1 麻雀算法介绍麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。2、麻雀算法原理建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下所述：发现者通常拥有较高的能源储备并且在整个种群中负责搜索到具有丰富食物的区域，为所有的加入者提供觅食的区域和方向。在模型建
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2023-12-05 21:41:30
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文章目录麻雀优化算法麻雀优化算法的改进加入Ten混沌序列XGBoost原理麻雀优化算法优化XGBoost参数范围部分代码画图优化结果评价结果和运行时间适应度曲线训练集结果测试集结果 麻雀优化算法 麻雀优化算法是2020年提出来的，该算法利用麻雀的角色分工和协作机制高效搜索，具有全局优化性能好、寻优性能强的特点，适合与其他技术相融合以改进算法性能。具体的代码可以看我写的这一篇。麻雀优化算法的pyt
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2023-12-01 13:35:31
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最近研究了智能算法，略有收获，下面说一下我的收获，如有错误，请大家批评指正，不胜感激。因目前主流麻雀算法主要以matlab进行展示，但为了理解更加深入，我以C#重新进行书写并展示。目的：以麻雀算法计算一个最优PID参数，用来控制一个函数模型，使输出波形与输入波形一致。如下图所示：当输入波形是一个正弦函数时，受不同PID参数的影响，输出波形也截然不同。如下图，这是我随意设置的一个函数模型，随便整了个
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2024-01-10 19:56:20
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路径规划算法：基于麻雀优化的路径规划算法- 附代码 文章目录路径规划算法：基于麻雀优化的路径规划算法- 附代码1.算法原理1.1 环境设定1.2 约束条件1.3 适应度函数2.算法结果3.MATLAB代码4.参考文献 摘要：本文主要介绍利用智能优化算法麻雀算法来进行路径规划。 1.算法原理麻雀算法具体原理请参照：1.1 环境设定在移动机器人的路径优化中，每个优化算法的解代表机器人的一条运动路径。
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2023-12-26 17:43:07
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Jiankai Xue & Bo Shen (2020) A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm, Systems Science & Control Engineering, 8:1, 22-34, DOI:10.1080/21642583.2019.1708830 文章
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2023-11-04 16:07:07
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# Python优化算法库概述
在现代科技与数据分析的背景下，优化算法变得越来越重要。无论是在机器学习、运筹学，还是在数据科学的研究中，优化问题的解决往往直接关系到结果的好坏。Python作为科学计算和数据处理的重要语言，拥有丰富的优化算法库。本文将介绍一些常用的Python优化库，并附上代码示例，帮助读者更好地理解优化算法在Python中的应用。
## 常用的优化算法库
在Python中，
原创
2024-08-24 05:36:10
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# 麻雀优化算法在Python中的实现
麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新近提出的群体智能优化算法，模拟麻雀觅食的行为。对于刚入行的小白，我们将一步一步讲解如何在Python中实现这个算法，帮助你理解整个流程和代码。
## 流程概述
我们可以将麻雀优化算法的实现过程分为几个步骤，以下是详细的流程表格：
| 步骤 | 描述
# 优化算法库 Python 的科普
在机器学习和数据科学的领域，优化算法是解决最小化或最大化问题的核心工具。Python 提供了多种优化算法库，这些库可以帮助开发者轻松实现复杂的优化任务。本文将介绍一些常用的 Python 优化算法库，并通过代码示例展示其使用方法，使读者能够快速上手。
## 1. 什么是优化算法？
优化算法是通过寻找最优解来改善某些目标函数的方法。这些算法常被应用于机器学
介绍但是我并不总是那么高效。我相信这是大多数程序员(尤其是刚起步的程序员)共有的一个特征，编写代码的快感始终优先于效率和简洁性。虽然这在我们的大学期间有效，但在专业环境中，尤其是在数据科学项目中，情况却大相径庭。 作为数据科学家，编写优化的Python代码非常非常重要。杂乱，效率低下的代码即浪费你的时间甚至浪费你项目的钱。经验丰富的数据科学家和专业人员都知道，当我们与客户合作时，杂乱的
文章目录1、机器学习要求解的数学模型2、最优化算法2.1 分类2.2 通用的优化框架3 公式解3.1 费马定理3.2 拉格朗日乘数法3.3 KKT条件4 数值优化算法4.1 梯度下降法4.1.1 SGD、BGD、MBGD随机梯度下降法4.1.2 动量项Momentum4.1.3 AdaGrad算法4.1.4 RMSProp4.1.5 AdaDelta算法4.1.6 Adam算法4.1.7 Nad
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2023-10-17 16:14:54
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在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。1、OptunaOptuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。最基本的（也可能是众所周知的）替代方案是 sklearn 的 GridSearchCV，它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。GridSearchCV 将在先前定
