05 2024 档案

摘要:灵敏度分析(Sensitivity Analysis)是线性规划的一个重要部分,用于研究在模型参数发生变化时,最优解和目标函数值的变化情况。它能够识别和评估参数变动对解的影响,从而帮助决策者了解模型的稳定性及其对不同条件变化的反应。例如,通过灵敏度分析,决策者可以确定在什么范围内,目标函数系数、约束 阅读全文
posted @ 2024-05-31 22:01 郝hai 阅读(1274) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:微软Excel在引入对Python的支持后,极大地扩展了其数据处理和分析能力。通过整合Python,用户不仅可以利用Excel强大的表格处理功能,还能借助Python的编程优势进行复杂的数据分析、自动化任务和高级可视化。Python的丰富库,如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seab 阅读全文
posted @ 2024-05-29 20:07 郝hai 阅读(901) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Python 在办公自动化中,尤其是处理 Word 文档时,能够显著提升工作效率和准确性。通过编写脚本,Python 可以自动完成许多繁琐的任务,以下是一些常见的应用场景:合并多个 Word 文件,在许多企业环境中,需要将多个报告、合同或其他文档合并为一个统一的文件。Python 脚本可以遍历一个目 阅读全文
posted @ 2024-05-28 10:35 郝hai 阅读(1329) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:文档格式自动化是一个非常繁琐但又不可或缺的工作,尤其是在特定场景中,例如每年毕业季的论文排版。在毕业季,学生们需要提交符合严格格式要求的毕业论文,这些要求通常包括封面格式、目录、标题格式、页眉页脚、行间距、段前段后距离、引用格式等。手动调整这些格式不仅耗时,而且容易出错。每个细节都可能影响最终的排版 阅读全文
posted @ 2024-05-28 08:39 郝hai 阅读(920) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在Word排版中,许多繁琐的功能,如文本格式设置、段落对齐、表格操作和图片插入,常常消耗大量时间和精力。借助Python自动化处理,这些任务变得更加高效,python-docx 库为我们提供了极大的帮助。通过该库,可以轻松读取和学习现有文档的样式和格式,并将其应用到新的文档中。这样,用户可以自动化地 阅读全文
posted @ 2024-05-26 20:29 郝hai 阅读(2528) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器,常用来分析视觉图像。该算法的灵感来自于人脑的一部分,即视觉皮层。视觉皮层是人脑的一部分,负责处理来自外界的视觉信息。它有不同的层,每一层都有自己的功能,即每一层从图像或任何视 阅读全文
posted @ 2024-05-25 08:31 郝hai 阅读(1005) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:sklearn.neural_network 是 scikit-learn 库中的一个模块,提供了创建和训练神经网络模型的工具。scikit-learn 是一个广泛使用的 Python 机器学习库,以其简洁性和高效性著称。该库的设计理念是通过简洁的接口和高效的实现,使用户能够快速构建和应用机器学习模 阅读全文
posted @ 2024-05-23 17:42 郝hai 阅读(2027) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Q-learning是一种基于值迭代的强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法,主要用于在给定环境中学习一个策略,使得智能体(agent)能够在与环境交互的过程中获得最大累计奖励。它通过学习一个状态-动作值函数(Q函数)来指导智能体的行为选择,适用于各种离散状态和动作的任 阅读全文
posted @ 2024-05-21 18:19 郝hai 阅读(2448) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在机器学习中,我们非常关心模型的预测能力,即模型在新数据上的表现,而不希望过拟合现象的的发生,我们通常使用正则化(regularization)技术来防止过拟合情况。正则化是机器学习中通过显式的控制模型复杂度来避免模型过拟合、确保泛化能力的一种有效方式。如果将模型原始的假设空间比作“天空”,那么天空 阅读全文
posted @ 2024-05-20 18:20 郝hai 阅读(390) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:逻辑回归(Logistic Regression),又称为 logistic 回归分析,是一种广义的线性回归模型,通常用于解决分类问题。虽然名字里有“回归”,但实际上它属于机器学习中的监督学习方法。逻辑回归最初用于解决二分类问题,它也可以通过一些技巧扩展到多分类问题。在实际应用中,我们通常使用给定的 阅读全文
posted @ 2024-05-11 10:51 郝hai 阅读(1713) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:异常检测(Anomaly detection)是机器学习的常见应用,其目标是识别数据集中的异常或不寻常模式。尽管通常被归类为非监督学习问题,异常检测却具有与监督学习相似的特征。在异常检测中,我们通常处理的是未标记的数据,即没有明确的标签指示哪些样本是异常的。相反,算法需要根据数据本身的特征来确定异常 阅读全文
posted @ 2024-05-08 20:12 郝hai 阅读(1165) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:社交媒体充斥着我们生活的时代,其已经成为了人们交流、获取信息、建立关系的重要平台。无论是微信、微博、抖音等,还是其他社交媒体,都构成了庞大而复杂的社交网络。在这个网络中,我们关注着各种KOL(Key Opinion Leader,关键意见领袖),同时也有自己的粉丝,形成了一个错综复杂的社交关系网。随 阅读全文
posted @ 2024-05-07 08:20 郝hai 阅读(405) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:Scikit-learn(简称为sklearn)是一个开源的Python机器学习库,提供了丰富而强大的工具,用于数据挖掘和数据分析。它的发展始于2007年,由David Cournapeau在Google Summer of Code项目中启动,后续得到了许多开发者的贡献,包括法国国家信息与自动化研 阅读全文
posted @ 2024-05-03 11:01 郝hai 阅读(2232) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:社会网络分析(Social Network Analysis, SNA)在人类学、心理学、社会学、数学以及统计学等领域中发展起来,是综合运用图论、数学模型来研究社会行动者之间的关系或通过这些关系流动的各种有形或无形的东西,如信息、资源等,近年来逐渐成为一种热门的社会科学研究方法。社会网络分析旨在理解 阅读全文
posted @ 2024-05-02 23:36 郝hai 阅读(2853) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:特征重要性评估(Variable importance measure, or Feature importance evaluation,VIM)用来计算样本特征的重要性,定量地描述特征对分类或者回归的贡献程度。随机森林(Random Forest)作为一种强大的机器学习算法,在特征重要性评估方面 阅读全文
posted @ 2024-05-02 23:35 郝hai 阅读(5724) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:AdaBoost是Freund和Schapire于1996年提出的一种集成学习方法。它的核心思想是通过迭代训练一系列弱分类器,每次调整样本权重以便更好地拟合被前一轮分类器错误分类的样本,从而构建一个强分类器。最终的模型是基于这些弱分类器的加权组合。AdaBoost广泛应用于二分类和多分类问题,尤其在 阅读全文
posted @ 2024-05-02 22:45 郝hai 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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