逻辑斯谛分布分布函数属于逻辑斯谛函数，其图形是一条S形曲线（sigmoid curve）二项逻辑斯谛回归模型 这就是说，在逻辑斯谛回归模型中，输出Y＝1的对数几率是输入x的线性函数。或者说，输出Y＝1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型，即逻辑斯谛回归模型。模型参数估计（最大似然估计） 逻
个人对寻优算法的理解，就是存在一个系统F，我们想找一个最好的参数X，使F（X）运行起来处于最佳状态。首先这个X可以有很多种可能，我们可以一个一个拿到系统里面去试，但是没有必要。这就像男人找老婆，男人都想找一个最合适自己的老婆X，目的是让家庭F运行得更好，这是一个寻优过程，全世界女人的集合就是寻优的域。但是你不可能把全世界的女人都娶回家试试，虽然试出来的结果绝对是全局最优但是没必要。所以男人们心里有
【蚁群优化算法、粒子群优化算法、细菌觅食算法、萤火虫算法、人工鱼群算法】计算机技术不断发展，算法技术也在不断更新。群体智能 (Swarm Intelligent，SI) 算法始于 20 世纪 90 年代初，主要是受自然界生物群体智能现象的启发，通过模仿社会性动物的行为，而提出的一种随机优化算法。群体智能是基于种群行为对给定的目标进行寻优的启发式搜索算法，其的核心是由众多简单个体组成的群体能够通过相
首先下载Libsvm、Python和Gnuplot：
l libsvm的主页http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载libsvm （我自己用2.86版本）
l python的主页http://www.python.org下载 python （我自己用2.5版本）
l gnuplot的主页http://
上接 "凸优化基础" 扩展： "机器学习中的几个概念的关系" 2.1 逐次逼近法 使用主元消去法求解线性方程组 $Ax = b$ 相信大家都不陌生，但是对于 $A$ 的阶数很大且零元素很多的大型稀疏矩阵方程组，使用主元消去法求解将会是一个很大的挑战。鉴于此，逐次逼近法 (或称为 "迭代法" [^1]
原创
2021-08-27 09:45:49
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神经网络（Neural Network） 所有神经元间的连接都是不可更换的，不能凭空产生新连接。比如：伸手吃糖动作。 准备非常多吃糖的学习数据，放入神经网络，糖的信号通过数据传递到手，对比手的动作是不是讨糖来修改神经元强度。（修改过程为误差反向传递 相当于将传过来的信号传回去），检查负责传递的神经元对于讨糖的动作有无贡献，让它反思修正。 也就是说人工神经网络通过正向和反向传播更新神经元形成更好的神
常用的调优方法有：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化方法。参数搜索包含3个要素目标函数搜索范围搜索步长等其他参数1 网格搜索网格搜索通过查找搜索范围内所有的点来确定最优值。如果采用较大的范围和较小的步长，有很大的概率找到全局最优。但是这个方法消耗资源和时间严重，特别是超参数比较多的时候实际应用中，网格搜索一般会使用较大的搜索范围和步长确定最优值可能出现的位置，然后逐渐缩小范围和步长来寻找精确的最优值，
模拟退火是一个算法框架（framework），而不是一个具体的算法，原因在于，比如从当前状态，x(n) ⇒ x(n+1)，下一个状态该如何选择，可以是梯度下降，也可以是蒙特卡洛，爬山等等；
1. 模拟退火模拟退火算法（simulated annealing，SA），1983年由 Kirkpatrick 等人提出，并将其成功应用于组合优化问题。“退火”是物理学术语，指对物体加温后再冷却的过程。模拟
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2016-11-09 15:39:00
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# SVC（支持向量分类器）参数寻优教程
参数寻优是机器学习中一个非常重要的环节，尤其是在使用支持向量机（SVM）进行分类时，选择合适的超参数可以显著提高模型的性能。本文将带领你了解如何在 Python 中进行 SVC 参数寻优，具体步骤如下：
## 流程概述
下面是进行 SVC 参数寻优的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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上接 "梯度寻优 (二)" "Notebook" 在 "梯度寻优" 中我们提到了「凸集与分离定理」，由此我们知道: 使用最优化方法分类数据集就是寻找支撑超平面的过程. 如果此超平面是一个 $n$ 维的线性方程组, 我们就称之为 线性分类器 (神经网络, 支持向量机, 深度学习等非线性分类器以其为理论
原创
2021-08-27 09:51:29
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模拟退火是一个算法框架（framework），而不是一个具体的算法，原因在于，比如从当前状态，x(n) ⇒ x(n+1)，下一个状态该如何选择，可以是梯度下降，也可以是蒙特卡洛，爬山等等；
1. 模拟退火
