上一篇博客讲到支持向量机分类，而本文将介绍支持向量机分类最常用的学习算法序列最小最优化(SMO)。SMO算法是分解方法(decomposition method)的一种极端情况，即每次迭代的工作子集(working set)只含有两个变量。SMO算法存在多种不同的WSS(working set selection)启发式搜索准则。本文主要讲Platt(1999)年首次提出的SMO算法以及Fan(2
一、蚁群算法简介 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法：蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下信息素(pheromone)的物质进行信息传递，
原创
2021-07-05 11:01:24
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一、蚁群算法简介
蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法：蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下信息素(pheromone)的物质进行信息传递，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质，并以此指导自己的运动方向。由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某一路径上走过的蚂蚁越多，则后来者选择该路径的概率就越大。蚁群算法具有分布计算、信息正反馈和启发式
原创
2021-07-09 15:58:27
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一、“0-1背包”问题描述： 给定n中物品，物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为c.问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中的物品的总价值最大？ 形式化描述：给定c>0,wi>0,vi>0,1≤i≤n，要求找一个n元0-1向量（x1,x2,...,xn)，xi∈{0,1}，1≤i≤n，使得∑wixi≤c，而且∑vixi达到最大
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2023-07-02 14:56:56
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文章目录[python学习之路 - 从入门到精通到大师]()一、你好世界二、数据入门2.1、列表2.2、字符串2.3、元组2.4、集合2.5、字典三、输入和输出四、控制结构五、处理异常六、定义函数七、面向对象编程：定义类7.1、一个分数类7.2、逻辑门和电路八、总结推荐阅读参考文章 一、你好世界来通过一些详细的例子回顾一下 Python 编程语言。 这里的目标是重新认识下 Python 语言，并
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2024-02-23 09:22:43
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在一个快速发展的科技时代，解决优化问题的需求越来越迫切，特别是涉及到半正定规划（SDP）问题时。SDP问题广泛应用于机器学习、控制理论及组合优化等领域。在Python中，有许多工具和库可以高效地求解SDP问题，然而，许多开发者在实现过程中面临着一些挑战和技术痛点。
我们可以回顾一下这一领域的演进历程，特别是如何选择合适的库和方法，来构建一个高效、可靠的解决方案。以下我们将一起探讨这一过程。
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## 选址问题 Python 求解指南
选址问题是一种经典的优化问题，常见于物流、商铺选址、设施布局等场景。通过一定的算法，我们可以找到最优的地点来服务一群需求点。本文将带你一步步了解如何用 Python 来求解选址问题。
### 流程概述
首先，让我们了解求解此问题的整体流程。以下是步骤的概述：
| 步骤 | 说明
# Python求解最优问题
## 介绍
最优问题是指在给定一定的约束条件下，寻找使得某个目标函数取得最大或最小值的解。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多工具和库来解决最优化问题。本文将介绍如何使用Python求解最优问题，并给出一些代码示例。
## 什么是最优问题
最优问题可以分为线性最优问题和非线性最优问题。线性最优问题是指目标函数和约束条件都是线性的问题，而非线性最优问
原创
2023-09-07 13:19:05
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一、随机梯度上升算法原来： 我们使用的数据集一共有100个样本。那么，dataMatrix就是一个1003的矩阵。每次计算h的时候，都要计算dataMatrixweights这个矩阵乘法运算，要进行1003次乘法运算和1002次加法运算。同理，更新回归系数(最优参数)weights时，也需要用到整个数据集，要进行矩阵乘法运算。总而言之，该方法处理100个左右的数据集时尚可，但如果有数十亿样本和成千
# TSP问题求解Python指南
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是组合优化中的经典问题，要求找到一条最短路径，使旅行商能够访问每一个城市一次并最终返回到起点。这个问题在计算机科学和运筹学中非常重要，对于新手开发者而言，是一个很好的练手项目。接下来，我将引导你一步步实现TSP问题的求解，并且提供代码示例和详细注释。
## 整体流程
我们将按以下步骤
贪心算法的基本思想是找出整体当中每个小的局部的最优解，并且将所有的这些局部最优解合起来形成整体上的一个最优解。因此能够使用贪心算法的问题必须满足下面的两个性质：1.整体的最优解可以通过局部的最优解来求出；2.一个整体能够被分为多个局部，并且这些局部都能够求出最优解。3.局部最优解不一定能得到整体最优解。 贪心算法之装箱问题：有若干个体积为V的箱子，有n个物品体积为v1，v2，v3，v4。
数据结构与算法：python语言描述第一章：绪论1.1 计算机问题求解区分问题和实例问题是需求，是总，实例是问题的具体体现，是分编写程序是为了解决问题，程序的每次执行能处理该问题的一个实例程序开发过程分析阶段：需求分析，弄清问题，将含糊的需求转化为详细的问题描述设计阶段：经过分析阶段得到的严格的问题描述，仅仅只是描述，不具有操作性，计算机不能实际操作。这一阶段就是设计出一个解决问题的抽象计算模型编
# 使用Python求解旅行商问题（TSP）的步骤指南
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是在给定的一组城市中找到一条最短负载回路，使得旅行商可以访问每座城市一次并且返回到出发城市。这个问题的复杂性在于城市数量的增加会显著增加可能的路径数量。因此，理解如何使用Python实现TSP问题的求解对于任何开发者来说都是一次重要的学
# Python求解KKT问题
## 引言
KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件是数学优化理论中的一组约束条件，用于求解带约束的非线性优化问题。在机器学习领域，特别是支持向量机（SVM）中，KKT条件被广泛应用于求解支持向量分类问题。本文将介绍如何使用Python求解KKT问题的步骤和相应的代码实现。
## KKT问题求解流程
为了更好地理解和学习KKT问题的求解过程，我们可以
原创
2023-08-16 17:20:13
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一、TSP简介旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。TSP的数学模型二、遗传算法简介1 引言2 遗传算法理论2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念
原创
2021-11-08 14:02:13
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遗传算法理论2.1 遗传算法的生物学基础2.2 遗传算法的理论基础2.3 遗传算法的基本概念
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2022-04-07 11:55:40
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421443160730094203.jpg背包问题(0—1背包)有N件物品，背包的最大承重为M，每件物品的数量均为1，价值集合为V，重量集合为W，计算该背包可以承载的物品的最大价值。动态规划思想：状态当前背包还可以承受的最大重量，当然初始状态就是M；子问题对于某件物品i而言，子问题可理解为选择这件物品，或者是不选择这件物品。状态转移方程 image其中V(W)表示背包已装物品重量为M时的最大价
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2023-10-22 08:28:04
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python方程求解1. 方程求解2. 导入模块3. 线性方程组3.1 方形方程组3.1.1 符号计算3.1.2 数值计算3.2 矩形方程组3.2.1欠定方程组3.2.2 超定方程组4. 特征值问题4.1 符号计算4.2 数值计算5. 非线性方程5.1 单变量非线性方程5.1.1 二分法5.1.2 牛顿法5.2 非线性方程组5.3 超定非线性方程组 1. 方程求解环境要求：需要基本的python
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2023-08-30 20:53:19
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function varargout = guimtsp(varargin)% GUIMTSP MATLAB code for guimtsp.fig%
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2021-11-08 09:17:35
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function varargout = guimtsp(varargin)% GUIMTSP MATLAB code for guimtsp.fig% e exi
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2021-11-08 10:25:39
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