<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[LDOTN的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/LDOTN</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; LDOTN]]></copyright><item><title><![CDATA[损失函数与梯度提升树]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LDOTN/article/details/53588158</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LDOTN/article/details/53588158</guid><author>LDOTN</author><pubDate>Mon, 12 Dec 2016 21:09:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[上一篇文章简单介绍了几种集成方法，以随机森林为代表的平均方法，以adaboost、提升树为代表的提升方法。本文继续提升树的讨论，采用梯度提升算法，分析更一般的损失函数下的分类、回归问题。首先介绍几种在机器学习算法中常见的损失函数，继而介绍GBDT算法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习-组合方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LDOTN/article/details/53572078</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LDOTN/article/details/53572078</guid><author>LDOTN</author><pubDate>Sun, 11 Dec 2016 11:05:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ensemble methods]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[VRP（车辆路径问题）的两种简单算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LDOTN/article/details/53366882</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LDOTN/article/details/53366882</guid><author>LDOTN</author><pubDate>Sun, 27 Nov 2016 21:14:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[VRP（车辆路径问题）的两种简单算法VRP问题描述：假设在一个供求关系系统中，车辆从货源取货，配送到对应的若干配送点。车辆存在最大载货量，且配送可能有时间限制。需要合理安排取货时间，组织适当的行车路线，使用户需求得到满足，同时使某个代价函数最小，比如总工作时间最少、路径最短等。可以看出TSP问题是VRP问题的一种简单特殊形式。因此，VRP也是一种NP hard 问题。目前解决此种问题的办法有多种，主]]></description><category></category></item></channel></rss>