从K-Means与EM算法的关系，以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹EM算法的收敛性1.通过极大似然估计建立目标函数： 通过EM算法来找到似然函数的极大值，思路如下： 希望找到最好的参数θ，能够使最大似然目标函数取最大值。但是直接计算 比较困难，所以我们希望能够找到一个不带隐变量z的函数恒成立，并用逼近目标函数。 如下图所示：在绿色线位置，找到一个γ函数，能够使得该函
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2024-02-27 13:33:21
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目录SUMT算法1、SUMT算法描述2、几何直观理解收敛性1、引理2、收敛性证明SUMT算法1、SUMT算法描述在实际计算中，\(\sigma\)的选取十分重要。如果\(\sigma\)过大，则\(P(x,\sigma)\)会变得很病态，给极小点的计算带来困难；如果\(\sigma\)过小，则\(P(x,\sigma)\)的极小点远离约束问题的最优解，计算效率很差。所以更一般的做法是选择递增序列\
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2023-12-21 23:23:13
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在处理复杂的优化问题时，遗传算法（GA）是一种常用的启发式算法，广泛应用于机器学习、运筹学和优化问题中。随着我们对遗传算法的深入了解，将其收敛过程可视化是十分重要的。这篇博文将详细探讨“python遗传算法怎么画收敛图”的过程，为大家提供一个清晰的思路和实践指南。
## 用户场景还原
在一个实际用户场景中，研究人员使用遗传算法优化一个多变量的目标函数，该目标函数可能在多维空间中具有多个局部极值
# 使用Python优化算法绘制收敛图
在机器学习和优化问题中，收敛图是展示算法收敛过程的有效工具。通过收敛图，我们可以直观地看到优化算法在多次迭代中的表现。本文将介绍如何使用Python绘制收敛图，并通过示例讲解生成的代码。
## 收敛图的含义
收敛图通常显示的是优化过程中的目标函数值或误差随迭代次数变化的趋势。可以帮助研究者了解算法的学习速率、稳定性和最终的优化效果。
## 需要的库
查了一下网上的收敛性证明，看的我头大，我觉得原因就是那些博客都是抄来抄去的，理解的也不一定到位。此处来简单清晰的证明一下，原理就用数学上的单调收敛定理之一：举个例子，如果一个实数序列是递减且有下界，则它的最大下界就是它的极限。 单调收敛定理的证明，数学教材上（数理统计相关的书应该有）。换句话说，只要证明迭代算法：1）单调；2）有界，就可以说明目标函数最终一定会收敛，当然收敛数值不一定是这个界。再举
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2024-01-29 07:07:26
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如何判断随机梯度下降法收敛？① 我们确定随机梯度下降法已经收敛的一个标准方法是：画出最优化的代价函数关于迭代次数的变化。 ② 为了检查随机梯度下降的收敛性，我们要做的是每1000次迭代运算中，计算出前一步中计算出的cost函数，并对算法处理的最后1000个样本的cost值求平均然后画出来。注：通过观察这些画出来的图，我们就能检查出随机梯度下降是否在收敛。③ 下面是几幅画出来的图的例子：
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2024-01-03 11:27:28
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文章目录1. 感知机基础1.1 模型1.2 函数间隔与训练策略1.3 学习算法2. 算法收敛性证明3. 附录 1. 感知机基础1.1 模型感知机是最基础的机器学习模型之一，它的类别为：分类（√）、回归、标注概率软分类（√）、非概率硬分类监督（√）、无监督、强化线性（√）、非线性判别（√）、生成模型定义： 输入空间，输出空间，定义由输入空间到输出空间的函数映射为： 该模型称为感知机。其中为感知机参
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2024-09-08 08:16:08
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# 算法迭代收敛效果图的绘制：Python 实际应用
在许多数据科学和机器学习的应用中，算法的收敛性是一个重要的研究方向。本文将以一个基于梯度下降法的线性回归模型为例，讲解如何在Python中实现算法的迭代收敛效果图，并展示具体的收敛过程。
## 问题背景
在数据分析中，线性回归是一种重要的统计方法，用于建立自变量与因变量之间的线性关系。在模型训练过程中，使用梯度下降算法优化参数是常见的策略
# Python中如何绘制激活函数收敛图
在深度学习中，激活函数是神经网络的重要组成部分。它的主要作用是在每一层中引入非线性，使得网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等。为了分析这些激活函数的收敛性，我们可以绘制每种激活函数在不同输入值下的输出图。这篇文章将详细介绍如何用Python绘制激活函数的收敛图，并附上相关代码示例。
## 1. 激活函数的定义
摘要：本文进行了比较分析，研究了不同的分类算法和结构相似性指标对监督链路预测方法预测不同预测范围内技术收敛性能的影响。为此，我们确定了不同时间段内感兴趣的技术之间的关系，并计算了每个时期内未连接技术之间的10个结构接近度指数。我们开发了一套分类模型，以识别未连接技术之间的潜在收敛性，其中每个模型通过一个分类算法和接近度索引的组合进行不同的配置。我们比较了分类模型的性能，以研究分类算法和接近指数在不
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2024-01-04 06:56:21
