目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础 两层基站（BS）组成整个通讯网络，第 1 层为 Macro 基站记为fai1 ，第 2 层为 Micro 基站记为 fai2 ，均服从泊松分布，相互独立，密度分别为 。 根据 fai1， fai2 （这里取值根据画图美观程度而定，不一定要和后面的计算相同）的密度在 坐标为 10×10km 的面积内、按照泊松分布随机生成若干个点（随机抛洒两遍
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2024-05-08 09:08:11
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集成（ensemble）是合并多个机器学习模型来构建更强大模型的方法。
已证明有两种集成模型对大量分类和回归的数据集都是有效的，二者都以决策树为基础，分别是随机森林（random forest）和梯度提升决策树（gradient boosted decision tree）。1、随机森林决策树的一个主要缺点在于经常对训练数据过拟合。随机森林是解决这个问题的一种方法。随机森林本质上是许多决策树的集合
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2024-04-22 10:20:43
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本篇博客主要参考了周志华老师团队在2017年IJCAI上发表的论文《Deep Forest: Towards an Alternative to Deep Neural Networks》。这篇文章的主要贡献是把深层次的神经网络的原理运用到了传统的机器学习算法“random forest”中去，并取得了和深度学习神经网络相当的效果。众所周知，现在深度学习在工业界和学术界都非常的火，各种基于卷积神经
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2023-12-31 15:17:05
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论文：Deep Networks with Stochastic Depth一、 内容简述 本文提出了一种名为Stochastic Depth的深层神经网络训练方法，文中的主要训练对象是ResNet，在不同数据集中的实验表明，这种训练方法可以有效地解决深层网络训练困难的问题，对模型精度和训练速度都有很大的提升，为今后的深层神经网络训练提供了很好的思路，作者之后提出的DenseNet也是受到了S
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2023-12-18 15:41:49
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目录随机网络模型定义随机网络链接数度分布真实网络不是泊松分布的随机网络的演化真实网络是超临界的小世界集聚系数小结∶真实网络不是随机的随机网络模型网络科学旨在建立能够重现真实网络性质的模型。我们遇到的大多数真实网络没有晶格所具有的那种令人愉悦的规则结构，或者蜘蛛网所具有的那种可预测的放射型结构。相反，真实网络乍一看好像是随机连接而成的。随机网络理论通过构建和刻画真正随机的网络来解释这种表面上的随机性
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2023-11-20 23:24:40
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一、随机森林的定义 在集成学习中，我们知道bagging + 决策树就构成了随机森林。经典的机器学习模型是神经网络，神经网络预测精确，但是计算量很大。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们很好理解
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2023-08-03 13:45:55
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2.3.2随机决策森林随机决策森林［Breiman，2001；Quinlan，1986］是决策树的集成。如图2.8a所示，每棵树由分支和叶节点组成。分支节点基于特征向量的特定特征的值执行二元分类。如果特定特征的值小于阈值，则将样本分配给左分区，否则分配给右分区。图2.8b显示了用于确定照片是代表室内还是室外场景的可解释性的决策树。如果类是线性可分的，则在经过log2c次决策之后，每个样本类将与剩余
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2024-04-02 20:50:14
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ER随机网络全称为埃尔德什（Paul Erdos）-雷尼(Alfred Renyi)随机网络。生成该网络的算法描述如下：从N个孤立节点开始；选择一对节点，产生一个0-1之间的随机数。如果该随机数小于p，则这对节点之间放一条连接；否则，该节点对保持不连接；对所有N(N-1)/2个节点对重复步骤2。import random
import networkx as nx
N = 100
p = 0.1
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2023-06-13 19:36:49
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大家好，我是翔宇！今天我想和大家聊一聊什么是机器学习中的Bagging思想和随机森林。由于代码实现比较复杂，因此，我没有准备现在进行代码展示，可能后续会有，当然我这里说的代码实现不是指掉包使用，掉包使用很简单，这个分享留在后面一点发，今天我只和大家分享Bagging的思想与随机森林的设计思想。 首先我们先来讲一点预备知识，机器学习有很多进行分类和回归的预测方法（模型），而例如分类的KNN、逻辑回归
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2024-04-02 14:35:24
