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RSS订阅原创 模拟退火算法（SA）详解
模拟退火算法(SA)源于固体退火原理，是一种基于概率的算法。将固体加温至充分高的温度，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，分子和原子越不稳定。在冷却（降温）过程中，固体在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。当E(n+1)>E(n)时， Metropolis接受准则使模拟退火算法具有一定爬坡能力，且这种爬坡能力会随着温度降低逐渐降低，最终趋于稳定。模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解，因此有可能会跳出这个局部的最优解，达到全局的最优解。.....
2022-08-09 21:27:30
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原创 主成分分析（PCA）原理详解
一.背景引入与预备知识问题引入：假设一组样本只有两个特征(x1,x2)，对样本进行各轴投影，计算对应方差可知数据在水平和垂直方向上的离散度。但是数据在对角方向也明显呈现一种规律，那么如何描述数据呈对角线分布的特点？另外数据点在各轴的投影十分密集导致各样本难以区分，如何解决这个问题？鉴于上述原因，我们旋转坐标系来尽可能描述数据潜在的性质，新坐标系如下所示旋转重构的新坐标系的满足下列性质：1. 最近重构性：样本到这个超平面的距离都足够近2. 最大可分性：样本点到这个超平面上的投影
2022-05-04 21:22:07
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原创 SSR、SSE、SST、R-square比较与联系
1.基础概念SSR:回归平方和 SSE:残差平方和 SST:总离差平方和 R-square:拟合优度注：表示真实的观测值，表示真实观测值的平均值，表示拟合值 SSE,SSR,SST在线性回归模型的直观表示如下 2.SSR、SSE、SST关系的数学证明...
2022-04-28 20:53:19
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原创 算法图解-python中构建图用于广度优先搜索算法
由于python自带数据结构不含图等数据结构，在使用python构建图需要依赖第三方库networkx,并且需要便准库中的队列来实现广度优先搜索算法。本文原始算法出自《算法图解》，原文通过不断创建字典(散列表)实现图结构，这里依靠第三方库重新实现，可视化及便捷性提高。import networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltfrom collections import dequedef is_salesman(name): # 判断对象是
2022-04-26 20:06:12
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空空如也
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