随笔分类 - 算法进阶
摘要：最原始从官网下载： pip install tensorflow 从国内镜像网站安装最新版本： pip install tensorflow -i http://pypi.douban.com/simple/ 或者指定版本号： pip install tensorflow==1.14.0 -i ht
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摘要：#第一种算法：两个方向不解耦同时进行梯度迭代求解import numpy as npclass g: def test(self,x): e = 2.71828182845904590 return x[0]**3+e**x[0]+x[1]**4+x[0]+x[1]-2 def gradient_d
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摘要：https://www.biaodianfu.com/time-series-forecasting-with-arima-in-python.html https://www.biaodianfu.com/arima-p-d-q.html https://blog.csdn.net/qifeide
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摘要：import multiprocessing as mpimport time import multiprocessing as mpimport timefrom multiprocessing import Managerdef job1(i,return_dict): v=0 for i i
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摘要：# disable possible multithreading from the# OPENBLAS and MKL linear algebra backendsimport osos.environ['OPENBLAS_NUM_THREADS'] = '1'os.environ['MKL_N
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摘要：#WSS未知异常预测第一种算法实现——kmeans改进版聚类算法import numpy as npfrom scipy.spatial.distance import cdistfrom sklearn.cluster import KMeansimport pandas as pdclass k
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摘要：#测试算法import numpy as nppointdata=np.random.randint(1,100,size=(1000,2))print(pointdata)score=np.random.randn(1000)score=score.reshape(-1,1)print(score
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摘要：二维函数求解最大值算法 1. 不同的求解算法： 对于二维函数求解最大值的算法，主要可以分为两大类，经过测试，各自算法的特点如下所示： （1） 爬山算法 ① 原理：假定所求问题有多个参数，我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可以依次分别将某个参数的值增加或者减少一个单位。例如某个问题的解需要使用2个
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