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说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景贝叶斯优化器 (BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不
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2023-10-26 23:32:23
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# Python画损失函数收敛图
在机器学习和深度学习的过程中，损失函数的收敛速度是评估模型训练效果的重要指标之一。通常，我们会使用图表将损失函数的变化过程可视化，以便更直观地观察模型训练的趋势。在这篇文章中，我们将介绍如何用Python绘制损失函数收敛图。
## 什么是损失函数？
损失函数是量化模型预测值与实际值之间误差的一种指标。在机器学习中，模型的目标是最小化损失函数。通过最小化损失函
遗传算法（Genetic Algorithm)和模拟退火算法一样，也是搜索启发式算法的一种，它是借鉴了自然界优胜劣汰与适者生存的思想，通过模拟自然界这一过程来搜索最优解，在机器学习、组合优化等方面有广泛的用途。 首先我们一样来看一个函数： f(x)=x+5sin5x+2cos3xf(x)=x+5sin5x+2cos3x 函数图像如下： 现
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2024-02-26 12:17:20
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形态学一般是使用二值图像，进行边界提取，骨架提取，孔洞填充，角点提取，图像重建。
基本的算法:膨胀腐蚀，开操作，闭操作，击中击不中变换几种算法进行组合，就可以实现一些非常复杂的功能，而且逻辑严密。这里给出形态学的一般原理，以及用形态学进行边界提取，角点提取好骨架提取的原代码一 引言  
## python收敛曲线的绘制
收敛曲线是指随着迭代次数的增加，目标函数逐渐趋于稳定的过程。在机器学习和优化算法中，经常需要观察模型的收敛情况，以便判断算法的有效性和性能。
本文将介绍如何使用Python绘制收敛曲线，涉及以下内容：
1. 导入必要的库
2. 准备数据
3. 绘制收敛曲线
### 1. 导入必要的库
在绘制收敛曲线之前，我们需要导入一些常用的数据处理和绘图库，包括`nu
原创
2023-10-14 12:26:45
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上一篇文章利用plt.ion()的设置进行了动态图的绘制，今天学习了下利用animation绘制动态图，确实更强大，但是也较难理解。 函数FuncAnimation(fig,func,frames,init_func,interval,blit)是绘制动图的主要函数，其参数如下： 1、fig 绘制动图的画布名称 2、func自定义动画函数，即下边程序定义的函数update 3、fram
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2023-08-10 19:32:30
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问题现场最近使用tensorflow训练模型，通过tensorboard查看train auc、eval auc、 loss曲线走势。loss如下，这个跟曲线走势跟书本上的曲线走势，差异很大，看到这个loss，波动很大(曾经见过的loss值大约在0.0XX的一个数值上)，并且没有收敛的趋势，有点慌了，第一次面对这种情况，跟书上的知识还不一致，自己知识拓展也比较贫瘠，不知如何是好...请教了组内的大
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2023-11-02 08:57:17
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# Python绘制算法收敛图
## 引言
在计算机科学中，算法是解决问题的一系列步骤。算法的性能往往是我们关注的一个重要指标。一个好的算法应该具有较快的执行速度和较低的资源消耗。为了评估算法的性能，我们需要从数学和图形的角度来分析和展示算法的收敛情况。在本文中，我们将介绍如何使用Python绘制算法收敛图，并通过代码示例进行演示。
## 算法收敛图简介
算法收敛图是一种用来展示算法收敛情
原创
2023-09-21 06:21:35
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第二章
2.2.2 交通规则几种常见的渐近运行时间实例 时间复杂度 相关名称 相关示例及说明 O(1) 常数级 哈希表的查询与遍历 O(lgn) 对数级 二分搜索 O(n) 线性级 列表的遍历 O(nlgn) 线性对数级 任意值序列的最优化排序) 平方级 n 个对象相互比较) 立方级 Floyd-Warshall) 多项式级 基于 n 的 k 层嵌套循环) 指数级 每 n 项产生一个子集
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2024-01-16 21:05:22
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在训练模型时，我们经常会对数据进行归一化，甚至在隐藏层中也加入归一化。这样做的主要目的是为了加快模型收敛速度。 假设特征在经过卷积层后没有经过归一化的数据如下图分布（xx表示数据点），用sigmoid函数作为激活函数。那么在不经过归一化的时候数据所在的分布会使sigmoid的函数值接近0，这样会导致出现梯度消失的情况。 假设在对经过卷积层的数据进行归一化后，数据分布如下图所示，分布会处在中间状态，
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2023-10-16 11:52:28
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