文章目录第二十章 遗传算法-史上最直观交叉算子（动画演示）20.1 单点交叉（Single-point crossover）20.2 两点交叉（Two-points crossover）20.3 多点交叉（Multi-point crossover）20.4 部分匹配交叉（Partially-matched crossover，PMX）20.5 均匀交叉（Uniform crossover）20
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2023-11-25 16:01:24
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基因交叉，或者基因重组，就是把两个父体部分结构加以替换，生成新的个体的操作，习惯上对实数编码的操作叫做重组（Recombination），对二进制编码的操作称为交叉（crossover）1。重组算法（Recombination） 实值重组产生子个体一般是用下边这个算法： 子个体=父个体1 + a × ( 父个体2 - 父个体1 ) 这里a是一个比例因子，可以由[ -d, 1+d] 上边服从均匀分布
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2024-05-29 15:13:34
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目录1 前言2 图像梯度2.1 梯度公式的离散形式2.2 图像的梯度表示2.3 图像梯度的最简单计算方法2.4 直接应用梯度找图像边缘的问题以及解决方案3 边缘检测 3.1 好的边缘检测器应具备的要素3.2 简单的边缘检测算子3.2.1——Prewitt（普鲁伊特）算子3.2.2——soble（索贝尔）算子3.2.3——Laplacian（拉普拉斯）算子3.2.4——Robe
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2024-08-17 15:34:55
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交叉表是一种特殊的透视表，往往用来统计频次，也可以使用参数aggfunc指定聚合函数实现其他功能。扩展库pandas提供了crosstab()函数用来生成交叉表，返回新的DataFrame，其语法为：crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, dro
关于遗传算法中的permutation coding问题的交叉算子种类介绍 见文章
Inver-over 算子 1998：Inver-over 算子可以看作是GA中交叉和变异的混合方法 Inver-over步骤：随机初始化种群P如果没达到temination，对每一个个体，，随机从 中选择一个city c执行下面的循环，生成随机数
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2024-08-12 17:29:18
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广泛用于背包问题、特征选择、车辆路径问题等优化任务。随着研究的深入，未来交叉算子将向更智能、自适应方向发展。
一、图解Pandas透视表、交叉表终于开始Pandas进阶内容的写作了。相信很多人都应该知道透视表，在Excel会经常去制作它，来实现数据的分组汇总统计。在Pandas中，我们把它称之为pivot_table。透视表的制作灵活性高，可以随意定制我们想要的的计算统计要求，一般在制作报表神器的时候常用。下面通过具体的例子来对比Excel和Pandas中透视表的实现方法。二、Excel透视表 下面是在E
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2024-06-01 16:10:15
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## 如何实现Python代码算子网
### 概述
在开始教授如何实现Python代码算子网之前，我们先来了解一下整个流程。下面是整个过程的步骤表格。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 安装必要的库和软件 |
| 步骤2 | 创建算子网项目 |
| 步骤3 | 创建算子 |
| 步骤4 | 实现算子的功能 |
| 步骤5 | 组织算子网结构 |
| 步骤6 |
原创
2024-02-07 05:12:06
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100个个体,交叉概率为0.1,并不代表交叉个体数为10个.这是一个概率问题. 另外,交叉概率一般会取0.5-1这个范围内,0.1未免有点小. 自适应的遗传算法,一般在迭代初期会有较大的交叉概率,越往迭代后期,交叉概率越小. 而变异概率则相反. 标准的交叉如下： 假设六个个体的编号为从1至6，两两配对共分为3对母代个体。 第1对母代个体：随机生成一个随机数r，如果r<=0.6，则进行交叉。交
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2024-01-04 16:26:54
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python -- 面向程序员的数据挖掘指南-分类-008训练集和测试集在上一章中， 我们将鸢尾花数据集分为了两个部分，第一部分用来构造分类器，因此称为训练集；另一部分用来评估分类器的结果，因此称为测试集。训练集和测试集在数据挖掘中很常用。因为如果使用训练集去测试分类器，得到的结果肯定是百分之百准确的。换种说法，在评价一个数据挖掘算法的效果时，如果用来测试的数据集是训练集本身的一个子集，那
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2024-06-25 04:47:40
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Python中sklearn实现交叉验证一、概述1.1 交叉验证的含义与作用1.2 交叉验证的分类二、交叉验证实例分析2.1 留一法实例2.2 留p法实例2.3 k折交叉验证（Standard Cross Validation）实例2.4 随机分配交叉验证（Shuffle-split cross-validation）实例2.5 分层交叉验证（Stratified k-fold cross va
