对样本进行有序聚类（最优切割） 这是做一个项目的时候搜到的代码，我向量化了其中的部分代码，整体结构跟原作的一致，由于出处也不知道哪里，到处都搜得到，所以如有侵权，还望告知。 以下为代码： ocluster = function(datasam, classnum) {
#有序样本聚类，输入datasam为样本数据阵，每一行为一个样本；
#输入classnum为要分的类数
#返回值
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2024-02-01 11:12:33
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前面两篇文章, 我们先是通过三个非常简单的数学例子了解了机器学习的基本流程(训练, 预测). 接着为大家解释了为什么大家早就学会解方程了, 还需要用到机器学习技术. 我们接下来要讲的是机器学习算法怎样为我们在无数个可能的模型中找出最有可能正确的(最优的)那个模型.首先在上一篇文章中, 有朋友提问 "为什么认为找出来的模型是最优的，怎么判断它是不是最优的，依据是什么"机器学习没办法为我们找到百分百正
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2023-05-18 11:34:10
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原文为yuiblog.com上的Image Optimization 第一部分介绍图像的重要性，这里略过2 选择正确的文件格式原文：https://yuiblog.com/blog/2008/11/04/imageopt-2/网络图像中常见的格式包括GIF、JPEG和PNG，这里主要介绍这三种格式。GIFGIF是一种调色盘（palette）形式的图像格式，调色盘最多包含256中颜色，每个像素保存对
今天开始学习SVM1.1 SVM的基本原理 SVM方法是从线性可分情况下的最优分类面（Optimal Hyperplane）提出的。考虑图1所示的二维两类线性可分情况，图中实心点和空心点分别表示两类的训练样本，H为把两类没有错误地分开的分类线，H1、H2分别为过各类样本中离分类线最近的点且平行于分类线的直线，H1和H2之间的
# 使用R语言实现LDA主题模型与最优主题数选择
## 引言
在文本分析与自然语言处理领域，主题模型是一种重要的工具。Latent Dirichlet Allocation（LDA）是最常用的主题模型之一，它能够有效地从文本数据中挖掘出潜在的主题。选择最优的主题数对LDA模型效果至关重要。本篇文章将为大家介绍如何使用R语言进行LDA主题模型的训练，并通过一些指标选择最优的主题数。
## LD
原创
2024-08-06 07:14:09
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解决的问题： 1、实现了二分类的卡方分箱； 2、实现了最大分组限定停止条件，和最小阈值限定停止条件；问题，还不太清楚，后续补充。 1、自由度k,如何来确定，卡方阈值的自由度为 分箱数-1，显著性水平可以取10%，5%或1%算法扩展： 1、卡方分箱除了用阈值来做约束条件，还可以进一步的加入分箱数约束，以及最小箱占比，坏人率约束等。 2、需要实现更多分类的卡方分箱算法； 具体代码如下：# -
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2023-06-20 21:18:50
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关键问题是：假如模型效果不好，应该如何改善？答案可能有以下几种。用更复杂 / 更灵活的模型。用更简单 / 更确定的模型。采集更多的训练样本。为每个样本采集更多的特征。 问题的答案往往与直觉相悖。换一种更复杂的模型有时可能产生更差的结果，增加更多的训练样本也未必能改善性能！改善模型能力的高低，是区分机器学习实践者成功与否的标志。01 / 偏差与方差的均衡“最优模型”的问题基本可以看成
原创
2021-01-02 15:46:13
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一、 局部最优与全局最优局部最优（local optimal solution）和全局最优（global optimal solution）是数学上的两个概念。所谓局部最优，指的是对于一个问题的解在一定范围或区域内最优，或者说解决问题或达成目标的手段在一定范围或限制内最优，或者说一件事的解决在一个点或者一条线上是最优的。而所谓全局最优，指的是针对一定条件/环境下的一个问题/目标，若一项决策和所有解
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2023-10-20 19:22:25
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5 event的Serializerfile_roll sink和HDFS sink都支持EventSerializer接口。下面提供了Flume附带的EventSerializer的详细信息。1、Body文本序列化器该序列化器的别名为text。该拦截器（interceptor）将事件的主体（Body）写入输出流，而不进行任何转换或修改。事件header被忽略。配置选项如下：属
1.程序:为实现特定目标或解决特定问题而用计算机语言编写的命令序列的集合。2. 指令：指挥机器工作的指示和命令。3 编程语言：它是一种被标准化的交流技巧，用来向计算机发出指令。4. 选择结构： 用于判断给定的条件，根据判断的结果来控制程序的流程。5循环结构是在一定条件下反复执行某段程序的流程结构，被反复执行的程序被称为循环体。6数组： 同类数据元素的集合。7类
