说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景贝叶斯优化器 (BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是
转载
2024-02-22 13:08:49
73阅读
# 学习如何实现 SEIR 模型的 Python 教程
在传染病建模中，SEIR 模型（易感-暴露-感染-恢复模型）是一种广泛使用的方法，用来解释疾病的传播过程。本教程将指导你逐步实现一个简单的 SEIR 模型，并使用 Python 进行模拟。
## 整体流程
下面是实现 SEIR 模型的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
# Python单摆模型求解
单摆是经典力学中的一个重要模型，通常用于研究简单的振动和周期现象。单摆的运动状态受摆长、重力和初始条件的影响。本文将使用Python编程语言来模拟单摆的运动，并通过代码示例加深理解。
## 单摆的物理模型
单摆的基本模型包含一个质量为 \( m \) 的小球，悬挂在质量不计的细绳上，绳长为 \( L \)。在重力 \( g \) 的影响下，小球会进行摆动，其运动
最近需要实现一个根据控制点进行坐标校正的功能，查了资料发现校正模型比较多，由于是地理坐标的校正，所以文章中主要提到的布尔萨模型，由于之前接触过图像的校正，在图像校正中则主要使用的是多项式校正。相对来说，多项式校正将图像变形看作是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲以及更高层次的基本变形的的综合作用的结果。理论上多项式校正模型应该也可以应用于地理坐标的校正，然而大部分地理坐标的校正或者转换往往使用布尔萨模型
文章目录1有监督学习的损失函数场景描述有监督涉及的损失函数?列举并简述特点2 机器学习的优化问题场景描述问题机器学习中的优化问题,哪些是凸优化问题,哪些非凸?3 经典优化算法无约東优化问题的优化方法有哪些?4梯度验证场景描述如何验证求目标函数梯度功能的正确性?5随机梯度下降法场景描述数据量特別大时,经典梯度下降法什么问题,如何改进?7 L1正则化与稀疏性场景描述L1正则化使模型参数有稀疏性的原理
# Python中的整数规划模型求解：基础知识与应用
整数规划（Integer Programming, IP）是一种重要的优化技术，广泛应用于资源分配、生产调度等领域。在很多实际情况中，我们不仅需要考虑决策变量的数量，还必须确保这些变量为整数。这就是整数规划的优势所在。本文将介绍整数规划的基本概念，阐述如何在Python中实现整数规划，并提供相关代码示例。
## 一、整数规划的基本概念
在
1、输入 input函数用于数据的输入，例如：name = input("What\'s your name:")
print("\nYour name is"+name)
输出：
What's your name Hohong
Your name is:Hohong当执行input函数时，首先打印"What's your name:"，然后程序停止运行，直到用户输入
转载
2023-10-19 11:01:10
51阅读
文章目录一、算例与代码1.1 问题与思路1.2 代码二、实现细节2.1 什么是种群2.2 编码与解码2.3 如何处理约束2.4 如何从较好解获得新的解三、反思：真的是采样逼近吗 / 消融实验3.1 最优解和较好解的关系 / 遗传算法为什么可行3.2 为什么交叉能得到更优解3.3 为什么交叉具有附近采样的特点3.4 消融实验：你真的需要编码、变异与交叉吗3.4.1 二进制编码3.4.2 变异3.4
转载
2023-10-21 09:11:26
15阅读
文章目录一、线性规划简介二、线性规划常用求解方法三、线性规划实现流程1. 明确问题和变量2. 建立数学模型四、 Python实现线性规划五、 非线性规划简介六、 非线性规划常用求解方法1. 拉格朗日乘数法2. 梯度下降法七、 非线性规划实现流程1. 明确问题和变量2. 建立模型八、 Python实现非线性规划总结 一、线性规划简介线性规划(Linear Programming)是运筹学中数学规划
转载
2023-09-06 11:15:13
483阅读
SV学习（8）——随机约束和分布、约束块控制1. 随即约束和分布1.1. 为什么需要随机？1.2. 要随机做什么？1.3. 声明随机变量的类1.4. 什么是约束1.5. 权重分布1.6. 集合成员和inside运算符1.7. 条件约束1.8. 双向约束2. 约束块控制2.1. 打开或关闭约束2.1.1. constraint_mode()2.1.2. rand_mode()2.2. 内嵌约束3.
