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RSS订阅原创 【文献调研】糖尿病患者再入院影响因素
本文针对糖尿病患者再入院影响因素相关文章进行了整理，并将重要内容汇总于本文中，其中一些表述非常具有参考价值。
2023-12-14 11:06:42
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原创 【文献阅读】SFE: A Simple, Fast and Efficient Feature Selection Algorithm for High-Dimensional Data
一种简单有效的特征选择算法
2023-11-18 17:48:01
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原创 【文献调研】多任务学习-Part1
多任务学习是机器学习领域的一个重要研究方向,旨在通过同时学习多个相关任务来提高模型的性能和泛化能力。本文将探讨多任务学习的应用方法、优势以及面临的挑战。
2023-09-01 12:15:03
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原创 【文献阅读】多目标优化算法改进-Part2
文章聚焦于中国知网上NSGA2算法改进的文章，时间为20-23年，时间比较新，具有一定代表性；就算法改进的点来看，其实比较全了，从进化算法本身算子的改进，到多目标问题相关的排序策略、最优解策略，以及从实际问题出来考虑其特点做出的改进，非常值得参考。
2023-06-12 21:37:04
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原创 【文献阅读】模糊C均值聚类算法改进-Part1
本文以快速了解模糊C均值聚类算法的改进现状为初心，选择了知网上相关文献进行阅读和重点摘取，未调研文献期刊及来源，不保证文献质量以及算法改进种类的覆盖程度；在上述文献中，对于模糊C均值聚类的改进可以分为目标函数和隶属度约束两个大类，其中目标函数部分可以是对初始聚类中心的改进（物理上的局部密度、启发式算法的寻优或者其他）、距离的度量方式（目前距离存在什么问题）以及基于实际问题考虑增加的目标；隶属度约束可以是考虑样本邻域信息等提出的内容。数据正则化这篇文章相对来说较为抽象，暂不归于分类范围中。
2023-06-04 20:34:50
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原创 【文献阅读】多目标优化算法改进-Part1
本着快速了解多目标优化算法改进策略的初心，本次文献阅读选择了知网上的一些相关文章，没有考察文章期刊等级；只从策略上看，确实质量不怎么高，主要是对算法本身算子做的一些改进，包括自适应参数调整、混合策略和多目标问题相关的拥挤距离与外部维度档案机制的引入（一定程度上也算是策略混合吧）； 实验设计的话，也相对单薄，有针对算法改进前后的实际应用效果对比，有改进前后的测试函数对比，也有选择简单经典多目标优化算法对比，看起来都不复杂，最终都要收敛到实际问题的效果提升问题上。
2023-06-04 17:00:14
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原创 【Python网络爬虫与信息提取】Request+BeautifulSoup
【Python网络爬虫与信息提取】Request+BeautifulSoup
2023-02-27 18:39:11
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原创 【文献调研】再入院预测（1）
背景：利用深度学习去大规模的分析电子健康记录数据仍具有极大的挑战；基于大量医学文本，及时识别心力衰竭患者并建立再入院预测模型，可以使临床医生采取正确的治疗从而防止患者病情恶化、减轻患者费用负担。内容：数据：利用MIMIC-3公开数据库的非结构化数据（会包含历史疾病、家族疾病等更为丰富的患者信息，同时存在口语化词汇多，内容稀疏等问题）进行心衰疾病诊断和再入院预测的研究。方法：以非结构化数据为实验支撑，搭建深度学习模型。
2023-02-22 20:50:49
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原创 【文献调研】慢病患者就医行为预测：就医选择行为有哪些？预测什么？如何预测？慢病患者？
【文献阅读】慢病患者就医行为预测：就医选择行为有哪些？预测什么？如何预测？慢病患者？
2023-02-11 18:49:50
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原创 粒子群优化算法（PSO）及Matlab实现
于1995年由美国社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart受共同提出，通过对Frank Hepper的模型进行修正，使。本文主要从六个部分来介绍该算法。
2022-08-20 15:38:03
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原创 【知识学习】Git：如何利用Git实现Matlab代码版本管理
本文主要针对如何利用Git实现Matlab代码版本管理进行了梳理，具体内容可见文章~
2022-06-11 16:09:45
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原创 【文献学习1】PSO-KMC：基于粒子群的K均值聚类算法
目录一、文献框架二、简介和创新点三、理论综述1. PSO算法2. PSO-KMC算法3. 算法流程四、实验分析五、疑问和思考六、相关文献一、文献框架二、简介和创新点针对K均值聚类算法的缺陷，结合粒子群提出一种新的K均值聚类算法，并与现有的基于遗传算法的KMC算法进行比较，通过理论分析与数据实验，证明该算法的有效性和优越性。三、理论综述1. PSO算法PSO算法采用实数编码方式，具有三个重要参数：位置、速度和适应度值；算法中每个粒子自带位置和速度
2021-03-09 11:15:02
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转载 【机器学习】特征选择方法汇总
目录一、介绍二、流程三、方法一、介绍特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化模型，协助理解数据产生的过程。之所以要考虑特征选择，是因为机器学习经常面临过拟合的问题。 过拟合的表现是模型参数太贴合训练集数据，模型在训练集上效果很好而在测试集上表现不好，也就是在高方差。简言之模型的泛化.
2021-01-24 13:26:03
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原创 【群体智能】布谷鸟搜索算法
【群智能优化算法学习】布谷鸟搜索算法目录【群智能优化算法学习】布谷鸟搜索算法一、预备知识1. 分布2. 随机游走二、设计思想1. 设计思想概括2. 布谷鸟行为分析三、理想化规则四、实现过程/基本流程五、Matlab实现1. 代码2. 输出一、预备知识1. 分布（1）Thin-detailed Distribution：以指数分布为分界线，x趋于无穷时，下降速率更快，如正态分布68-95-99.7（2）Exponential Distribu
2020-12-08 18:06:04
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创新创业比赛财务部分相关资料及应用实例
2023-05-28
粒子群算法MATLAB实现2.zip
2020-11-02
粒子群算法（PSO）Matlab实现.zip
2020-11-02
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