编辑：学姐Motivation现阶段出现了大量的Transformer-style图像分类模型，并且这些模型在ImageNet上取得了不俗的成绩，这些Transformer-style模型将取得高性能的功劳归功于Multi-head attention注意力机制，但是是否由于attention而取得好效果目前还不明确。故本文为了验证该想法Is the attention necessary? 进
# 如何在Python中实现“最优模型”
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何在Python中实现“最优模型”。本文将带你一步一步地走过整个流程，并提供详尽的代码注释和状态图展示。
## 流程概览
在实现“最优模型”的过程中，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-10-23 06:02:03
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学习任何东西，都需要深究其底层，掌握其思想，融会贯通才能应万变。对于算法而言，同样如此，编程的算法题千千万，刷题是刷不完的，还是需要掌握算法的思想才能掌握如何求解算法题。
最经典的算法思想有以下几种：贪心算法：每一步都采用最优的选择，从而希望结果是最好的分治算法：将原问题拆分成多个结果类似的子问题，递归解决后再合并其结果回溯算法：类似于试探性枚举搜索，用
目录一、引言二、分类器（一）代码：1、导入库：2、数据集的加载、清洗、训练以及预测 3、 计算F1-Score值 编辑4、 计算fpr和tpr 5、绘制ROC曲线 （二）重要注释：1、np.random.randn()2、np.random.randint()3、fit_transform（）4、fit()5、transform（）6、fit_transfo
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2023-07-28 21:43:23
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在面对实际的“python 最优子集选择”问题时，我们常常需要寻找满足特定条件的元素集合，使得某一目标函数达到最大化或最小化。这一问题在数据分析、多目标优化等领域表现尤为重要。
> **权威定义**：
> 最优子集选择问题是一种组合优化问题，其目标是在满足一定约束条件的情况下，从给定的集合中选择出一个子集，使得该子集的某一目标函数的值最大或最小。
```mermaid
quadrantChar
最优控制电池储能模型 蓄电池储能模型的最优控制python源代码，代码按照高水平文章复现 包含五个python脚本，它从data .csv读取价格、负载和温度数据。 然后用本文中描述的决策变量、目标和约束构造一个pyomo抽象模型。 然后使用开放源代码的内部点算法求解器ipopt来计算最优解，并绘制出结果。 BESS模型可以根据物理域进行分类:荷电状态(SoC)、温度和降解。 SoC模型可以通过定
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2023-11-06 23:44:59
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目录一.内容概述1. 第三章主要有两个内容2. 第二章大纲二.激励性实例（Motivating examples）三.最优策略（optimal policy）的定义四.贝尔曼最优公式（BOE）：简介五.贝尔曼最优公式（BOE）：公式右侧求最大化的最优问题六.贝尔曼最优公式（BOE）：改写为 v = f(v)七.收缩映射定理（Contraction mapping theorem）八.贝尔曼最优公式
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2024-07-23 20:13:08
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算法优劣优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。缺点理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下,假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用
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2023-08-06 10:30:47
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在检验集上计算出的准确率或错误率可以用来比较不同分类器在相同领域上的性能，但需要检验记录的类标号必须已知。一、保持方法(Holdout)将被标记的原始数据划分为两个不相交的集合，分别为训练集和检验集。在训练集上归纳分类模型，在检验集上评估模型的性能。训练集和检验集的划分比例通常根据专家的判断，例如50-50，或者2/3作为训练集，1/3作为检验集。模型的准确率根据模型在检验集上的准确率估计。局限性
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2024-08-16 16:58:38
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挖掘建模②—Python实现分类与预测Python实现分类与预测Logistic回归模型建模体重与体重指数的简单线性关系多项式拟合/回归读取数据相关性分析不同的因素对标签值的影响确定多项式回归的阶数构建多阶多项式回归模型 Python实现分类与预测Logistic回归模型建模体重与体重指数的简单线性关系import pandas as pd # 导入数据分析库Pandas
import mat
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2023-10-25 15:39:19
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