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基于遗传算法(C#编写)的智能组卷系统优化

基于遗传算法(C#编写)的智能组卷系统优化原创guodongwe1991机器学习算法与Python学习2016-08-25最近由于项目的需要，基于.Net4.0框架和WPF开发window的客户端（开发环境为win7旗舰版；VisualStudio2013），在功能实现上需要将遗传优化MATLAB的仿真程序移植到C#中，在这儿分享一下学习历程。该程序可以正常运行，稍加修改可以优化其他问题，本文的所

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原创 点赞0 阅读127 收藏0 评论0 2021-04-09

循环神经网络(RNN)

循环神经网络(RNN)guodongwe1991机器学习算法与Python学习前言：前馈神经网络的输入和输出的维数都是固定的，不能任意改变。当处理序列数据时，前馈神经网络就无能力为了。因为序列数据是变长的。为了使得前馈神经网络能处理变长的序列数据，一种方法是使用延时神经网络（Time-DelayNeuralNetworks，TDNN）[Waibeletal.,1989]。循环神经网络(recurr

Python
原创 点赞0 阅读253 收藏0 评论0 2021-04-09

名企笔试：阿里巴巴软件开发笔试(查找)

名企笔试：阿里巴巴软件开发笔试(查找)guodongwe1991机器学习算法与Python学习题意是这样描述的，给定一个m行n列的整数矩阵(如图)，每行从左到右，每列从上到下都是有序的。判断一个整数k是否在矩阵中出现的最优算法，在最坏的情况下的时间复杂度A--O(mXn)B--O(m+n)C--O(log(mXn))D--O(log(m+n))综合题图示是一个网络流从s到t的某时刻快照，实时t初一

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原创 点赞0 阅读119 收藏0 评论0 2021-04-09

模糊最小二乘支持向量机

模糊最小二乘支持向量机guodongwe1991机器学习算法与Python学习引言：将模糊隶属度概念引入最小二乘支持向量机,提出一种基于支持向量数据域描述的模糊隶属度函数模型.将输入空间中的样本映射到一个高维的特征空间,然后根据其偏离数据域的程度赋予不同的隶属度.该方法提高了最小二乘支持向量机的抗噪声能力,尤其适用于未能完全揭示输入样本特性的情况.该模糊隶属度函数模型能够提高最小二乘支持向量机.1

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原创 点赞0 阅读279 收藏0 评论0 2021-04-09

群体智能-果蝇算法

群体智能-果蝇算法guodognwe1991机器学习算法与Python学习是的，今天要说的就是果蝇算法，“果蝇”就是你理解的那个果蝇，这是在2011年由Wen-TsaoPan提出的有一种新型的群体智能优化算法。1，引言：演化式计算是一种共享名词，系指达尔文进化论的”适者生存，不适者淘汰”，以此观念来实际模拟自然界演化过程所建立的演算方式，例如早期Holland(1975)教授的遗传算法(Genet

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原创 点赞0 阅读342 收藏0 评论0 2021-04-09

解决决策树的过拟合

解决决策树的过拟合guodongwe1991机器学习算法与Python学习参看书籍：MachineLearning(TomMitchell)之前我们已经比较详细的介绍啦决策树的相关知识，如ID3（MachineLearning--ID3算法）和C4.5（Machinelearning--C4.5算法详解及Python实现）.本文章介绍决策树学习的实际问题包括确定决策树增长的深度；处理连续值的属性；

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原创 点赞0 阅读640 收藏0 评论0 2021-04-09

Neural Networks for Machine Learning-2

NeuralNetworksforMachineLearning-2Hinton机器学习算法与Python学习本文为NeuralNetworksforMachineLearning的第二次课程(回复关键字"NNML2"下载第二讲的视频与PDF课件)神经网络使用的是学习算法，此算法受到我们对大脑汲取知识过程的理解所启发而产生，但是对其评估需按照实际应用中的效果，如语音识别、物体识

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原创 点赞0 阅读94 收藏0 评论0 2021-04-09

集成学习(EL)综述

集成学习(EL)综述guodongwe1991机器学习算法与Python学习机器学习方法在生产、科研和生活中有着广泛应用，而集成学习则是机器学习的首要热门方向。集成学习是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。本文章是对分类的集成学习(图1所示)的概念以及一些主要的集成学习方法的简介。图1分类器的集成学习EnsembleL

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原创 点赞0 阅读531 收藏0 评论0 2021-04-09

Torch7深度学习教程1

Torch7基本教程2ML_365机器学习算法与Python学习上一篇博文Torch7深度学习教程1详细的讲述了Torch7的安装过程，本篇博文主要是讲述一下Torch7中的一些基本运算的语法，与Python的基本语法类似，加入你不是python的小白，本篇可以一带而过的略一遍。启动Torch7，终端下输入：th，这种交互式的模式跟python和MATLAB的IDE很相像，使用起来更加的顺手。关于

