粒子群（鸟群算法）算法是典型的寻优算法。分为全局最优和局部最优。 基本思想：主要模拟自然界生物捕食的策略，群体迭代，粒子在解空间追随最优的例子进行搜索。是智能算法的一种。 算法特点：简单易行。收敛速度快。设置参数少。 一般的限制条件是当达到限制步数或者达到相应的准确度的时，粒子就会停止移动。 设想一个场景：一群鸟在随机搜索食物。 已知（假设）：1.在这块区域里只有一块食物。2.所有的鸟都不知道食物
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原创
2023-08-31 22:28:36
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本文目录粒子群算法MATLAB 实现粒子群算法 粒子群算法粒子群算法是一种启发式算法，它的核心是思想是利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的可行解。粒子群算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”和“变异”操
粒子群优化算法1、概念2、基本思想3、流程4、代码5、参数变换测试6、结论 1、概念粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解2、基本思想粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的
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2023-08-06 08:19:27
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一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 ...
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2021-07-25 18:54:00
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一、神经网络-支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2 算法部分
二、粒
原创
2021-07-05 22:30:33
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一、神经网络-支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 2 算法部分
二、粒子群算法
粒子群算法是在1995年由Eberhart
原创
2021-07-07 14:51:41
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BP神经网络是一种前向人工神经
原创
精选
2023-07-29 16:32:36
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上一篇 4.过拟合和欠拟合 我们先看看基于随机森林模型得到的MAE:from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
forest_model = RandomForestRegressor(random_state=1)
forest_model.
目录1. 简介(思想)2. 研究发展3. 算法步骤4. 应用举例5. 粒子群优化算法的改进研究5.1 理论改进5.2 拓扑结构改进5.3 混合算法改进5.4 离散版本改进6. 相关应用7. 参数设置1. 简介(思想) 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimizati
一、神经网络-支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间 ...
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2021-07-25 17:41:00
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文章目录一、实验目的二、实验任务三、实验过程（备注：包括问题分析、伪代码、程序代码和仿真结果）3.1 问题分析3.1.1 线性递减惯性权重3.1.2 非线性递减惯性权重3.1.3 自适应惯性权重3.1.4 随机惯性权重3.1.5 压缩因子法3.1.6 非对称学习因子3.2 伪代码3.3 代码程序3.4 仿真结果四、实验总结（包括实验过程中出现的问题、新的理解、实验心得体会等）4.1 问题4.1.
随机森林是一种很常用的机器学习算法，“随机”表示每棵树的训练样本随机以及训练时的特征随机。 训练形成的多棵决策树形成了“森林”，计算时我们把每棵树的投票或取均值的方式得到最终结果，体现了集成学习的思想。不多说，下面根据代码一点一点分析，我
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 文章目录前言一、粒子群算法的实现步骤二、示例代码三、结果展示 前言粒子群算法基于“种群”和“进化”的概念，通过个体间的协作与竞争，实现复杂空间最优解得搜索 。
下面我们介绍带有惯性权重的粒子群优化算法，其进化过程如下式： 上式中，第一部分表示粒子的初始速度，保证算法的全局收敛能力；第二、三部分使算法具有局部收敛能力。惯性权重
分类预测 | PSO-PNN基于粒子群算法优化概率神经网络的数据分类预测（Matlab）
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2023-08-26 13:36:02
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粒子群算法粒子群算法是在1995年由Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的，它源于对鸟群捕食行为的研究。
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2021-07-05 09:56:31
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2023-08-27 14:44:21
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1.背景介绍随机森林(Random Forest)是一种常用的机器学习算法，它由多个决策树组成。随机森林通过将数据集划分为多个子集，然后在每个子集上构建一个决策树，从而提高预测准确率。这种方法的优点是它可以避免过拟合，并且对于大规模数据集具有很好的性能。随机森林的核心思想是通过构建多个独立的决策树，从而获得更稳定的预测结果。每个决策树都是从随机选择的特征和随机选择的训练样本中构建的。这种随机性有助
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