天下弈星~的博客

使用python利用粒子群算法寻找非线性函数的最大值，并对惯性权重变化进行可视化分析。

编写蚁群算法的python代码求解旅行商问题并进行可视化

本篇文章详细介绍了前馈神经网络的数学模型，并详细推导出反向传播算法，最后使用前馈神经网络对手写体数字识别进行预测。

详细介绍了灰色预测模型的原理，并使用python对一个实例进行分析建模预测，并使用残差检验方法。

使用python，利用K-means算法对数据集进行聚类建模分析，实现步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参与预测等。

使用python，利用逻辑回归对病例数据进行分类建模分析，最后实现病例自动诊断，具体实现步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参模型预测等。

使用python，利用支持向量机（SVM）算法对病例数据进行分类建模分析，最后实现病例自动诊断分析，步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型应用及评价等。

使用python，利用朴素贝叶斯算法对病例数据进行分类建模分析，最后完成病例自动诊断分析，步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参、模型预测等。

使用python，利用KNN算法对病例数据进行分类分析，从而实现自动诊断病例分析，步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参、模型改进和模型预测等。

使用python，利用泊松回归对航班数据集进行回归建模分析，步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价等。

使用python，分别用统计学方法和机器学习方法对数据集“Advertising.csv”的数据进行多元回归建模分析，步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型构建、模型预测、模型评价等。

使用python，利用简单线性回归模型和多项式回归模型对女性身高与体重的数据进行建模分析与改进,步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参、模型预测等。

以数据集Online Retail.xlsx为例，使用python，运用关联股则分析的Apriori算法，进行购物车分析，包括数据读入、数据理解、数据预处理、生成频繁项集、计算关联度、可视化等步详细步骤。

根据灰狼算法的基本原理用python实现GWO，再将灰狼优化算法与遗传算法进行直观地对比分析，最后利用嵌入莱维飞行的灰狼优化算法求解函数最小值。

详细介绍了模糊C均值聚类的原理，提供使用了skfuzzy和不使用skfuzzy的python实现代码。

基于python，使用模拟退火算法求解旅行商问题（city14和city30）。

使用python对旅行商问题进行求解和可视化，提供完整的python代码（一步一步注释说明），并详细说明紧急表长度对算法性能的影响以及禁忌长度的设置方法。

采用单切点交叉和双切点交叉运行遗传算法的python代码

自己按照PCA原理写的代码，比较长。

Python练习 | 鬼画符门之大师兄恋爱

Python练习 | 查找坐标点之间最短的路径

数制转换python

给定一个存放整数的数组，重新排列数组使得数组左边为奇数，右边为偶数。（测试用例仅做参考，我们会根据代码质量进行评分）(1<=n<=1000)表示数组大小 第二行输入n个整数a.(1<=n<=100)输出重排之后的数组。

利用python爬取b站和微博的一些数据并进行可视化

介绍了求解微积分的一些python代码。

在一家公司的日常运营中，是会对一些商品的价格走势根据一些经验和数据进行预估，并据此进行决策。例如，假设某商品每天的价格都有可能变动，我们要做的就是低买高卖获得最高利润。比如假设我们预估该商品接下来七天内的价格走势如下： 4 1 2 3 6 4 8 那我们采取的最佳策略是在价格1块钱的时候买入，在价格8块钱的时候卖出。为了简化整个过程，我们限定在此周期内只能有一次买入一次卖出，且商品在没有购入前是无法卖出的，即该商品不是期货而是现货。现要求你用程序来实现自动决策。根据输入的预估价格，算出并输出最优的利润值。

每个月的月初妈妈给津津 300 元钱，津津会预算这个月的花销，并且总能做到实际花销和预算的相同。因此津津制定了一个储蓄计划：每个月的月初，在得到妈妈给的零花钱后，如果她预计到这个月的月末手中还会有多于 100 元或恰好 100 元，她就会把整百的钱存在妈妈那里，剩余的钱留在自己手中。到了 11 月月末，津津手中会剩下 3 元钱。有可能在某个月的月初，津津手中的钱加上这个月妈妈给的钱，不够这个月的原定预算。如果不会，计算到2004年年末，妈妈将津津平常存的钱加上20％还给津津之后，津津手中会有多少钱。

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