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2023-08-16 10:06:16
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complex_constraints_method:求解复杂约束的方法，默认为'loop',即如果解不满足复杂约束，则再次随机产生解，直到满足约束,暂时不支持其他的求解方式。RandomWalk 除了提供基本的random_walk函数之外，还提供了一个更加强大的improved_random_walk函数，后者的全局寻优能力要更强。6. 求解带复杂约束的目标函数上面所述的各种优化方法求解的都是
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2023-07-07 20:20:33
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在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。1、OptunaOptuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。最基本的（也可能是众所周知的）替代方案是 sklearn 的 GridSearchCV，它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。GridSearchCV 将在先前定
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2024-02-20 21:51:02
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# Python 全局优化算法库概述
随着数据科学的不断发展，优化算法在机器学习、数据分析和工程设计等领域的应用愈显重要。全局优化算法旨在寻找全局最优解，而非局部最优解，在许多复杂问题中尤其重要。Python 提供了一些强大的库，帮助开发者更高效地实施全局优化策略。
## 什么是全局优化
全局优化是寻找函数的全局最优值的过程。在现实问题中，最优解可能不是唯一的，具体方法也会因问题特性而有所区
如今开源是创新的核心，推动着技术的飞速革新。本文会为你介绍 2016 年机器学习 Top 20 Python 开源项目，同时分析得出一些有趣的见解和发展趋势。 KDnuggets 为您带来 Github 上最新的 Python 机器学习开源项目前 20 名。奇怪的是，去年一些非常活跃的项目渐渐停滞了，因此没能上榜，而 13 个新项目冲进了今年的 top 20（参考贡献 contributio
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2023-12-27 06:54:16
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一、NumPyNumPy是基于Python的，因此在安装NumPy之前，我们需要先安装Python，这里就不在写Python的安装教程了，大家可以自行百度。NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：一个强大的
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2023-08-06 09:25:41
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结合深度置信网络（DBN）在提取特征和处理高维、非线性数据等方面的优势，提出一种基于深度置信网络的分类方法。该方法通过深度学习利用原始时域信号的傅里叶频谱（FFT）训练深度置信网络，其优势在于该方法对信号进行FFT时无需设置参数，且直接采用所有频谱分量进行建模，因此无需复杂的特征选择方法，具有较强的通用性和适应性。最后，为了进一步增强DBN的
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2023-10-02 21:25:14
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍针对短期电力负荷预测目前存在的难点与问题,提出了一种基于麻雀搜索优化的门控循环单元预测方法.首先,输入门控循环单元组合网络对内部特征进行学习,并输出预测时间负荷值;最后,使用麻雀搜索算法对网络超参数进行组合优化,以验证集损失最小为目标函数获取最优化网络结构超参数.该
python视频教程栏目介绍各种最优化算法二分法函数详见rres，此代码使该算法运行了两次def asdf(x):rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3
return rres
i=2
left=0
right=1
while i>0 :
i = i-1
ans = 0.1
mid1 = (left + right + ans) / 2
mid2 = (left + right -
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2024-08-30 16:34:51
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在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间 文章目录1、Optuna技术提升2、ITMO\_FS3、Shap-hypetune4、PyCaret5、floWeaver6、Gradio7、Terality8、Torch-Handle 1、OptunaOptuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找
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2023-08-05 11:54:11
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