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计算机学习
Python数模笔记-NetworkX(3)条件最短路径
摘要:1、带有条件约束的最短路径问题 最短路径问题是图论中求两个顶点之间的最短路径问题,通常是求最短加权路径。 条件最短路径,指带有约束条件、限制条件的最短路径。例如,顶点约束,包括必经点或禁止点的限制;边的约束,包括必经路段或禁止路段;还包括无权路径长度的限制,即经过几步到达终点。进一步地,还有双目标限
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2021-05-21 09:09
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Python数模笔记-NetworkX(1)图的操作
摘要:1、NetworkX 图论与网络工具包 NetworkX 是基于 Python 语言的图论与复杂网络工具包,用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动力学和功能。 NetworkX 可以以标准和非标准的数据格式描述图与网络,生成图与网络,分析网络结构,构建网络模型,设计网络算法,绘制网络图形。 Netw
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2021-05-17 18:16
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Python数模笔记-Sklearn(5)支持向量机
摘要:支持向量机(Support vector machine, SVM)是一种二分类模型,是按有监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。 支持向量机经常应用于模式识别问题,如人像识别、文本分类、手写识别、生物信息识别等领域。 1、支持向量机(SVM)的基本原理 SVM 的基本模型是特征空间上间隔
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2021-05-16 11:02
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Python数模笔记-Sklearn(4)线性回归
摘要:1、什么是线性回归? 回归分析(Regression analysis)是一种统计分析方法,研究自变量和因变量之间的定量关系。回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数,检验数学模型的可信度,也包括利用建立的模型和估计的模型参数进行预测或控制。按照输入输出变量关系的类型,回归分析可以分为线性回归和非
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2021-05-13 13:56
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Python数模笔记-Sklearn(3)主成分分析
摘要:主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)是一种数据降维技术,通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立、互不相关的变量,从而减少数据的维数。 1、数据降维 1.1 为什么要进行数据降维? 为什么要进行数据降维?降维的好处是以略低的精度换取问题的简化。
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2021-05-11 17:20
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Python数模笔记-Sklearn(2)聚类分析
摘要:1、分类的分类 分类的分类?没错,分类也有不同的种类,而且在数学建模、机器学习领域常常被混淆。 首先我们谈谈有监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning),是指有没有老师,有没有纪委吗?差不多。有老师,就有正确解法,就有标准答案;有纪委
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2021-05-10 14:49
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Python数模笔记-Sklearn(1) 介绍
摘要:1、SKlearn 是什么 Sklearn(全称 SciKit-Learn),是基于 Python 语言的机器学习工具包。 Sklearn 主要用Python编写,建立在 Numpy、Scipy、Pandas 和 Matplotlib 的基础上,也用 Cython编写了一些核心算法来提高性能。 Sk
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2021-05-09 15:50
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Python数模笔记-StatsModels 统计回归(4)可视化
摘要:1、如何认识可视化? 图形总是比数据更加醒目、直观。解决统计回归问题,无论在分析问题的过程中,还是在结果的呈现和发表时,都需要可视化工具的帮助和支持。 需要指出的是,虽然不同绘图工具包的功能、效果会有差异,但在常用功能上相差并不是很大。与选择哪种绘图工具包相比,更重要的是针对不同的问题,需要思考选择
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2021-05-08 22:37
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Python数模笔记-StatsModels 统计回归(3)模型数据的准备
摘要:1、读取数据文件 回归分析问题所用的数据都是保存在数据文件中的,首先就要从数据文件读取数据。 数据文件的格式很多,最常用的是 .csv,.xls 和 .txt 文件,以及 sql 数据库文件的读取 。 使用 pandas 从数据文件导入数据的程序最为简单,示例如下: (1)读取 .csv 文件: d
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2021-05-07 13:07
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Python数模笔记-StatsModels 统计回归(2)线性回归
摘要:1、背景知识 1.1 插值、拟合、回归和预测 插值、拟合、回归和预测,都是数学建模中经常提到的概念,而且经常会被混为一谈。 插值,是在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。 插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的
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2021-05-06 10:47
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Python数模笔记-StatsModels 统计回归(1)简介
摘要:1、关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化。 2、文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎
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2021-05-04 10:03
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Python数模笔记-模拟退火算法(4)旅行商问题
摘要:1、旅行商问题(Travelling salesman problem, TSP) 旅行商问题是经典的组合优化问题,要求找到遍历所有城市且每个城市只访问一次的最短旅行路线,即对给定的正权完全图求其总权重最小的Hamilton回路:设有 n个城市和距离矩阵 D=[dij],其中dij表示城市i到城市j
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2021-05-04 09:39
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Python数模笔记-模拟退火算法(3)整数规划问题
摘要:1、整数规划问题 整数规划问题在工业、经济、国防、医疗等各行各业应用十分广泛,是指规划中的变量(全部或部分)限制为整数,属于离散优化问题(Discrete Optimization)。 线性规划问题的最优解可能是分数或小数。但很多实际问题常常要求某些变量必须是整数解,例如:机器的台数、工作的人数或装
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2021-05-02 18:25
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Python数模笔记-模拟退火算法(2)约束条件的处理
摘要:1、最优化与线性规划 最优化问题的三要素是决策变量、目标函数和约束条件。 线性规划(Linear programming),是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法,常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题。 简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解,Matlab、Python 中
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2021-05-02 11:29
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Python数模笔记-模拟退火算法(1)多变量函数优化
摘要:1、模拟退火算法 模拟退火算法借鉴了统计物理学的思想,是一种简单、通用的启发式优化算法,并在理论上具有概率性全局优化性能,因而在科研和工程中得到了广泛的应用。 退火是金属从熔融状态缓慢冷却、最终达到能量最低的平衡态的过程。模拟退火算法基于优化问题求解过程与金属退火过程的相似性,以优化目标为能量函数,
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2021-05-01 15:21
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Markdown(2)基本语法
摘要: Markdown 是一种轻量级标记语言 , 通过简单的标记语法,使文本内容具有一定的格式 。 一、段落 1. 标题 语法格式: 符号 “#” 可以标记 1~6级标题。一级标题对应一个 # 号,二级标题对应两个 # 号,以此类推。 示例如下: # 一级标题 快捷键: Ctrl+1 ## 二级标题
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2021-02-27 10:25
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Markdown(1)介绍
摘要:一、简介 Markdown 是一种轻量级标记语言,通过简单的标记语法使纯文本内容具有一定格式,使用户可以用易读易写的纯文本格式编写文档。 Markdown 语言在 2004 由约翰·格鲁伯(英语:John Gruber)创建。 Markdown 编写的文档后缀为 .md, .markdo
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2021-02-24 14:02
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Markdown(3)Typora快捷键
摘要:Typora(3)快捷键 一、快捷键列表 操作内容 快捷键 助记词 1. 标题 Ctrl + 数字 1-6 2. 段落 Ctrl + 数字 0 3. 粗体 Ctrl + B (B) Bold 4. 斜体 Ctrl + I (I) Italics 5. 下划线 Ctrl + U (U) Underli
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2021-02-24 10:38
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