我使用来找到对最初猜测相当敏感的4D函数的最小值。如果我稍微改变一下,解决方案会有很大的变化。
有许多类似于此的问题已经存在(例如:,,),但没有真正的答案。
在我的一个老问题中, of zunzun.com site (显然是)解释了他们如何管理这个问题:
Zunzun.com使用差分进化遗传算法(DE)来寻找初始参数估计,然后传递给枕叶中的Levenberg-Marquardt求解器。DE本身并不是一个全局优化器,而是一个“初始参数猜测器”。
我发现最接近这个算法的是,其中使用一个for块多次使用随机的初始猜测调用最小化函数。这将生成多个最小化的解决方案,并最终选择最佳(最小值)的
USing Python3.5,我执行以下操作
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import pandas as pd
从sklearn导入数据集从sklearn.decomposition导入PCA
# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[0:100, :2] # we only take the first two features.
Y = iris.target[0:100]
X = StandardScaler
最近,我正在尝试使用一些包含虚数i的方程进行计算。但是,与e或π不同的是,没有任何方法或本机函数会返回i。在谷歌上搜索没有得到任何答案。对如何实现它有什么想法吗?
function imaginary(){
return {
rational: this,
imaginary: "2i" //magic code that does this
};
};
Number.prototype.imaginary = imaginary;
概述
我在一个陌生的地方。我已经写了一个算法,现在还不确定如何记录它。我在寻求帮助,把这个逻辑转化为一个精确的描述。
详细信息
我有一个方法,它以可变数量的组作为输入,并输出大量的结果。结果的数量随组中项目的分布和组数的不同而变化。我可以计算将这样创建的结果的数量:
在Psudocode中:
(# of groups -1) * (# items in group 1) * (# items in group 2) * ... * (# items in group n)
英文本:
组数减去1,乘以第1组的项目数,第2组中的项目数,第3组中的项目数。等。
问题
上面的伪代码和英文描述似乎都很笨
这是我的习题集中的一个问题。我需要设计一个随机数生成器来生成与数据一致的请求大小。然后设计另一个随机数生成器,生成与数据一致的到达间隔时间。完成后,我需要解释我是如何分析数据来实现这一点的,以及为什么我相信我的随机数生成器与数据是一致的。我已经分析了数据,并根据日志中的大小创建了一个图表。
我用python构建了一个随机数生成器,它可以生成随机数,但它们与请求大小不一致。到目前为止,我是用python完成的:
import random
import math
import cPickle
with open('Logs2.txt', 'w') as f_ou