BP算法实现简单的实现了一下经典的BP算法的核心代码，目的是为了加深一下对此算法的理解便于下一步的深入学习。参考了其程序 对BP算法进行理论推导，对其梯度下降、反向传播有了一定的理解，但一部分公式并未推导通；理解了学习率，步长的基础概念，但对于激发函数的意义、如何选激发函数还是不太理解。背景1986 年，Rumelhart、Hinton 和 Williams 联合 在《自然》杂志发表了著名的反向传
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2023-08-24 20:38:39
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# Python 实现粒子群优化（BPSO）算法
粒子群优化（BPSO）是一种用于解决优化问题的群体智能算法。它通过模拟鸟群觅食的过程来寻找最优解。在这篇文章中，我们将逐步实现BPSO算法。为了使小白更容易理解，我们将把整个过程拆分为几个步骤，并在每个步骤中提供具体的代码示例。
## 流程步骤
下面是实现BPSO算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# BPSO算法在Python中的实现
在这篇文章中，我们将学习如何用Python实现**基本粒子群优化算法（BPSO）**。BPSO是一种用于解决优化问题的技术，广泛应用于机器学习、数据挖掘等领域。为了让你更好地理解，我们将分步骤展示整个实现过程，并提供相关代码及注释。
## 流程概述
在实现BPSO算法之前，我们需要明确整个过程的各个步骤。以下是我们实现BPSO的主要步骤：
| 步骤
python模块导入细节可执行文件和模块python源代码文件按照功能可以分为两种类型：用于执行的可执行程序文件不用与执行，仅用于被其它python源码文件导入的模块文件例如文件a.py和b.py在同一目录下，它们的内容分别是：123456789# b.pyx="var x in module b"y=5# a.py：import&nbs
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2024-01-04 13:23:48
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &n
原创
2023-02-18 23:11:33
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A*算法学习 A*算法伪代码 步骤一： 创建地图。 解释：A*算法中的地图多以栅格图法构建，在代码中可以用数组或者说列表来实现，一般采用二维数组索引表示每个节点的坐标，索引内容 0代表地图可通过，1代表地图中的障碍物。 步骤二： 设定起始点，以及目标点即终点。将起始点添加进开放列表中（openlist），此过程可以视为初始化。 解释： openlist是一个存放待检测节点的列表，列表中是
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2024-04-19 17:15:15
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本篇分为三个部分：一、算法背景啤酒与尿布故事：某超市为增加销售量，提取出了他们超市所有的销售记录进行分析。在对这些小票数据进行分析时，发现男性顾客在购买婴儿尿片时，通常会顺便搭配带打啤酒来犒劳自己，于是超市就想如果把这两种平时看不出有关联的商品摆在一起，是不是能方便顾客同时提升商品的销量。于是尝试将啤酒和尿布摆在一起的上柜策略，最后果然两样商品的销量双双提升。聪明的现代店家（甩饼）故事：甩饼是20
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2024-03-06 21:16:54
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纸上得来终觉浅，仅仅懂了原理还不够，要用代码实践才是王道，今天小编就附上小编自己在学习中实践的KNN算法。KNN算法伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最小的k个点；（4）确定前k个点所在类别出现的频率（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；Python代码如
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2023-09-18 18:58:57
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斐波那锲数列def fib(num):
a = 0
b = 1
n = 0
while n < num:
a, b = b , a + b
yield a
n += 1
print('done')
for i in fib(9):
print(i)
print(fib(9))杨辉三角def tr
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2023-06-21 22:26:05
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A*作为最常用的路径搜索算法，值得我们去深刻的研究。路径规划项目。先看一下维基百科给的算法解释：https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithmA *是最佳优先搜索它通过在解决方案的所有可能路径（目标）中搜索导致成本最小（行进距离最短，时间最短等）的问题来解决问题。 ），并且在这些路径中，它首先考虑那些似乎最快速地引导到解决方案的路径。它是根据加权
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2023-06-29 11:52:31
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前言关于A*算法的实现是很早之前的一次开发中的成果，并做了一些改进。当然，在这里就不记录改进部分了，因为其中还有一些争议。这里仅是对A*算法的理解和使用Python实现。参考链接之所以放在前面，是因为这些链接的参考价值特别高，如果希望获得更多的了解，可以通过以下链接进行学习。时间线2021.03.25 优化2021.11.03权重优化定义(百度百科)A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短
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2023-11-29 17:17:38
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A*算法，A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。
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2023-08-04 09:50:25
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录冒泡排序冒泡排序图解选择排序选择排序的基本思想选择排序图解插入排序插入排序的基本思想插入排序图解希尔排序希尔排序法基本思想希尔排序示意图交换法移位法快速排序快速排序介绍快速排序法示意图以中间值为基准以数组中第一位数字为基准归并排序归并排序图解基数排序基数排序基本思想基数排序的图文说明各算法时间复杂度统计图 冒泡排序基本介绍：
支持向量机算法（SVM）实战支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归问题的经典机器学习算法。SVM基于间隔最大化的思想来进行分类，即找到一个分类边界，使得不同类别的数据点到该分类边界的距离最大化。这个分类边界被称为“决策边界”或“超平面”。在本文中，使用Python和sklearn库来训练一个SVM分类器，并对鸢尾花数据集进行分类。加载数据集首先需要
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2024-05-14 11:59:46
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推荐算法实例代码：1.数据处理过程，主要涉及数据的读取，文件data_process.pyimport pandas as pd
import os
import csv
def get_item_info(input_file):
"""
得到Item的信息
input_file: Item的文件地址
return:
dict： {itemID
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2023-08-11 22:03:46
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EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum，简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM），LDA主题模型的变分推断算法等等。本文对于EM算法，我们主要从以下三个方向学习：1，最大似然 2，EM算法思想及其推导 3，GMM（高斯混合模型） 1，最大似然概率 我们经常会从样本观察数据中，找到样本的模型参数。最常用的方法就是极大化模型
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2024-05-20 07:33:24
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一、EM算法要解决的问题EM算法就是最大期望算法，用于解决无法观测隐性变量的概率模型求参数的问题。这句话是什么意思呢？举个例子，如果一个学校只有男生，假设男生身高符合正态分布，此时需要根据统计得到的男生身高计算出正态分布模型中的均值和方差，那么我们可以直接计算。但是如果学校既有男生也有女生，而且因为统计时的疏漏，无法区分统计的身高是男生还是女生的身高，此时要计算模型参数，就需要EM算法了。EM算法
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2023-10-12 08:33:24
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〇、《机器学习实战》今天推荐给大家的是《机器学习实战》这本书。 机器学习作为人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向（一文章看懂人工智能、机器学习和深度学习），在当下极其热门，甚至可以说在大数据时代的背景下，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段。而《机器学习实战》这本书可以说是除了西瓜书《机器学习》之外的有一本经典入门书籍，不像西瓜书只有成堆的公式和理论，它几乎对于每一个
导读：本文是一些机器人算法（特别是自动导航算法）的Python代码合集。其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。前排友情提示，文章较长，建议收藏后再看。作者：AtsushiSakai，译者：弯月一、目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映
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2024-02-05 21:01:18
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1、A*搜索算法介绍A*搜寻算法，俗称A星算法，作为启发式搜索算法中的一种，这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。算法核心： A*算法最为核心的部分，就在于它的一个估值函数的设计上：f(n)=g(n)+h(n)其中f(n)是每个可能试探点的估值，它有两部分组成：g(n)：表示从起始搜索点到当前点的代价（通常用
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2023-10-10 11:19:11
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