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[TOC] 前言 本文不介绍原理的东西，主要是实现 进化算法的python实现 。 原理介绍可以看这里，能学习要很多，我也在这里写了一些感受心得： "遗传算法/遗传编程 进化算法基于python DEAP库深度解析讲解" 1.优化问题的定义 单目标优化 在创建单目标优化问题时，weights用来指示 阅读全文
posted @ 2020-05-18 00:01
忽逢桃林
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[TOC] 粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法，都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性，它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。 PSO和GA的相同点 1. 都属于仿生算法。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。 2. 都 阅读全文
posted @ 2020-05-17 23:57
忽逢桃林
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[TOC] 本篇博文提供了关于GP过程的总结型概览与讨论，旨在帮助初学者建立一个对GP的基础印象。主要参考文献 A Field Guide to Genetic Programming，后文中简写为"Field Guide1"。 文章转载自 "博文" 背景介绍 “物竞天择，优胜劣汰”， 达尔文提出了 阅读全文
posted @ 2020-05-17 23:56
忽逢桃林
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@[toc] 这是传奇性的Titanic ML竞赛 参加ML竞赛并熟悉Kaggle平台的工作原理的最佳，首要挑战。 这是国外Kaggle大数据网站的一个经典的入门比赛。这个网站要FQ。 简单来说，就是一个简单的大数据预测的题目：我们知道一些人的信息，比如这个人是否有兄弟姐妹，是否是头等舱，这样的信息 阅读全文
posted @ 2020-05-17 23:54
忽逢桃林
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[TOC] 1.概述 1.1 什么是TSNE TSNE是由T和SNE组成，T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbor Embedding). TSNE是一种==可视化工具==，将高位数据降到2 3维，然后画成图。 t SNE是目前==效果最好的数据降维和可视化方法== t SNE的 阅读全文
posted @ 2020-05-17 05:45
忽逢桃林
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[TOC] 基本概念 图 定义： 图G(V,E)是指一个二元组(V(G),E(G))，其中: 1. V(G)={v1,v2,…, vn}是非空有限集，称为顶点集， 2. E(G)是V(G)中的元素对(vi,vj)组成的集合称为边集。 举例： V(G)={v1,v2,v3,v4} E(G)= {e1, 阅读全文
posted @ 2020-05-17 05:43
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[TOC] 相关知识点 LP线性规划问题 Linear Problem [百度百科]：研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。 学过运筹学的小伙伴，可以看这个LP问题的标准型来回顾一下： 不太熟悉的朋友可以看这个例题，再结合上面的标准型，来感受一下： MIP混合整数规划 Mixed 阅读全文
posted @ 2020-05-17 05:42
忽逢桃林
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[TOC] KS(不需要两组数据相同shape) 奇怪之处 ：有的地方也叫KL KS距离，相对熵，KS散度 当P(x)和Q(x)的相似度越高，KS散度越小 KS散度主要有两个性质： （1）不对称性 不对称性尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数，但它并不是一个真正的度量或者距离，因为它不具有对称性， 阅读全文
posted @ 2020-05-17 05:41
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[TOC] 区别 高级语言中 变量是对内存及其地址的抽象 copy.copy(object), 拷贝的是内嵌套结构的地址引用，当前到结构发生变化的时候，浅拷贝也相应的改变。 copy.deepcopy(object),完全复制与变量相关的数据，而不再考虑嵌套结构 python代码举例 阅读全文
posted @ 2020-05-17 05:40
忽逢桃林
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@[toc] 1 概述 先上第一名分析的图 2 处理思想学习 2.1 移除异常值 Long steaks of constant values 1. 恒定值的长条纹 Large positive/negative spikes 2. 极端的大尖峰 我们使用一个数据中所有建筑物验证了潜在的异常 如果同 阅读全文
posted @ 2020-05-17 05:38
忽逢桃林
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