本篇文章是博主在最化优学习、人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解...文章分类在最优化算法： 最优化算法（4）---《基于蚁群算法（ACO）的TSP（Python实现）》 基于蚁群算法（ACO）的TSP（Python实现） 1.项目介绍 基于蚁群算法...蚁群算法在处理TSP等组合优化问题上具有很好的鲁棒性和全局搜索能力。...2.程序代码 """" 题目：基于蚁群算法的TSP 姓名：Rainbook 最终修改时间：2023.12.30 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot...[-1], color='r', width=0.005, angles='xy', scale=1, scale_units='xy') plt.title("基于蚁群算法的
其中常用的算法有遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。 由文献可以得到，蚁群算法适用于缓慢地精确的求解场合；模拟退火算法适用于快速较精确地求解；遗传算法适用于快速地求解，但是准确度不高。...所以，本文在保证精确度的要求下，以蚁群算法为基础，探讨打孔路径规划的问题。 ...本文主要使用Python语言对算法进行快速实现，Python语言开发效率优于C++语言，可以快速实现和验证算法的优缺点，但是Python是解释型语言，运行效率慢。...基本蚁群算法在处理该类问题时会出现收敛速度慢且容易陷入局部最优解的缺陷,下一步可以对信息素和信息素挥发系数进行了改进,采用一种动态自适应调整信息素和挥发因子的蚁群算法,以求在路径规划方面获得更好的效果。...在“改进的智能蚁群算法在TSP问题中的应用”文献中，动态自适应调整信息素和挥发因子的策略可以描述为：传统蚁群算法中，往往会出现信息素分布过度集中在某一条路径，使得大多数蚂蚁仅通过此一条路径，导致早熟的现象
其中常用的算法有遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。 由文献可以得到，==蚁群算法适用于缓慢地精确的求解场合；模拟退火算法适用于快速较精确地求解；遗传算法适用于快速地求解，但是准确度不高==。...所以，本文在保证精确度的要求下，以蚁群算法为基础，探讨打孔路径规划的问题。 ...本文主要使用Python语言对算法进行快速实现，Python语言开发效率优于C++语言，可以快速实现和验证算法的优缺点，但是Python是解释型语言，运行效率慢。...基本蚁群算法在处理该类问题时会出现收敛速度慢且容易陷入局部最优解的缺陷,下一步可以对信息素和信息素挥发系数进行了改进,采用一种动态自适应调整信息素和挥发因子的蚁群算法,以求在路径规划方面获得更好的效果。...在“改进的智能蚁群算法在TSP问题中的应用”文献中，动态自适应调整信息素和挥发因子的策略可以描述为：传统蚁群算法中，往往会出现信息素分布过度集中在某一条路径，使得大多数蚂蚁仅通过此一条路径，导致早熟的现象
算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单，但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织，蚂蚁社会的成员有分工，有相互的通信和信息传递。...自然优化——蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。...算法特点： ◆是一种基于多主体的智能算法，不是单个蚂蚁行动，而是多个蚂蚁同时搜索，具有分布式的协同优化机制。 ◆本质上属于随机搜索算法（概率算法），具有概率搜索的特征。...分类算法之朴素贝叶斯分类 5. 遗传算法如何模拟大自然的进化？ 6. 没有公式如何看懂EM算法？ 7. Python实现KNN算法 8. 基础聚类算法：K-means算法 9....集成学习算法----Adaboost 10. 分类回归树算法---CART 11. EAG多目标进化算法 12. 蚁群算法（独辟蹊径的进化算法） 免责声明：本文系网络转载。版权归原作者所有。
算法背景——蚁群的自组织行为特征 高度结构化的组织——虽然蚂蚁的个体行为极其简单，但由个体组成的蚁群却构成高度结构化的社会组织，蚂蚁社会的成员有分工，有相互的通信和信息传递。...自然优化——蚁群在觅食过程中，在没有任何提示下总能找到从蚁巢到食物源之间的最短路径；当经过的路线上出现障碍物时，还能迅速找到新的最优路径。...（7）达到预定的迭代步数，或出现停滞现象（所有蚂蚁都选择同样的路径，解不再变化），则算法结束，以当前最优解作为问题的最优解。 3. 信息素及转移概率的计算： ? ? ? ? 4. 算法步骤 ?...至此，我们已经发现在第二次迭代的时候，五只蚂蚁走的是同一条路，所以算法收敛结束。 最优路径A->E->D->C->B->A, 最有路径的距离为9. 6....算法特点： ◆是一种基于多主体的智能算法，不是单个蚂蚁行动，而是多个蚂蚁同时搜索，具有分布式的协同优化机制。 ◆本质上属于随机搜索算法（概率算法），具有概率搜索的特征。
