approximation专题

What is Approximation Ratio?

Approximation Ratio 近似比率是用来衡量一个算法找到的近似解与最优解之间的差距的一个量化指标. 假设有一个优化问题，其最优解的值是OPT，用时间T，而我们的算法得到的解的值是ALG,用时间t。如果算法有一个2的近似比率，那么我们可以保证ALG ≤ 2 * OPT and t ≤ 2 * T。这意味着算法找到的解的“成本（时间）”和“答案”不会超过最优解的两倍。

MATH36022 Numerical Analysis 2 Approximation of Functions – Week 3 Exercises

Show that the Chebyshev polynomials are orthogonal on ( − 1 , 1 ) (−1, 1) (−1,1) with respect to the weight function ( 1 − x 2 ) − 1 / 2 (1 − x^2)^{−1/2} (1−x2)−1/2. Ans: T n ( x ) = cos ⁡ ( n arcc

MATH36022 Numerical Analysis 2 Approximation of Functions – Week 2 Exercises

Attempt these exercises in advance of the tutorial in Week 3 Find the best L ∞ L_\infin L∞ approximation to f ( x ) = x n + 1 + ∑ k = 0 n a k x k f (x) = x^{n+1} + \sum_{k=0}^na_kx^k f(x)=xn+1+∑k=

小学生都能懂的 UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）说明

小学生都能懂的 UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）说明 1. 什么是UMAP？2. UMAP有什么用？3. 示例解释3-1. 故事：给颜色分类 4. 简单代码示例4-1. 解释 1. 什么是UMAP？ UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种数

Reinforcement Learning强化学习系列之五：值近似方法Value Approximation

引言前面说到了强化学习中的蒙特卡洛方法(MC)以及时序差分(TD)的方法，这些方法针对的基本是离散的数据，而一些连续的状态则很难表示，对于这种情况，通常在强化学习里有2中方法，一种是针对value function的方法，也就是本文中提到的值近似(value approximation)；另一种则是后面要讲到的policy gradient。值近似的方法值近似的方法根本上是使用一个

variational approximation posterior distribution （变分近似）

变分近似是一种数学方法，用来近似复杂系统中难以精确计算的概率分布。在统计和机器学习领域，我们经常会遇到需要估计后验分布的情况，后验分布是指在给定观测数据后，我们对未知量（比如模型的参数）的不确定性的概率描述。想象你有一堆数据，你想根据这些数据来猜测某些你不知道的量（比如一个事件发生的概率）。在贝叶斯统计中，你会用到后验分布来表达你的猜测。但问题在于，对于很多复杂的模型，这个后验分布非常难以直接

poj 1650 Integer Approximation

昨天看了这道题，先是一直Wrong，后来又Tl,把我郁闷惨了，今天在网上搜了一下，才AC了……哎，需要好好努力啊 Integer Approximation Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4550 Accepted: 1445 Description The FORTH pr

【RL】Value Function Approximation（值函数逼近）

Lecture 8: Value Function Approximation Algorithm for state value estimation Objective function 令 v π ( s ) v_{\pi}(s) vπ(s)和 v ^ ( s , w ) \hat{v}(s, w) v^(s,w)是真实state value和近似函数。算法的目标是找到一个最优的

$带延迟的随机逼近方案（Stochastic approximation schemes）：在网络和机器学习中的应用$