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1. 集成学习概念、个体学习器概念2. boosting bagging3. 随机森林思想4. 个体学习器结合策略5. 随机森林的推广6. 优缺点7. sklearn参数一、集成学习概念 集成学习（Ensemble Learning）不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。随机森林中的“森林”，顾名思义，很多棵树在一起，算法决策结果也不
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2024-01-31 03:54:33
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目录网络节点的性质网络的性质网络层次性评价动态网络演化——随机图模型动态网络演化——有偏好的交友模型之前的内容，我们了解的都是一个静态的网络，比如在某一个时刻中，网络节点之间的连接关系，而这里我们要说的是一个动态的网络，即网络的结构随着时间的变化而变化。这样的例子在实际中相当的常见，比如分析随着时间的推移，企业的层次结构是否变得合理了，还是说上半年企业发展的非常合理，而到了下半年一个企业的层次性开
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2023-11-19 09:24:01
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这里说明一下，因为这个视频是2016年的，可能现在有些东西已经变化。 我们将用到以下和方差相关的定理： 假设有随机变量x和w，它们都服从均值为0，方差为σ的分布，且独立同分布，那么： • w*x就会服从均值为0，方差为σ*σ的分布 • w*x+w*x就会服从均值为0，方差为2*σ*σ的分布是否我们应该需要大量的数据集对模型进行训练？这种认识是错误的，我们一般很少直接对卷积神经网络进行训练，通常会先
文章目录推荐基本概念PageRankPersonalRankTextRankSimRank推荐基本概念其中用户user=[A,B,C],物品item=[a,b,c,d]，用户和物品有以下的关系上述便是一个典型的二分图，我们用G(V,E)来表示，其中V为用户user和物品item组成的顶点集即[A,B,C,a,b,c,d]，而E则代表每一个二元组(u，i)之间对应的边e(u，i)，我们这里不考虑用户
随机森林（Random Forest）模型随机森林是一种比较新的机器学习模型。经典的机器学习模型是神经网络，有半个多世纪的历史了。神经网络预测精确，但是计算量很大。上世纪八十年代Breiman等人发明分类树的算法(Breiman et al. 1984)，通过反复二分数据进行分类或回归，计算量大大降低。2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a)，即在变量（列）的使
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2024-01-09 19:18:24
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人工智能算法有哪些同意上一个回答，我来补充一下决策树决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。随机森林在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。逻辑回归
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2024-04-08 20:41:07
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文章目录一、bagging算法1、简介2. bagging算法流程二、随机森林1、简介2、CART分类树的生成3、总结 常用集成学习包括Bagging ,Boosting, Stacking三种。见 bagging算法的典型实现是随机森林（Random Forest）。 Boosting： AdaBoost （Adaptive Boosting） Gradient Boost
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2023-12-14 22:19:16
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## 随机网络生成函数
在计算机科学中，随机网络生成函数是一种用于生成和研究随机网络的数学工具。它可以用来模拟和分析许多实际世界中的网络，例如社交网络、互联网和生物网络等。
随机网络生成函数可以帮助我们理解网络中的拓扑结构、节点之间的连接方式以及网络的性质和行为。通过生成函数，我们可以研究网络的度分布、连通性、聚集性等重要特征，并利用这些特征来设计和优化网络算法和协议。
在Python中，我
原创
2023-12-27 07:09:24
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# Python 网络拓扑随机生成
在现代网络中，网络拓扑是影响网络性能和可靠性的关键因素。为了模拟和分析网络性能，我们有时需要随机生成网络拓扑。以下内容将指导你一步步实现一个简单的“Python 网络拓扑随机生成”程序。
## 流程概述
在开始编写代码之前，我们先定义整个过程的步骤。请看下表：
| 步骤 | 描述
# Python 随机生成网络拓扑的实现
在计算机网络中，网络拓扑是网络中各个节点（如路由器、交换机等）和连接方式的表示。我们可以通过编程来随机生成网络拓扑，本文将主要介绍如何使用Python来实现这一过程。
## 流程概述
下面是随机生成网络拓扑的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
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要理解网络结构与网络行为之间的关系并进而考虑改善网络的行为，就需要对实际网络的结构特征有很好的了解，并在此基础上建立合适的网络拓扑模型。一、从规则网络说起1、常见规则网络 上图中显示了3中规则网络：全局耦合网络、最近邻耦合网络、星形耦合网络。下面我们来一一介绍。1.1 全局耦合网络如果一个网络中任意两个节点之间都有边直接相连，那么就称该网络为一个全局耦合网络，简称全耦合网络。 但在实际中一个大规模
