由于课程即研究方向需要,简单实现一些关于智能优化的算法算法过程实现方式比较简单,没有用比较复杂的语句并且对代码进行了注释,比较适合小白。遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种基于生物进化思想的优化算法,它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉、变异和选择等基本操作来不断优化种群,从而实现对问题的求解。广泛应用于函数优化、组合优化、路径规划、机器学习等领域。遗传算法的基本思想是:将
最近有很多同学向我们询问,USACO可以用python?答案是完全没问题。而且不会写坊间传言的那样,使用Python 语言考银牌没问题,但是考金牌就很勉强了。接下来,就和我们一起来详细解读下'USACO可以用python'这个问题吧。USACO可以用python?太可以了众所周知,USACO 竞赛是支持多种语言的,分别是 C++、C、Python、Java、Pascal,根据历届的数据统计,
在正经的笔试题中,排序算法基本不会出现,出现的时候也会作为解题环节的一个小部分。不过,在面试中可能会遇到,毕竟作为数据分析师,难点的可能考你手推公式,简单的可能就说:“来,那你写个快排吧。”来,那我就奉上我之前使用的部分排序算法python实现吧,毕竟我是正经算法coding基本撕不出来的人,只能在这种简单算法上使点劲了。01 冒泡排序时间复杂度:O(n^2)算法描述:比较相邻的元素,如果第一个
文章目录优化问题概述遗传算法简介模型引入:函数寻优问题形象理解数学原理/实现过程一些概念编制袋鼠的染色体----基因的编码方式二进制编码法浮点数编码只编码主要特征物竞天择--适应性评分与及选择函数物竞――适应度函数(fitness function)天择――选择函数(selection)轮盘赌(Roulette Wheel Selection)选择法——选择繁衍的袋鼠遗传变异――基因重组(交叉)
推荐系统:     类似淘宝根据你买过或者浏览过的东西,自动推荐你一些商品。我们要做的是两种推荐:一、基于用户过滤       (1)要收集不同人的偏好,以电影为例——建立一个字典,里面包含用户、用户看的电影和看完电影后打分的数据。可以根据对相同电影得分情况的类似程度来说明用户之间的相似性。    &nbsp
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十大基本排序算法排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。这里使用python实现这十大排序算法。一、冒泡排序算法步骤比较相邻的元素。如
1.项目背景萤火虫算法(Fire-fly algorithm,FA)由剑桥大学Yang于2009年提出 , 作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化支持向量机分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成),数据项统计如下: 数据详情如下(部分展示):3.数据预处理3.1
pythonGUI界面开发其实并不适用,但作为一门优秀的脚本语言,没有GUI开发是万万不能的,下面我简单介绍4个非常不错的python GUI开发库/模块,感兴趣的朋友可以尝试一下:01简单易用easygui这是一个基于tkinter的python GUI开发库,专门针对于简单的窗口应用,封装了大量组件和容器,只需简单调用、排列布局,即可快速构建一个界面程序,如果你需要开发一个简单的桌面GUI程
为什么要学Python, 就算学会了Python 可以用来干什么呢? 一般都会首先想到爬虫。当然爬虫只是python可以做到的一部分,比如:1.可以web应用开发豆瓣、知乎的架构是基于Python语言,youtube 世界最大的视频网站也是Python开发的哦2.网络爬虫会自动的爬取网页上的内容.爬取后的数据分析与计算3.AI 人工智能 与机器学习现在的人工智能非常的火爆,各种培训班都在疯狂打广
Python技术可web开发很多人只了解Java、PHP可web开发,但针对Python也可以web开发却了解很少。很多人将会不清楚,Python实际上是和互联网技术一起长大的。做为动态性语言,而且具备高些的抽象层次的Python和Perl,迅速就被开发者们发觉更合适用以开发网址,并在初期互联网技术的盛行全过程中充分发挥关键功效。Python技术可数据统计分析从现阶段的销售市场而言,能用于
Python拥有丰富和强大的库,被称为“胶水语言”,能够运用到各种领域,吸引了很多人前来学习。Python如此火爆,学习Python怎么样?学完后除了可以从事人工智能相关工作外还可以干什么呢?下面我就为大家介绍一下。一、Python可以用于Web开发Django和Flask这样基于Python的Web框架在web开发中变得非常流行。这些web框架用Python创建服务器端代码后端代码。这些代码在服