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2023-09-03 14:40:26
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摘要：针对飞蛾扑火优化算法收敛速度慢以及计算后期易收敛到局部最优解
原创
2023-05-04 12:01:17
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1 sklearn.model_selection.train_test_split()将数据集划分为训练集train和测试集test，再调用score方法在test数据集中评估,默认train : test = 3:1。缺点是数据集只划分一次，具有偶然性. 链接: 文档.示例：
from sklearn.model_selection import train_test_split
from
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2023-08-10 14:44:49
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cross的意思n. 十字架,十字形饰物,杂交品种,痛苦vi. 交错而行,横渡,越境vt. 杂交,横跨，穿越,划掉,使相交adj. 坏脾气的， 易怒的,相反的，反向的变形：副词：crossly； 比较级：crosser； 最高级：crossest； 过去式: crossed； 现在分词：crossing； 过去分词：crossed；cross用法cross可以用作名词cross用作名词的基本意思是
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2024-01-29 07:05:56
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交叉验证：评估模型的表现如果我们训练出的模型只在训练集上表现极好，但在未知的数据上效果很差，说明出现了过拟合，为了避免这种现象的出现，我们需要验证集来评估我们的模型。当我们在训练集上训练好一个模型后，现在验证集上对模型进行，如果验证集上的效果比较好时，再到测试集上就行最后的评估。但是单纯的将数据集分为三部分，会大大减少模型学习的数据量（因为有时数据是很难获取的，数目可能会比较少），并且最后模型的效
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2023-08-11 13:41:50
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## 交叉验证代码实现流程
### 1. 理解交叉验证
交叉验证是一种评估模型性能的技术，它将数据集划分为训练集和验证集，通过多次训练和验证来评估模型的性能。常用的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。
### 2. 交叉验证的步骤
下面是实现交叉验证的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载数据 |
| 2 | 划分数据集为k个子集 |
原创
2023-10-02 09:12:13
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## 交叉验证的流程
交叉验证是一种用来评估机器学习模型性能的技术，可以有效地评估模型的泛化能力。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库来实现交叉验证。下面是交叉验证的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. | 导入必要的库和数据 |
| 2. | 划分数据集 |
| 3. | 定义模型 |
| 4. | 训练模型 |
原创
2023-08-03 06:57:24
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# 交叉验证的Python代码实现
---
## 简介
交叉验证是机器学习中一种常用的评估模型性能的方法。它通过将数据集划分为训练集和测试集，并利用训练集训练模型，然后使用测试集验证模型的性能。本文将介绍如何使用Python实现交叉验证，并提供详细的代码示例和解释。
## 流程概览
下面的表格展示了实现交叉验证的整体流程：
| 步骤 | 需要做什么 | 代码示例 |
| --- | -
原创
2023-08-22 06:59:57
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第四章：在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子 — mmdeploy 0.12.0 文档PyTorch扩充。PyTorch转换成ONNX：PyTorch有实现。PyTorch可以转化成一个或者多个ONNX算子。ONNX有相应算子。如果即没有PyTorch实现，且缺少PyTorch与ONNX的映射关系，则需要：Pytorch算子
组合现有算子添加TorchScript算子添加普通C++
SIFT python实现以及公式总结算法简介以下来自百度： SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善 [1-2] 。SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红最火的一种，许多人对SIFT进行了改进，诞生了SIFT的一系列变种。SIFT已经申请了专利。 SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、微视角改变的
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2023-12-28 23:29:19
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