蚁群算法是一种基于自组织的优化方法，在文档管理软件中，它可以应用于优化网络资源的分配和利用，具有以下优势：分布式计算，无需中心节点干涉：蚁群算法可以分布式计算，每只蚂蚁只关注自己所处的位置，无需中心节点干涉...寻找最优解能力强：蚂蚁算法在搜索解空间的过程中，可以发现全局最优解或相对最优解。...然而，蚁群算法在应用于文档管理软件时，也存在一些误区，例如：初始值设定过大或过小会影响结果：初始信息素设置过大，会使得蚂蚁群体沿着相同的路径前进；初始信息素设置过小，则不利于蚂蚁找到最短路径。...参数调节困难：蚁群算法的结果很大程度上取决于参数的选择，需要反复调试，才能达到好的结果。因此，在应用蚁群算法于文档管理软件时，需要注意初始信息素的设置和参数的选取，才能使其以最优的状态发挥优势。...一个具体的例子是，利用蚁群算法来优化网络资源的分配。首先对上网行为进行分类，蚂蚁代表不同的网络资源分配策略，每个蚂蚁在搜索解空间时根据路径上的信息素浓度来更新对应策略的信息素。
摘要 基于机器学习的分类算法对比实验 本论文旨在对常见的分类算法进行综合比较和评估，并探索它们在机器学习分类领域的应用。...2 分类算法 2.1 随机森林 随机森林是一种基于集成学习的算法，其核心思想是构建多个相互独立的决策树，并将它们的分类结果进行综合。...XGBoost是一种高效可扩展的机器学习算法，基于梯度提升框架，通过集成多个弱学习器（通常是决策树）逐步优化损失函数，提升整体模型性能[5]。...在分类、回归、排序和推荐系统等许多机器学习任务中，XGBoost取得了显著成果。其卓越性能和广泛应用使其成为科研和实践领域中重要的算法之一。...Gradient Boosting是一种基于迭代的机器学习方法，通过逐步增加子模型来最小化损失函数。其模型表示如下： 损失函数是在增加一个子模型时，用于衡量模型预测与实际观测之间差异的一种函数。
同时，文章还讨论了数据传输中的安全性问题，提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案目录蚁群算法作业调度问题描述蚁群算法解决步骤举例说明蚁群算法解决作业调度问题的例子（迭代版）场景描述蚁群算法步骤迭代过程示例蚁群算法参数说明一...当然，这只是蚁群算法可能找到的一种任务分配方案。在实际应用中，蚁群算法可能会通过多次迭代搜索到更优的任务分配策略。...通过多次迭代，蚁群算法会逐渐收敛到最优的作业分配策略。蚁群算法参数说明在信息素相关的算法中，如蚁群算法，信息素初始浓度、信息素挥发率以及信息素增加量系数等参数扮演着至关重要的角色。...举例说明：假设在蚁群算法中，我们根据作业执行时间和机器处理速度来计算信息素增加量系数。具体来说，如果一项作业的执行时间越短，机器处理速度越快，那么完成这项作业的蚂蚁将向路径上释放更多的信息素。...当作业数量和机器数量增加时，搜索空间会呈指数级增长。蚁群算法则通过模拟蚂蚁的觅食行为，在搜索空间中逐步逼近最优解。它不需要列出所有可能的策略，而是通过迭代搜索逐步优化当前解。
小编邀请您，先思考： 1 您使用Python做过什么？ 2 如何用Python实现决策树系列算法？ 人生苦短，就用 Python。...在 Kaggle 最新发布的全球数据科学/机器学习现状报告中，来自 50 多个国家的 16000 多位从业者纷纷向新手们推荐 Python 语言，用以学习机器学习。 ?...那么，用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？...营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现，下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法，咱们一一来分析其中的Python...1、聚类过程 聚类属于无监督学习，不知道y的标记分为K类 K-Means算法分为两个步骤 第一步：簇分配，随机选K个点作为中心，计算到这K个点的距离，分为K个簇 第二步：移动聚类中心：重新计算每个簇的中心
基于自底向上算法有凝聚算法、BIRCH算法、CURE算法、变色龙算法等。...我们先看一下基于划分聚类算法的缺陷： 如上图所示，基于划分的聚类算法比如Hierarchical K-means聚类算法，不能够很好地区分尺寸差距大的簇，原因是K-means算法基于“质心”加一定“半径...再看一下其他聚类算法在聚类结果上可能存在的问题： 上面（b）图使用的是基于“平均连锁”或者基于“质心”的簇间距离计算方式得到的聚类结果，可以看出，聚类结果同基于划分的聚类算法相似、最后聚类的结果呈“圆形...当α趋于0时，所有的“代表点”都汇聚到质心，算法退化为基于“质心”的聚类；当α趋于1时，“代表点”完全没有收缩，算法退化为基于“全连接”的聚类，因此α值需要要根据数据特征灵活选取，才能得到更好的聚类结果...数据挖掘使用机器学习工具与技术[M]，2014,58-60. Tian Zhang & Raghu Ramakrishnan & Miron Livny.
