原标题：Github项目推荐 | mlrose：机器学习随机优化和搜索算法包mlrose是用于实现大量机器学习，随机优化和SEarch算法的Python包。Website：https://mlrose.readthedocs.io/Github项目地址：https://github.com/gkhayes/mlrosemlrose是一个Python包，可以将一些最常见的随机优化和搜索算法应用于离散
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2023-09-28 14:21:27
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Python 性能优化除了改进算法，选用合适的数据结构之外，还有几种关键的技术，比如将关键 python 代码部分重写成 C 扩展模块，或者选用在性能上更为优化的解释器等，这些在本文中统称为优化工具。python 有很多自带的优化工具，如 Psyco，Pypy，Cython，Pyrex 等，这些优化工具各有千秋，本节选择几种进行介绍。psyco 是一个 just-in-time 的编译器，它能够在
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2023-08-14 14:22:14
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cvxpy介绍官网：https://www.cvxpy.org/基于python语言的凸优化问题求解用过matlab的读者可能听过matlab中cvx工具包，这是解决凸函数的工具包。而python中也有成型的处理凸函数的模块cvxpy，很巧的是这两个库都是由Stephen Boyd教授的团队研发而成。在网址（https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/）
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2023-09-21 09:59:01
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优化算法时间复杂度算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 减少冗余数据如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。 合理使用copy与d
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2024-02-02 23:21:53
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文章目录前言一、optimizer构建二、几种常见的优化器1.Adadelta2.Adagrad3.Adam4.Adamax5.ASGD6.LBFGS7.RMSprop8.Rprop9.SGD用法 前言PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。torch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使
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2023-08-12 01:20:15
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# 使用 Python 实现包凸优化的详解
凸优化是优化理论中的一个重要分支，广泛应用于机器学习、经济学、工程等领域。对于初学者来说，理解并实现一个简单的凸优化包可能会有些复杂。本文将带你逐步实现一个简单的“包凸优化”，并展示如何使用 Python 进行相关的编程工作。
## 整体流程
为了便于理解，我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 凸优化与 Python 包的应用
## 引言
在现代数据分析和机器学习中，优化问题无处不在。特别是“凸优化”，作为优化理论中的一个重要分支，因其良好的数学性质和广泛的应用场景，越来越受到研究者和工程师的关注。本文将通过介绍凸优化的基本概念、简单的理论基础以及 Python 中常用的优化包，帮助读者理解凸优化的基本应用。
## 什么是凸优化？
凸优化是一个非常特殊的优化领域，它研究的是在
前言由于最近新参与了一个与智能优化相关的科研课题，所以需要了解一些计算智能的算法知识。经老师推荐，从网上购买了张军老师的这本《计算智能》，尽管出版年份距今已有一些年日，但因该领域多年来并未有太多新的大改变，且该书对新手相对友好，故仍具很大研读价值。整理感悟：静下心来学，世界一切都变得那么美好。希望大家也能沉下心来，学完这本书，或者看完这篇博客。共勉！第1章 绪论1.1 最优化问题 最优化问题的求解
python优化包简介以下的内容简要介绍了qpsolver库、cvxopt库以及ortools。以下是将会用到的引用代码。import numpy as np
from qpsolvers import solve_qp
import cvxopt
from cvxopt import matrix,solversqpsolvers库中的solve_qp和cvxopt能够解优化问题，但是前者能够兼
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2023-08-30 20:02:18
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NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。相比于原生的Python，利用NumPy数组可以获得显著的性能加速，尤其是当你的计算遵循单指令多数据流（SIMD）范式时。然而，利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码。在这篇文章中，我们将看到一些技巧，这些技巧可以帮助你编写高效的Nu
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2023-11-09 01:11:28
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之前无聊做了个简单的Python智能算法库的小总结：Python智能优化算法库小汇总 。当时没注意到有一个库PySwarms是基于另外一个小库 PySwarm开发的。 这个库非常有意思，整个库只依赖Numpy，并且最核心的文件其实只有一个：pso.py. 简介里面写着：pso that supports constraints. 并且还有200个stars.
