分通常是最难的，现在我还不太清楚找到最优解和写出递归方程的性质。二、列出规划问题的递归方程1、21.单调递增最长子序列如图：