答案是肯定的。...，为了让一些新的新闻能够比较容易上热门，因为同样是新增100次点击，tx越小，新增分值就越大，即影响度就越大，老新闻需要更多的点击才能追上新的新闻。...热门排名算法有很多，具体要看实际使用场景，如到底是否推新、正负投票等等，很多时候简单的几个属性除一下加一下就能达到很好的效果。...中文处理提取新词 提取新词的方法为统计两个字出现的概率和各自出现的概率，如满足 P(W0W1) > P(W0) * P(W1) 则说明可能为一个新词，对于一些干扰的处理可以使用冷却法，即在统计频率时，可以边统计边衰减...，对于正常词来说增长比衰减要快，但是非正常词的干扰，由于出现的随机性，会被慢慢“遗忘”。
机器学习算法简介 最近几年人工智能（AI）技术得到飞速发展，其在各个领域的运用也不断取得重大成果。...基于历史观测数据，我们可以求解下列的最化问题来得到参数Θ 的估计值 。 求解（1.1）过程称作模型训练（Model Traing）。基于特征变量的最新观测值和训练出来的模型参数就可以预测y的数值。...StockRanker算法 机器学习算法太多，本文讨论只针对适用于金融数据预测的常用有监督型机器学习（Supervised Machine Learning）算法：StockRanker。...StockRanker算法是专为选股量化而设计，核心算法主要是排序学习和梯度提升树 StockRanker的图示 StockRanker的特点 选股：股票市场和图像识别、机器翻译等机器学习场景有很大不同...机器学习算法可能遇到的问题： 过拟合 数据集重叠 数据集如何划分 训练集数据太少 数据预处理 标注和特征保持一致性 因子并非越多越好
俗话说：“物以类聚，人以群分”，在机器学习中，聚类算法是一种无监督分类算法。...聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。...基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法...，转到步骤8，否则（7） （7） 恢复数据到相关的单元格进一步处理以得到满意的结果，转到步骤（8） （8） 停止 CLIQUE聚类算法 CLIQUE算法是结合了基于密度和基于网格的聚类算法...数据挖掘使用机器学习工具与技术M，2014,58-60. 3 Wei Wang, Jiong Yang, and Richard MuntzSTING : A Statistical Information
希望大佬带带） 【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？...（一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ） 摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持...欢迎大家订阅 基于实例学习 KDD K最近邻（K Nearest Neighbors，简称KNN）算法是一种常用的分类和回归算法。...它基于实例之间的相似性进行预测，即通过找到距离新样本最近的K个训练样本，根据这K个样本的标签来预测新样本的标签。 下面是KNN算法的详细步骤 计算训练样本中每个样本与其他样本的距离。...下面是使用Python实现KNN算法的示例代码： # 使用sklearn库的KNN模型 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets
(0) 2、梯度下降算法 代价函数对求偏导得到： 所以对theta的更新可以写为： 其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3........，利用学习出来的theta代入预测的S型函数中，每行的最大值就是是某个数字的最大概率，所在的列号就是预测的数字的真实值,因为在分类时，所有为0的将y映射在第一列，为1的映射在第二列，依次类推 实现代码：...，值越大拟合的越好 5、运行结果 线性可分的决策边界： 线性不可分的决策边界： 五、K-Means聚类算法 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python.../blob/master/K-Means/K-Menas.py 1、聚类过程 聚类属于无监督学习，不知道y的标记分为K类 K-Means算法分为两个步骤 第一步：簇分配，随机选K个点作为中心，计算到这K...第二种就是人为观察选择 5、应用——图片压缩 将图片的像素分为若干类，然后用这个类代替原来的像素值 执行聚类的算法代码： # 聚类算法 def runKMeans(X,initial_centroids