Python
原创 点赞0 阅读69 收藏0 评论0 2021-04-09

Torch7基本教程2

Torch7基本教程2ML_365机器学习算法与Python学习上一篇博文Torch7深度学习教程1详细的讲述了Torch7的安装过程，本篇博文主要是讲述一下Torch7中的一些基本运算的语法，与Python的基本语法类似，加入你不是python的小白，本篇可以一带而过的略一遍。启动Torch7，终端下输入：th，这种交互式的模式跟python和MATLAB的IDE很相像，使用起来更加的顺手。关于

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原创 点赞0 阅读152 收藏0 评论0 2021-04-09

VMware tools详细安装过程

VMwaretools详细安装过程Fighting365机器学习算法与Python学习在VMware下安装完Ubuntu的虚拟机后，界面总是很小，使用起来非常的不方便而且不美观，但是该工作对于小白而言有事比较困难的事情（ps:真的挺费劲的），进过查阅大量的资料，结合自己所遇到的问题，终于完美的解决了该问题。现在把解决的思路经录下来，分享给大家，同时也便于自己的查阅。（想解决该问题的请仔细看好每一步

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原创 点赞0 阅读109 收藏0 评论0 2021-04-09

Torch7搭建卷积神经网络详细教程

Torch7搭建卷积神经网络详细教程Fighting365机器学习算法与Python学习(如果有好的建议和问题欢迎在留言区指出)之前的博文，如一文读懂卷积神经网络(CNN)、多层网络与反向传播算法详解、感知机详解、卷积神经网络详解等已经比较详细的讲述了神经网络以及卷积神经网络的知识。本篇博文主要讲述在Torch7中神经网络如何建立以及相关的原理（即神经网络包NN的内容），虽然讲述的是神经网络的建立

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原创 点赞0 阅读166 收藏0 评论0 2021-04-09

Scrapy在Ubuntu下的安装与配置

Scrapy在Ubuntu下的安装与配置Fighting365机器学习算法与Python学习Scrapy在Ubuntu下的安装与配置吐槽一下最近几天由于比较忙，关于Torch7剩下的部分过些日子再更新。现在想想，是不是好久没有更行python爬虫的东西啦？好的吧，今天由于台式机的Ubuntu崩溃了，不得不重新安装Scrapy爬虫框架，正好姐这个机会写点关于Scrapy在Ubuntu下的安装与配置的

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原创 点赞0 阅读207 收藏0 评论0 2021-04-09

人工智能的五个阶段

人工智能的五个阶段Fighting365机器学习算法与Python学习人工智能的五个阶段引言早在2004年，好莱坞的电影《我，机器人》上映就让人们体会到了人工智能的强大。早了2016的今天，AlphaGo与李世石的世纪之战更是再一次将人工智能推到了各大媒体的头条，是的人工智能不仅仅是科学家们才谈论的话题，也成为了人们茶余饭后的谈资。那么，人工智能到底是什么呢？人工智能（ArtificialInte

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原创 点赞0 阅读1272 收藏0 评论0 2021-04-09

kNN之改进约会网站配对效果(附源码)

NumpyFighting365机器学习算法与Python学习NumpyNumpy是Python中用于科学计算的核心库。它提供了高性能的多维数组对象，以及相关工具。（本文文末的原文链接为numpy的官方文档）NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)结构要高效的多（该结构也可以用来表

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原创 点赞0 阅读231 收藏0 评论0 2021-04-09

Numpy

NumpyFighting365机器学习算法与Python学习NumpyNumpy是Python中用于科学计算的核心库。它提供了高性能的多维数组对象，以及相关工具。（本文文末的原文链接为numpy的官方文档）NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)结构要高效的多（该结构也可以用来表

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原创 点赞0 阅读1264 收藏0 评论0 2021-04-09

粒子群优化

粒子群优化Fighting365机器学习算法与Python学习引言在机器学习问题中以及实际实践中，大多数的建模与控制问题最终都可以转化为一个约束或者无约束的优化问题，这些问题一般比较复杂，主要表现为规模大、维数高、非线性、非凸以及不可微等性质，而且由于非凸的原因往往存在较多的井点，传统的基于梯度的优化算法收敛速度快，但是对于初始值比较敏感，容易陷入局部最优(这也一直以来是bp神经网络的问题)，对于

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原创 点赞0 阅读462 收藏0 评论0 2021-04-08

CES 2017 无人车

CES2017无人车Figthing365机器学习算法与Python学习万众瞩目的2017CES（国际消费类电子产品展览会）已于北京时间2017年1月9日落下帷幕，今年是CES创办以来的第50个年头，吸引了全球超过4000家厂商参展，包括将近1300家的中国企业。全世界共有500多家汽车技术厂商参加CES，他们展示的成果包括芯片、传感器和智能汽车。百度、英特尔等科技巨头，宝马、丰田、奥迪等传统车企

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原创 点赞0 阅读61 收藏0 评论0 2021-04-08

深度学习之自编码与稀疏性

深度学习之自编码与稀疏性Fighting365机器学习算法与Python学习目前为止，我们已经讨论了神经网络在监督学习中的应用。在监督学习中，训练样本是有标签的。现在假设我们只有一个无类别标签的训练样本集合{x[^1],x[^2],...,x[^m]}，其中x[^i]是n维向量。自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，比如y[^i=x[^i]。下图是一个自编

