本文将从简要介绍朴素贝叶斯开始，再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理，同时还会从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型，是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。本文将重点介绍这种经典的机器学习模型
本文介绍python的lzma模块压缩和解压缩文档，lzma和gzip一样也只能对单个文档进行压缩。1、lzma.open()创建文件实例后压缩文件lzma .open()方法会创建一个LZMAFile文件实例，第1个参数filename为gz文件的名称。参数mode为打开文件的模式，支持’r’, ‘rb’, ‘a’, ‘ab’, ‘w’, ‘wb’, ‘x’ or ‘xb’ （二进制
Levy飞行是一个用于描述无规飞动的数学模型，广泛应用于物理、金融以及生物领域。它利用分数维理论描述随机过程，在模拟复杂数据和现象中展现出独特的优势。本篇文章将深入探讨Levy飞行在Python中实现的过程，并详细拆解其核心特性、实战对比、算法实现及扩展生态。
### 背景定位
在现实世界中，许多现象无法通过传统的随机行走模型来解释。Levy飞行模型由于其潜在的长距离跳跃特性，为这些现象提供一种
1.项目背景改进的麻雀搜索优化算法针对麻雀搜索算法(SSA)在求解目标函数最优解时，种群多样性不丰富，易陷于局部最优和多维函数求解精度差等问题，提出改进的麻雀搜索算法(ISSA)。首先，利用反向学习策略初始化种群，增加种群多样性；然后，对步长因子进行动态调整，提高算法的求解精度；最后，对侦查预警的麻雀位置更新公式引入 Levy 飞行,提高算法寻优能力和跳出局部极值的能力。本项目通过IS
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2023-12-01 12:56:26
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文章目录一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法2、改进的鲸鱼优化算法（1）自适应权重方法（2）Levy飞行策略（3）改进WOA的算法流程图二、实验测试及分析三、参考文献 一、理论基础1、基本鲸鱼优化算法请参考这里。2、改进的鲸鱼优化算法为了避免传统的WOA在求解后期容易陷入局部最优导致的算法早熟从而收敛使进度不高的问题，本文改进WOA的思路从以下两个方法入手：一是使用自适应权重方法，使得WOA的局部寻
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2023-12-05 22:09:57
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# Levy飞行图的Python实现
## 引言
Levy飞行（Levy Flight）是一种随机游走过程，是由法国数学家保罗·莱维（Paul Lévy）在20世纪初提出的。与经典的随机游走不同，Levy飞行的特征在于其跃迁长度的概率分布具有重尾特性，使得某些步长远大于平均步长。这种现象在自然界中广泛存在，如动物觅食、股票价格波动等。本文将实现一个简单的Levy飞行示例，并讨论其图形化展示。
原创
2024-10-27 04:00:50
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levy随机飞行是一种随机过程，具有重要的数学背景，常用于金融和物理领域。这篇博文将具体探讨如何在Python中实现Levy随机飞行，并提供环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案等各个方面的详细信息。
## 环境配置
要开始实现Levy随机飞行，首先需要配置环境。以下是设置Python虚拟环境和安装所需库的步骤：
1. 安装Python 3.x
2. 创建一个虚拟环境
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# 理解与实现Levy飞行算法优化
Levy飞行算法是一种基于随机游走的算法，它模拟生命体的捕食行为，广泛应用于优化问题。本文将带你一步一步实现Levy飞行算法的Python代码，适合刚入行的小白。
### 任务流程步骤
在实现Levy飞行算法之前，我们首先需要了解整个工作的流程。请参考下表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 07:32:32
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一 ： python 的交互模式： @1.>>>是“提示符”。 @2.关闭交互模式的三种方法：Ctrl+Z 回车 输入quit() 命令 直接关闭命令窗口 @3.中断程序 ： Ctrl+C 例如：>>>while True : … print(“i love u”) 二 ： IDLE 1.建立一个python的源文件：File—>new File–>
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2024-09-19 16:40:02
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项目代码阅读记录这个栏目将会总结我在学习过程中阅读过的项目代码的总结和记录。 文章目录项目代码阅读记录一、全局变量二、主函数main二、runGame()三、余下函数1. getNewBoard()2.def isBoardFull(board)3.def getHumanMove(board, isFirstMove):4.def isValidMove(board, column)5.def
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2023-12-01 12:05:54
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Random Walk（随机行走）前言本人对随机行走算法理解并不是非常透彻（甚至可以说是不理解），仅仅根据定义用python将随机行走进行实现出来，因此本文章一定漏洞百出，仅仅只能参考。我理解的定义给定一张图，图中包含\(nv\)个点和\(ne\)条无向边，给出一个起始点\(s\)，目的地\(t\)以及一个随机跳跃概率\(p\).从点\(s\)开始行走，这里设点所在的当前位置为\(cur\).每次
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2023-11-06 17:56:35
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今天来聊聊非常规的损失函数，第一章我们介绍当标注标签存在噪声时可以尝试的损失函数，这里的标签噪声主要指独立于特征分布的标签噪声
今天来聊聊非常规的损失函数。在常用的分类交叉熵，以及回归均方误差之外，针对训练样本可能存在的数据长尾，标签噪声，数据不均衡等问题，我们来聊聊适用不同场景有针对性的损失函数。第一章我们介绍，当标注标签存在噪声时可以尝试的损失函数，这里
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2024-02-03 16:44:21
227阅读
# 亚式期权的Lévy定价模型研究：python实现指导
在金融衍生品定价中，亚式期权（Asian Options）是一种常见的金融工具，它的价格是基于资产在一段时间内的平均价格。为了准确评估亚式期权的价格，Lévy过程为我们提供了强有力的数理基础。本文旨在指导新手如何使用Python实现亚式期权的Lévy定价模型。
## 流程概述
在开始编码之前，我们首先需要明白整个过程的基础步骤。以下是
JavaScript图形实例：Levy曲线及其变形
Levy曲线是将一条线段不停地分形成两条长度相等且相互垂直的线段而生成的。Levy分形的最后很像一个英文字母C，所以也称它为C曲线。 Levy曲线的生成示意如图1所示。 图1 Levy曲线的生成1．Levy曲线 Levy曲线采用递归过程易于实现，编写如下的HTML代码。 在浏览器中
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2021-04-27 21:26:32
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本章用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。 首先导入python相关模块：import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matpl
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2023-10-09 16:32:26
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这篇文章是Python可视化seaborn系列的第二篇文章，本文将详解seaborn如何探究数据的分布。单变量直方图 displotseaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None, colo
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2023-08-03 23:37:48
137阅读
在本文中，我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。 “概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不
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2023-08-08 15:05:25
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摘要：由于飞蛾扑火优化（MFO）算法收敛速度和计算精度还有待提高,提出一种改进的基
原创
2023-05-04 12:00:26
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文章目录1. 数据的排序1.1 sort_index()方法1.2 sort_values()方法1.3 对排序时空值的处理2. 数据的基本统计分析3. 数据的累计统计分析4. 数据的相关分析 1. 数据的排序1.1 sort_index()方法.sort_index() 方法在指定轴上根据索引进行排序，默认为零轴，升序.sort_index(axis=0, ascending=True)&g
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2024-07-19 09:32:39
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一、查看数据分布趋势1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 %matplotlib inline#读取源数据
df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, sep='
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2023-06-13 22:57:30
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