保序回归

离散化深入总结之三种离散化的方式——保序与不保序 文章目录前言一. 保序且保留绝对关系1. unique2. erase3. 注意lower_bound的使用,下标要+1(大多数情况)4. 离散化模板5. 练习二.保序且保留相对关系三.不保序只保存元素 前言 离散化用途广泛,很多时候数的区间很大,而数据量却很少,这时可以使用离散化的操作。离散化是一种类似哈希的思想,这里总结三种离散化方式(C++语言),包括保序和非保序离散化,保留绝对关系和保留相对关系的离散化。 一. 保序且保留绝对关系 这种离散化的方式实质是:压缩空间。 这种离散化方式借助C++ . 阅读详情

问题描述:给定一个无序数字序列,要求不改变每个元素的位置,但可以修改每个元素的值,修改后得到一个非递减序列,问如何使误差(该处取平方差)最小?

保序回归法:从该序列的首元素往后观察,一旦出现乱序现象停止该轮观察,从该乱序元素开始逐个吸收元素组成一个序列,直到该序列所有元素的平均值小于或等于下一个待吸收的元素。

举例:

原始序列:<9, 10, 14>

结果序列:<9, 10, 14>

分析:从9往后观察,到最后的元素14都未发现乱序情况,不用处理。

原始序列:<9, 14, 10>

结果序列:<9, 12, 12>

分析:从9往后观察,观察到14时发生乱序(14>10),停止该轮观察转入吸收元素处理,吸收元素10后子序列为<14, 10>,取该序列所有元素的平均值得12,故用序列<12, 12>替代<14, 10>。吸收10后已经到了最后的元素,处理操作完成。

原始序列:<14, 9, 10,  15>

结果序列:<11, 11, 11, 15>

分析:从14往后观察,观察到9时发生乱序(14>9),停止该轮观察转入吸收元素处理,吸收元素9后子序列为<14, 9>。求该序列所有元素的平均值得12.5,由于12.5大于下个带吸收的元素10,所以再吸收10,得序列<14, 9, 10>。求该序列所有元素的平均值得11,由于11小于下个带吸收的元素15,所以停止吸收操作,用序列<11, 11, 11>替代<14, 9, 10>。

Spark Mllib 回归学习笔记二(java):保序回归 spark2.0.0保序回归(isotonic regression)保序回归属于回归算法,对于一个有限的实数集合Y表示观测相应,X集合表示未知的相应值,进行拟合找到一个最小化函数: x是排序的,w是大于0的权重,最终函数被称为保序回归,并且是唯一的。可以看作排序限制下的最小二乘问题。观察上面的公式,发现减数已不再是y而是x,事实上,保序回归并不假定一条函数,他是将原来的x进行调整,看下面这个动画 阅读详情

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fsz521
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