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原创 点赞0 阅读307 收藏0 评论0 2021-04-08

PCA在图像降维的应用

PCA在图像降维的应用Fighting365机器学习算法与Python学习（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征x[1],

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原创 点赞0 阅读202 收藏0 评论0 2021-04-08

预处理之白化

预处理之白化Fighting365机器学习算法与Python学习Contents1关键词2白化介绍32D的例子4ZCA白化5正则化1.关键词白化whitening冗余redundant方差variance平滑smoothing降维dimensionalityreduction正则化regularization反射矩阵reflectionmatrix去相关decorrelation2.白化介绍在（自

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原创 点赞0 阅读198 收藏0 评论0 2021-04-08

GitHub最受欢迎深度学习应用项目 Top 5

GitHub最受欢迎深度学习应用项目Top5Fighting365机器学习算法与Python学习1NeuralStyleStar：12122Github：https://github.com/jcjohnson/neural-style这个项目是对论文“ANeuralAlgorithmofArtisticStyle”用深度学习框架Torch7的一个实现。该论文提出一种采用卷积神经网络将一幅图像的内

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原创 点赞0 阅读475 收藏0 评论0 2021-04-08

SoftMax回归详解

SoftMax回归详解Fighting365机器学习算法与Python学习###Contents1关键词2引言3代价函数4softmax回归模型参数化的特点5权重衰减6softmax与logistics回归的关系1.关键词Softmax回归SoftmaxRegression有监督学习supervisedlearning无监督学习unsupervisedlearning深度学习deeplearnin

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原创 点赞0 阅读163 收藏0 评论0 2021-04-08

特征学习

特征学习Fighting365机器学习算法与Python学习Contents1关键词2为什么需要进行特征学习3无监督学习解决的问题4功能强大的特征学习1.关键词自我学习/自学习self-taughtlearning无监督特征学习unsupervisedfeaturelearning自编码器autoencoder白化whitening激活量activation稀疏自编码器sparseautoenco

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原创 点赞0 阅读172 收藏0 评论0 2021-04-08

支持向量机Python实现(附源码与数据)

支持向量机Python实现(附源码与数据)Fighting365机器学习算法与Python学习之前的文章已经将支持向量机的原理讲解的比较清楚了，今天这篇文章主要是基于Python实现支持向量机，具体的数据集和源代码如下所示(文末附有本文使用的数据集和源代码的下载链接)。运行环境Pyhton3------------------------------------------------------

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原创 点赞0 阅读215 收藏0 评论0 2021-04-08

TensorFlow的安装与初步了解

TensorFlow的安装与初步了解郭昱良机器学习算法与Python学习今天终于有时间一探滕三福了，TensorFlow(腾三福)是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输

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原创 点赞0 阅读125 收藏0 评论0 2021-04-08

Adaboost从原理到实现（Python）

Adaboost从原理到实现（Python）郭昱良机器学习算法与Python学习首先来回答AdaBoosting的基本思想通俗地讲就是综合某些专家的判断，往往要比一个专家单独的判断要好（三个臭皮匠顶过诸葛亮-周志华《机器学习第八章》）。在”强可学习”和”弱可学习”的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行”组合提升或者说是强化”得到一个性能赶超强可学习算法的算法。其次回答Boosting的思

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原创 点赞0 阅读272 收藏0 评论0 2021-04-08

解决分类样本不平衡问题 ~ ML&DM面试高频问题

解决分类样本不平衡问题~ML&DM面试高频问题郭昱良机器学习算法与Python学习样本不平衡会导致出现以下的问题：（1）少数类所包含的信息很有限，难以确定少数类数据的分布，即难以在内部挖掘规律，造成少数类的识别率低；（2）很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，这样只能在各个独立的子空间中寻找数据的规律，对于少数类来说每个子空间中包含了很少的数据信息，一些跨空间的数据

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原创 点赞0 阅读976 收藏0 评论0 2021-04-08

TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码）

TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码）郭昱良机器学习算法与Python学习之前的文章TensorFlow的安装与初步了解，从TensorFlow的安装到基本的模块单元进行了初步的讲解。今天这篇文章我们使用TensorFlow针对于手写体识别数据集MNIST搭建一个softmax的多分类模型。本文的程序主要分为两大模块，一个是对MNIST数据集的下载、解

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原创 点赞1 阅读151 收藏0 评论0 2021-04-08

基于Python-ChatterBot搭建不同adapter的聊天机器人（使用NB进行场景分类）

基于Python-ChatterBot搭建不同adapter的聊天机器人（使用NB进行场景分类）郭昱良机器学习算法与Python学习chatterbot是一款python接口的，基于一系列规则和机器学习算法完成的聊天机器人。具有结构清晰，可扩展性好，简单实用的特点。本文通过chatterbot的不同adapter来介绍如何构建自己的聊天机器人，关与chatterbot详细资料请请阅读源码，纯Pyt

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原创 点赞0 阅读161 收藏0 评论0 2021-04-08
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