模拟退火算法（simulated annealing，SA），1983年由 Kirkpatrick 等人提出，并将其成功应用于组合优化问题。“退火”是物理学术语，指对物体加温后再冷却的过程。
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2016-11-09 15:39:00
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# 峰谷寻优算法及其在Python中的应用
## 引言
峰谷寻优算法（Peak Valley Optimization, PVO）是一种用于寻找数组中的峰值和谷值的优化算法。在很多实际问题中，需要寻找数组中的峰值和谷值，例如在股票交易中找出买入和卖出的时机，或者在信号处理中找到波峰和波谷等。峰谷寻优算法通过迭代的方式逐渐逼近数组中的峰值和谷值，从而找到最优解。
本文将介绍峰谷寻优算法的原理和
1.理论基础粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）是计算智能领域中的一种生物启发式方法，属于群体智能优化算法的一种，常见的群体智能优化算法主要有如下几类： （1）蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）[1992年提出]； （2）粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）[1995年提
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2023-11-04 16:32:06
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# 如何实现Python多变量寻优
## 1. 流程概述
在Python中实现多变量寻优通常可以使用优化算法，例如遗传算法、粒子群算法等。下面是实现多变量寻优的一般流程：
```mermaid
gantt
title Python多变量寻优流程
section 数据准备
准备数据集 :done, 2022-01-01, 1d
section 参数设定
# PyTorch超参数寻优
在机器学习中，超参数是指在训练模型之前需要手动设定的参数。它们对于模型的性能和收敛速度起着重要的影响。调整超参数需要经验和反复尝试，而寻找最佳超参数组合的过程被称为超参数寻优。在本文中，我们将介绍PyTorch中的超参数寻优方法，并提供代码示例。
## 常见的超参数
在深度学习中，常见的超参数包括学习率、批量大小、迭代次数、正则化参数等。学习率决定了模型参数更新
原创
2023-08-16 07:59:26
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小编刚开始看书中的概念感觉讲得云里雾里，于是小编直接看书中的代码，边看代码边理解书中所讲的内容。 量子遗传算法与标准的遗传算法的区别有两点：编码方式不同，把遗传算法的染色体编码操作符换为量子比特概率幅表示种群进化方式不同，标准的量子遗传算法采用量子旋转门更新种群，而不是采用标准遗传算法的交叉和变异操作。代码求解的问题是一个复杂二元函数求最值问题使用量子遗传算法求解这样一个二元函数问题的第一步是如
原创
2021-03-24 20:51:32
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本文参考《MATLAB智能算法30个案例分析（第2版）》今天小编带大家了解量子遗传算法——量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的产物。小编刚开始看书中的概念感觉讲得云里雾里，于是小编直接看书中的代码，边看代码边理解书中所讲的内容。量子遗传算法与标准的遗传算法的区别有两点：编码方式不同，把遗传算法的染色体编码操作符换为量子比特概率幅表示种群进化方式不同，标准的量子遗传算法采用量子旋转门更新种群，而
原创
2022-09-29 17:02:09
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# 路径寻优Java代码实现指南
在软件开发领域，实现路径寻优算法是一个常见的需求。本文将指导你如何用Java实现一个简单的路径寻优算法。我们将会逐步介绍整个过程，最终实现一个能够在给定图中寻找最短路径的Java程序。
## 整体流程
为了让学习过程更清晰，下面的表格展示了整个实现路径寻优算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录1. 神经网络与最优化2. 损失和损失函数3. 最大似然与最大似然估计（MLE）4. 最大似然和交叉熵5. 损失函数的经验选择5.1 回归问题5.2 分类问题6. 损失函数实现6.1 MSE6.2 cross entropy7. TensorFlow.Keras 配置7.1 回归问题7.1.1 MSE7.1.2 MSLE7.1.3 MAE7.2 二分类问题7.2.1 Binary Cro
在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS的5A--评估（Assess），访问（Access），分析（Analyze），行动（Act），自动化（Automate），和SAS的SEMMA-
