随机算法

三、Classification and regression Spark.mllib包为二分类、多分类和回归分析提供了多样的支持工具 linear models（线性模型） 1)Mathematical formulation（数学公式） 很多标准的机器学习方法都可以表述为凸优化问题，例如：找到依赖于变量向量w的凸函数f的极小值的任务（在代码中被称为权重）,通常含有d个输入。形式上，我们可以将其写为优化问题minw∈ℝdf(w),，具有如下形式的目标方程 这里的向量 这里向量xi∈ℝd 是训练数据示例, 其中1≤i≤n, 并且 yi∈ℝ是他们相应的标签, 也是我们想要预测的。我们称方法是线性的如果L(w;x,y) 可以被表示称方程 wTx and y。spark.mllib的几种分类和回归算法都属于此类，在此进行讨论。 目标方程f具有两部分： The objective function f has two parts: 控制模型复杂度的正则化器，以及测量训练数据上模型误差的损失。损失函数L（w ;.）通常是w中的凸函数。固定的正则化参数λ≥0（代码中的regParam）定义了两个目标之间的权衡，这两个目标是最小化损失（即训练误差）和最小化模型复杂度（即避免过度拟合）。 (1)损失方程 下表总结了spark.mllib支持的方法的损失函数及其梯度或子梯度： 注意

首发于：洛谷日报#224 提起随机数，大家一定都不陌生。无论是在计算机科学领域，还是现实生活中，随机数的作用都不可小觑。 但随机数究竟是怎么一会事？它的作用是什么？它有事如何产生的？ 本文会着重谈计算机的随机数以及产生算法，偏理论的只是会放到另一篇博客上 随机数那些事 随机数定义及其性质 想要讨论随机数，首先应该明确一下随机数的定义。毕竟这个东西比较虚，并不像算法那样明确。在各大网上也没有给出很好的定义。 那...就不死抠定义了。 随机数一般来说符合下面这几个性质。 它产生时后面那个数与前面的毫无关系 给定样本的一部分和随机算法，无法推出样本的剩余部分 其随机样本不可重现 另外还要说一下统计学伪随机数概念， 划重点 统计学伪随机性。统计学伪随机性指的是在给定的随机比特流样本中，1的数量大致等于0的数量，同理，“10”“01”“00”“11”四者数量大致相等。类似的标准被称为统计学随机性。满足这类要求的数字在人类“一眼看上去”是随机的。（摘自百度词条） 实际上这也是在计算机中对伪随机数优劣的概念。 continue-> 伪随机数 伪随机数，也就是我们c++中常用的随机数。为什么说它是“伪”随机呢？其实只要稍微详细的了解过c++ rand函数的人应该都能懂得这一点。 因为计算机本身并不能够产生和随机数，只能通过产生一组循环节很长的数来“伪造”随机。 c+

初听说退火这个名词感觉就很(zhuang)帅(A__CDEFG...) 直到学了退火之后，我才发现： 退火不只是帅，而且非常万能 甚至比 D （大） F （法） S （师）还要万能 简直就是骗（de）分神器啊 简介 作为一个计算机算法，它竟然在百度上有物理词条！ 当时我看了就懵了，你说计算机一个算法，跟冶炼金属有什么关系啊？ 后来我看了算法的词条... 是不是更懵了... 方便大家理解（ 变得更懵 ），我搬了百度上的定义： Simulate Anneal Arithmetic (SAA,模拟退火算法) 根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中e为温度T时 的内能，ΔE为其改变量,k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。 （懒的话不看也罢，本来就是拿来凑字数的） 说实话看完还是挺清楚（？）的，总计一下就是：

LoadBalance负载均衡， 负责从多个 Invokers中选出具体的一个Invoker用于本次调用，调用过程中包含了负载均衡的算法，调用失败后需要重新选择 --->类注解@SPI说明可以基于Dubbo的扩展机制进行自定义的负责均衡算法实现，默认是随机算法方法注解@Adaptive说明能够生成设配方法Select方法设配类通过url的参数选择具体的算法， 在从invokers集合中根据具体的算法选择一个invoker --->方法注解@Adaptive说明能够生成设配方法 Select方法设配类通过url的参数选择具体的算法， 在从invokers集合中根据具体的算法选择一个invoker 1. RandomLoadBalance: 随机访问策略，按权重设置随机概率，是默认策略 1）获取所有invokers的个数 2）遍历所有Invokers, 获取计算每个invokers的权重，并把权重累计加起来每相邻的两个invoker比较他们的权重是否一样，有一个不一样说明权重不均等 3）总权重大于零且权重不均等的情况下,按总权重获取随机数offset = random.netx(totalWeight);遍历invokers确定随机数offset落在哪个片段(invoker上) 4）权重相同或者总权重为0， 根据invokers个数均等选择invokers.get(random

