随机算法

如何从一个无序的数组中求出第K大的数。

简介网上说的有两种比较公平的算法，一种是二倍均值法，一种是线段切割法。下面我们介绍下两种算法的实现：

随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方

那么在数组随机选出$100$个数，最优因子不是他们因子的概率是$\left ^{100}$

作为一个计算机算法，它竟然在百度上有物理词条！的内能，ΔE为其改变量,k为Boltzmann常数。退火过程由冷却进度表控制，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。通过大量的循环，从而达到引导答案最终趋向于标准最优解的目的

BGD批量梯度下降法：每次迭代使用所有的样本 Mold 一直在更新。而SGD算法是从样本中随机抽出一组，训练后按梯度更新一次，然后再抽取一组，再更新一次，在样本量及其大的情况下，可能不用训练完所有的样本就可以获得一个损失值在可接受范围之内的模型了。

index := rand.Intn //这里因为权重表为15个1和5个0组成，所以产生0到19的随机数。return this.Servers[ServerIndices[index]] //通过随机数的索引获得服务器索引进而获得地址。func Sel

sumList := make //this.servers是服务器列表。sum += this.Servers[i].Weight //如果是5，7，9权重之和为5 12 21，分三个区间[0:5) [5:12) [12,21) 0-20的随机数落在哪个

index := int % len //通过取余永远index都不会大于this.servers的长度

随机森林是一种集成学习的算法，构建在bootstrap采样基础之上的，bagging算法基于boostrap采样，与之对应的是boosting算法。随机森林是多颗决策树的集成，由于采用了bootstrip采样，在训练时有一部分样本是没有被选中的，这些样本称

用 $ f[i][s] $ 表示已经有 $ i $ 个点在排列里面，最大独立集的集合为 $ s $ ，这样的方案数。对于当前不能加入最大独立集的点，在之后仍然不能加入，所以这些点可以被视为相同点，当做消耗品一样使用即可。而可以加入的点，即加入后会使最大独立

在学习机器学习算法的过程中，我们经常需要数据来验证算法，调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。还好numpy,scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一

如今机器学习的数据集动则几千万或上亿，如果运用我们之前学过的 Batch 梯度下降算法，就会发现效率很低，因为在梯度下降时，每次循环都要对所有的数据进行求和，这会浪费大量的时间。有没有更好的方法去处理大数据呢？我们在处理大数据时，会选择随机梯度下降算法。红

最近看了一些和图形、算法可视化相关的文章和代码，挺有意思，于是自己也学着做了些东西。迷宫生成算法迷宫小时候玩过，但从来没琢磨过迷宫是怎么设计的，以为就是有人慢慢画出来的。看过网上这篇文章后，才知道，原来还可以随机生成：。算法中讨论的迷宫满足一个条件：迷宫中

为了使整体性能更好，集成学习模型聚合了多个机器学习模型。在随机森林模型下，使用大量“弱”因子的决策树，来聚合它们的输出，结果能代表“强”的集成。为了确定偏差和方差，对这两个输出进行比较，偏差是机器学习模型中预测值与实际值之间的差异，而方差则是这些预测值的分

ICML 全称是 International Conference on Machine Learning，由国际机器学习学会举办，是计算机人工智能领域的顶级会议。今年的 ICML2019 是第 36 届的会议，将于 6 月 9 日至 15 日在加州的 L

把一个数组随机打乱这个需求来源可能就是“洗牌”，所以我们常常称之为洗牌问题。这个问题实现并不复杂，有不少方法可以完成。与其他算法不同，洗牌问题不仅追求速度，还要求“洗得足够开”。今天只想写篇短的，只分享两种比较有代码性的洗牌方法。

另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代

华南理工大学电力学院的研究人员王雅平、林舜江等，在2018年第10期《电工技术学报》上撰文，针对含风光发电和储能电池的微电网多目标随机动态优化调度问题，建立以微电源总运行费用和系统总网损为目标函数，同时以多个蓄电池剩余电量的和作为资源存储量的微电网多目标随

现在，不管想解决什么类型的机器学习问题，都会有各种不同的算法可以供你选择。尽管在一定程度上，一种算法并不能总是优于另外一种算法，但是可以将每种算法的一些特性作为快速选择最佳算法和调整超参数的准则。本文，我们将展示几个著名的用于解决回归问题的机器学习算法，并