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2024-03-11 12:12:47
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前言优化随机森林算法，正确率提高1%~5%（已经有90%+的正确率，再调高会导致过拟合）论文当然是参考的，毕竟出现早的算法都被人研究烂了，什么优化基本都做过。而人类最高明之处就是懂得利用前人总结的经验和制造的工具（说了这么多就是为偷懒找借口。hhhh）优化思路1. 计算传统模型准确率2. 计算设定树木颗数时最佳树深度，以最佳深度重新生成随机森林3. 计算新生成森林中每棵树的AUC，选取AUC靠前的
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2023-10-17 19:38:16
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引言对于无约束优化问题，最速下降法，牛顿迭代法，牛顿迭代法，共轭梯度法，F-R算法是工程中比较经典的约束方法，在此用python实现其具体的过程，主要适合刚开始学习这些算法的朋友以及正在学习工程优化的小伙伴，自己亲自把每一步都实现有利于大家的学习。下面会给出每个算法的原理以及每个算法的具体实现过程。大家最好从最速下降法开始了解，后面的三个方法其实都是类似，从代码也能看出来最速下降法 按照上述的方法
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2023-08-21 15:23:29
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Python函数优化@[TOC](Python函数优化)1. 环境配置2. 导入模块3. 优化问题的分类3. 单变量优化3.1 符号计算3.2 数值计算4. 多变量优化4.1 牛顿法4.2 拟牛顿法4.3 暴力搜索5. 非线性最小二乘问题6. 受约束的优化问题6.1 坐标范围6.2 拉格朗日乘子法6.3 不等式约束在方程求解的基础上，我们将研究问题优化相关的主题。通常，优化是从一组候选解中寻找和选
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2023-12-15 10:45:15
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烟花算法FWA的理论知识以及python代码实现一、获取代码方式二、烟花算法介绍三、烟花算法的python实现**Ackley测试函数的代码实现****初始化参数****相关数据的初始占位****种群的初始化****计算初始种群的适应****初始种群的相关数据****FWA算法的迭代寻优****烟花个体进行爆炸（计算数量Si，计算每个烟花的火花数）****计算火星振幅Ai****根据每个烟花的火
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2023-08-07 13:24:23
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看 Python 量化金融投资，摘录的一些统计函数。为了以后更好的查找。 优化问题优化问题无约束优化Nelder-Mead 单纯形法Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno牛顿共轭梯度法有约束优化问题CVXOPT 解 二次规划问题投资组合中的应用 import numpy as np
import scipy.optimize as opt优化问题这里讨论的问题全部是凸优化
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2024-02-10 20:54:59
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1、优化pip下载加速windows环境配置如下：[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host = mirrors.aliyun.comwindows配置：2、vscode使用安装环境python3、python相关工具包与方法3.1、Bilibili.com（B站）数据下载工具
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2024-05-21 16:03:20
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人工智能的本质就是最优化。假设把任务比作是一碗饭， 传统的解决方法，就是根据数学公式，然后一口气吃完饭，如果饭碗小，数学公式还行，如果饭碗大，数学公式能一口吃完饭吗？ 人工智能的本质就是最优化，得益于有很多优化算法，优化算法等于是一口一口吃饭，再大的饭碗,再多的饭，也能干。 本文以一元线性回归为例， 通过代码来感受下神经网络的优化算法。一.梯度下降算法SGD梯度下降是一种非常通用的优化算法。 假设
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2023-11-07 10:57:59
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心得： 总感觉自己要学的东西还有很多，一方面让自己工程能力，代码能力或者新学习一门语言来进一步提高自己的技术，另一方面，自己在机器学习上的成就还得继续研究，不仅仅只是懂工程而且还要学习一定的算法，所以算法不能说研究的太通，但还需要一定的理解，毕竟还是要以工程能力为主。一、优化器是什么一言以蔽之，优化器就是在深度学习反向传播过程中，指引损失函数（目标函数）的各个参数往正确的方向更新合适的大小，使得更
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2023-12-16 16:41:29
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一、引言俗语说的好：春天不是读书天，夏日炎炎正好眠。秋有蚊虫冬打盹，收拾书包待明年。眼见太阳一天天的见高，正准备学学诸葛先生，实践一下草堂春睡足，小朋友又来烦我了。题目如下：一个小偷面前有一堆（n个）财宝，每个财宝有重量w和价值v两种属性，而他的背包只能携带一定重量m的财宝，在已知所有财宝的重量和价值的情况下，如何选取财宝，可以最大限度的利用当前的背包容量，取得最大价值的财宝（或求出能够获取财宝价
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2024-08-29 10:33:03
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