转载
2024-01-15 07:29:48
325阅读
1、什么是线性规划 线性规划（Linear programming），在线性等式或不等式约束条件下求解线性目标函数的极值问题，常用于解决资源分配、生产调度和混合问题。例如：max fx = 2*x1 + 3*x2 - 5*x3
s.t. x1 + 3*x2 + x3 <= 12
2*x1 - 5*x2 + x3 >= 10
x1 + x2 + x3 = 7
x1, x2
转载
2023-08-13 09:12:12
556阅读
第一部分import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot
import time
# 数据加载
# pd.read_"文件类型"("./文件名称.后缀",header=No
文章目录选址问题四个要素设施规划区域位置（距离）目标：三大问题：1.P中值问题 P-Median Problem2.P中心问题 P-Center Problem3.覆盖问题 Covering Problem（1）集覆盖问题（2）最大覆盖问题 选址问题是指在规划区域里选择一个或多个设施的位置，使得目标最优。四个要素设施、规划区域、位置（距离）、目标设施按照 设施的 空间维度 划分，可以将选址问题分
转载
2024-06-18 14:30:10
66阅读
在这篇博文中，我们将讨论如何使用Python解决整数规划模型，涵盖从基本背景到性能优化的整个过程。这不仅包括理论知识，还将通过具体的代码示例和图表帮助理解。
## 协议背景
整数规划是运筹学中的一个重要领域，常用于资源分配、生产调度等问题。它要求决策变量必须为整数，有助于提高模型的可行性和现实意义。以下是整数规划在实际应用中的四象限图，展示了不同问题如何落入不同的分类。
```mermaid
# Python求解线性规划模型
## 引言
线性规划是一种优化问题的数学表示方法，它能够找到使目标函数达到最大值或最小值的最优解。在实际应用中，线性规划常用于资源分配、生产计划、投资组合等领域。Python提供了多种库和工具，使得求解线性规划模型变得更加简单和高效。
本文将以一个实际案例为例，帮助刚入行的小白了解如何使用Python求解线性规划模型。我们将会使用`scipy`库中的`lin
原创
2023-08-10 05:36:09
242阅读
最新思考： 最大熵模型(maximum entropy model)，由最大熵原理推导实现，是一种判别模型，也是利用条件概率P(Y|X)来进行判断。要想知道最大熵模型，首先需要从最大熵定理来说起。 香农爸爸真的是
Python怎么求解动态规划模型
动态规划是一种常用的算法技巧，用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。在众多算法中，动态规划因其高效性受到广泛关注。本文将通过一个典型的动态规划问题，详细阐述在Python中如何实现这一方法，包括背景介绍、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化。
问题背景
在解决一个经典的动态规划问题，例如“0-1背包问题”时，我们需要根据物品的价值和重量来
这个内容是转载自华中科技大学——数据魔法师团队的原创代码（Java调用cplex求解VRPTW），增加了一些注解和心得，相信站在巨人的肩膀上可以看得更远学得更快，谢谢原作者们辛苦的汗水。首先，列出VRPTW模型，如下： 其次，列出算法源码，分三个板块，具体如下：具体Java怎么调用cplex可以下载我的方法文档（链接：），下面就是具体的代码了，我在原有代码中增加了自己的理解import
一、多目标优化问题多目标优化是在现实各个领域中都普遍存在
转载
2023-10-06 18:39:27
317阅读
巴什博奕（Bash Game）：只有一堆n个物品，两个人轮流从这堆物品中取物，规 定每次至少取一个，最多取m个。最后取光者得胜。 显然，如果n=m+1，那么由于一次最多只能取m个，所以，无论先取者拿走多少个， 后取者都能够一次拿走剩余的物品，后者取胜。因此我们发现了如何取胜的法则：如果n=（m+1）r+s，（r为任意自然数，s≤m),那么先取者要拿走s个物品，如果后取者拿走 k（≤m)个，那么先取
转载
2023-11-01 21:00:38
113阅读
