greedy knn

手机游戏开发者 · 2024-9-27 10:59:00

Greedy

迩来总在论文里看到这个单词，总觉得文章中的算法和我所明确的贪默算法不太是一个意思，就浅浅纪录一下
我所明确的贪默算法

贪婪法是一种不寻求最优解，只盼望得到较为满足解的方法。贪婪法一样寻常可以快速得到满足的解，由于它省去了为找最优解要穷尽全部大概而必须淹灭的大量时间。贪婪法常以当前情况为底子作最优选择，而不思量各种大概的团体情况，以是贪婪法不要回溯。
很好的例子：购物找钱时，为使找回的零钱的硬币数最少，不思量找零钱的全部各种发表方案，而是从最大面值的币种开始，按递减的序次思量各币种，先尽量用大面值的币种，当不敷大面值币种的金额时才去思量下一种较小面值的币种。这就是在利用贪婪法。这种方法在这里总是最优，是由于银行对其发行的硬币种类和硬币面值的奇妙安排。如只有面值分别为1、5和11单元的硬币，而盼望找回总额为15单元的硬币。按贪默算法，应找1个11单元面值的硬币和4个1单元面值的硬币，共找回5个硬币。但最优的解应是3个5单元面值的硬币。
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贪默算法
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KNN:

K-近邻算法，KNN，给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据会集找到与该实例最相近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。
burgers equation

模仿一维打击波的流传和反射的非线性偏微分方程（就把他当成一个比力简朴的PDE好了）

greedy knn

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