吴恩达-机器学习公开课 学习笔记 Week10 Large Scale Machine Learning 10 Large Scale Machine Learning 课程内容 10-1 Gradient Descent with Large Datasets Learning With Large Datasets Stochastic Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Convergence 10-2 Advanced Topics Online Learning Map Reduce and Data Parallelism 测验 Large Scale Machine Learning 课程链接 课件 10 Large Scale Machine Learning 课程内容 此文为Week10 中Large Scale Machine Learning的部分。 10-1 Gradient Descent with Large Datasets Learning With Large Datasets 得到一个高效的机器学习系统的最好的方式之一是用一个低偏差的学习算法，然后用很多数据来训练它。 在大规模的机器学习中，我们喜欢找到合理的计算量的方法

我在知乎上看到这样一个问题 微信红包的随机算法是怎样实现的？ 有人说腾讯大致是这样实现的： public static double getRandomMoney(LeftMoneyPackage _leftMoneyPackage) { // remainSize 剩余的红包数量 // remainMoney 剩余的钱 if (_leftMoneyPackage.remainSize == 1) { _leftMoneyPackage.remainSize--; return (double) Math.round(_leftMoneyPackage.remainMoney * 100) / 100; } Random r = new Random(); double min = 0.01; // double max = _leftMoneyPackage.remainMoney / _leftMoneyPackage.remainSize * 2; double money = r.nextDouble() * max; money = money <= min ? 0.01: money; money = Math.floor(money * 100) / 100; _leftMoneyPackage.remainSize--; _leftMoneyPackage

场景 使向量各个元素等概率出现在各个位置 实现 template<typename T> void permute(vector<T> &V) { for (int i = V.size(); i > 1; --i) { // 随机置乱向量 使各个元素等概率出现在各个位置 swap(V[i - 1], V(rand() % i)); // 秩i-1的元素和[0,i)的元素随机置换 } } 来源： CSDN 作者： cominglately 链接： https://blog.csdn.net/cominglately/article/details/103854494

闲言碎语不要讲，咱们直接上代码： 有什么讲的不对的地方，希望大家不吝赐教，感谢😊😊😊 let data = [ { weight : 20 , content : 'a' } , { weight : 40 , content : 'b' } , { weight : 30 , content : 'c' } , { weight : 10 , content : 'd' } ] ; /** 总权重法 */ function getRandom ( ) { let sum = 0 ; for ( let i = 0 ; i < data . length ; i ++ ) { sum += data [ i ] . weight ; } let random = Math . floor ( Math . random ( ) * sum ) ; console . log ( random ) ; sum = 0 ; for ( let i = 0 ; i < data . length ; i ++ ) { let weight = data [ i ] . weight + sum ; if ( random >= sum && random < weight ) { console . log ( data [ i ] ) ; return data [ i ] ; }

传送门 Description 我们知道，求任意图的最大独立集是一类NP完全问题，目前还没有准确的多项式算法，但是有许多多项式复杂度的近似算法。 例如，小 C 常用的一种算法是： 对于一个 \(n\) 个点的无向图，先等概率随机一个 $1\ldots n $的排列 \(p[1\ldots n]\) 。 维护答案集合 \(S\) ，一开始 \(S\) 为空集，之后按照 \(i=1\ldots n\) 的顺序，检查 \(\{p[i]\}\cup S\) 是否是一个独立集，如果是的话就令 \(S=\{p[i]\}\cup S\) 。 最后得到一个独立集 \(S\) 作为答案。 小 C 现在想知道，对于给定的一张图，这个算法的正确率，输出答案对 \(998244353\) 取模 Solution 其实并没有很难。 \(f[S]\) 表示当前排列中的元素状态为 \(S\) 时的准确率， \(g[S]\) 表示它的最大独立集大小。 我们不妨枚举 \(S\) 排列的第 \(1\) 个数 \(j\) ，从 \(S\) 中去掉包括 \(j\) 在内的所有与 \(j\) 有关联的点得到集合 \(S'\) ，显然，若 \(S\) 排列的第 \(1\) 个数为 \(j\) ，它的准确率就是 \(f[S']\) 。所以: \[f[S]=\frac{\sum f[S']}{|S|}\] 最后答案就是 \(f

题目链接 LOJ： https://loj.ac/problem/2540 Solution 写的时候脑子不太清醒码了好长然后时间 \(LOJ\) 垫底... 反正随便状压 \(dp\) 一下就好了，设 \(f[i][s]\) 表示当前用了 \(i\) 个点，最大独立集为 \(s\) 的方案数。 每次枚举下次放哪里就好了。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; void read(int &x) { x=0;int f=1;char ch=getchar(); for(;!isdigit(ch);ch=getchar()) if(ch=='-') f=-f; for(;isdigit(ch);ch=getchar()) x=x*10+ch-'0';x*=f; } void print(int x) { if(x<0) putchar('-'),x=-x; if(!x) return ;print(x/10),putchar(x%10+48); } void write(int x) {if(!x) putchar('0');else print(x);putchar('\n');} #define lf double #define ll long long const int maxn = (1<<20)+10; const