如何选择前N个值并在数学优化中求和

时间:2016-01-08 18:11:00

标签: math machine-learning mathematical-optimization

我有一组值(概率),如下所示,

  a = [0, 0.1, 0.9, 0.2, 0, 0.8, 0.7, 0]

要从此数组中选择最大值,我可以使用广义均数方程。但是,如果我想选择前N个值并求它们,我该怎么办?

e.g。总结前2个值将给我0.9 + 0.8 = 1.7

****但我不需要它的实现/算法。我需要一个数学方程式(例如选择最大值的广义均值),这样我想优化一个包含这个选择的函数。

1 个答案:

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获得最高K值的有效方法是使用一些K-select算法 例如,快速可靠的是Quickselect(基于与QuickSort相同的分区过程),其平均复杂度为O(N)。

关于最大值的

generalized mean似乎是纯粹的数学概念,不是吗? 所以我怀疑无限能力的总和是否适用于现实生活(编程)。