写在前面我发现用java 复杂算法题的人真的很少很少,其实Java是一门很优秀的语言,利用好Java的特性,java的自带的一些方法(函数)可以帮助我们快速实现一些复杂的复杂的算法。c++与java在算法竞赛的感觉对比c++ 优点:好些!简洁!"听话"的语言(它的每一步操作我们大致知道发生了啥的)。c++ 缺点: C++除了高精度稍微不方便以外就没有别的缺点了Java优点:有大整数类!。Java
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数据结构和算法的用处数据结构算法有什么用?当你用着java里面的容器类很爽的时候,你有没有想过,怎么ArrayList就像一个无限扩充的数组,也好像链表之类的。好用?好用,这就是数据结构的用处,只不过你在不知不觉中使用了。只不过java已经帮你实现了经典语段:Java 是自动档轿车,C 就是手动档吉普。数据结构呢?是变速箱的工作原理。 你完全可以不知道变速箱怎样工作,就把自动档的车子从 A 开到
每个人都会有这样的经历:当你在电商网站购物时,你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息;当你在SNS社交网站闲逛时,也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息;你在微博添加关注人时,也会看到“你可能对XXX也感兴趣”;等等。所有这一切,都是背后的推荐算法运作的结果。最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法,源自一个超市购物篮的故事:啤酒总是和尿布一起被购买。有兴趣的
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梯度下降是神经网络中流行的优化算法之一。一般来说,我们希望找到最小误差函数的权重和偏差。梯度下降算法迭代地更新参数以最小化整个网络的误差。梯度下降是一种迭代方法,可用于求解最小二乘问题(线性和非线性)。梯度下降是求解机器学习算法模型参数(即无约束优化问题)最常用的方法之一。另一种常用的方法是最小二乘法。当求解损失函数的最小值时,梯度下降法可用于逐步迭代求解,以获得最小损失函数和模型参数值。另一方面
目录1、梯度下降 1.1.1批量梯度下降:每次迭代依据全体样本的误差结果更新回归系数1.1.2随机梯度下降:每次迭代依据某个样本的误差结果更新回归系数1.1.3小批量梯度下降:每次迭代依据部分样本的误差结果更新回归系数1.2算法优缺点: 2、坐标下降2.1坐标下降法特点: 3、牛顿迭代4、逐步回归4.1、向前选择4.2、向后剔除5、最小角回归6、拉格朗日乘法6.1.1
本文最后更新于2020年4月18日,已超过 7 个月没更新!优化算法 是在面对没有最优解或计算最优解需要很大计算量的问题时,利用迭代的思想来尽可能的逼近问题的最优解的方法。近期学习激光SLAM理论知识,其中用到了一些优化算法,然而当年计算方法那门课没有太重视,所以对这些优化算法都是似懂非懂的,因此专门整理一下常用的几种优化算法,巩固一下理论基础。1. 梯度下降法(Gradient descent)
1、选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法。它的原理是这样:首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的后面,以此类推,直到所有元素均排序完毕。算法实现如下: #找到最小的元素 def FindSmall(list): min=list[0] for i in ran
记得之前再写关于Python绘制统计图的时候就说过,准备写一篇关于数理统计的。一直都在忙论文,忙完后也比较懒散。就一直拖到了现在。虽然时隔的比较久远,但还是准备把这个总结出来了。所需要的Python库:pandas、numpy、plotly(可选,便于绘图)、scipy。所借助的平台依旧是Jupyter Notebook。我也记不得哪些是标准库哪些是第三方库了。Em...所以还得各位自己解决一下了
建立Django项目打开pyCharm企业版软件,创建一个Django项目,其中Django是一个Web框架,用于帮助开发交互式网站的工具。生成项目文件如下图所示:image.png创建网站主页在url.py文件中添加为:urlpatterns = [path('admin/', admin.site.urls),url(r'^$', view.index),]在view.py文件中添加:def
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