本书在出版的过程中已经经过详细的检查，但是大小问题依旧存在，感谢各位细心的读者为本书指出的错误。 第34页的错误在Python2.7.9版本上不会报错。...11：第11行）h result 33 （程序清单2-3：第8行参数）feature, label, k, 5000, 0.2 feature, label, k, 10000, 0.4 34 （开始的代码...：第9行）float int 45 （公式第二行）12∑ni=1∑nj=i+112∑i=1n∑j=i+1n 12∑ni=1∑nj=112∑i=1n∑j=1n 46 （整页的四处）[1−σ(y^y)][1...−σ(y^y)] [σ(y^y)−1][σ(y^y)−1] 48 （文本的第三行）度 超参数 48 （程序清单3-2：第4行）FM模型的度 FM模型的超参数 49 （文本的第二行）模型的度 模型的超参数...7.3中第3行）然后把二次模型 然后把二次函数 147 （程序清单7-7：第11行）800 50 150 （程序清单7-10：第3行）data.txt data_test.txt 152 （7.5.1中的高斯核中的分子
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群智能的优化算法。它是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。...算法的基本思想是模拟群体中个体之间的相互作用，通过各个个体的经验来改进全局搜索。粒子群算法通常用于求解非线性优化问题。...下面是一个简单的 Python 示例，实现了对二维函数 f(x,y) = (x-3)^2 + (y-2)^2 的最小值搜索: import random class Particle: def
当当 亚马逊 除了上述的购买链接，还可以到淘宝去搜索“Python机器学习算法”，找到对应的商品。...ConvNetJS是利用Javascript实现的神经网络，同时还具有非常不错的基于浏览器的Demo。它最重要的用途是帮助深度学习初学者更快、更直观的理解算法。 Theano。...在最终定稿时，全书一共包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍算法的理论，并配合目前流行的Python语言，从零开始，实现每一个算法，以加强对机器学习算法理论的理解...以下是本书的目录： 全书的代码已上传到我的Github：Python机器学习算法。...同时，我还为本书设置了QQ群： 由于本人能力等各方面的原因，书中难免存在不完善的地方，希望对本书感兴趣的同学加入到我们的群中，一起讨论机器学习相关的知识，或者本书中的一些知识，若对本书有任何的建议，还望不吝指出
，我们会讲解到基于Python的机器学习算法，应用在结构化数据和非结构化数据(图像)上，希望通过文章内容帮助大家在案例中重温机器学习基础知识，并学习应用机器学习解决问题的基本流程。...文章中会用到下述两个库来实现机器学习算法： Scikit-Learn：最常用的python机器学习算法工具库之一。 Keras：便捷的深度学习神经网络搭建应用工具库。...我们安装的工具包内，包含很多机器学习算法，比如下述模型都可以用作分类： 线性模型(逻辑回归、线性SVM) 非线性模型(RBF、SVM、梯度下降分类器) 树和基于集成的模型(决策树、随机森林) 神经网络(...92%，它是优于之前的几种机器学习算法的结果。...5.小结 这篇简单的机器学习教程文章中，我们调用现有的库来应用对应的机器学习算法，解决了2个简单的场景问题。
0 相关源 1 朴素贝叶斯算法及原理概述 1.1 朴素贝叶斯简介 ◆ 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类方法 ◆ 朴素贝叶斯算法是一种基于联合概率分布的统计学习方法 ◆ 朴素贝叶斯算法实现简单...，是受到了 scikit-learn 项目的启发，并且总结了 MLlib 在处理复杂机器学习问题上的弊端，旨在向用户提供基于 DataFrame 之上的更加高层次的 API 库，以更加方便的构建复杂的机器学习工作流式应用...使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流 Spark机器学习实践系列 基于Spark的机器学习实践 (一) - 初识机器学习 基于Spark的机器学习实践 (二) - 初识MLlib 基于Spark...的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建 基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化 基于Spark的机器学习实践 (六) - 基础统计模块 基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法...基于Spark的机器学习实践 (八) - 分类算法 X 联系我 Java交流Q群 博客 知乎 Githu
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
