
算法
SZU_Hadooper
数据挖掘工程师
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多目标优化介绍(小生境)
小生境(Niche):来自于生物学的一个概念,是指特定环境下的一种生存环境,生物在其进化过程中,一般总是与自己相同的物种生活在一起,共同繁衍后代。例如,热带鱼不能在较冷的地带生存,而北极熊也不能在热带生存。把这种思想提炼出来,运用到优化上来的关键操作是:当两个个体的海明距离小于预先指定的某个值(称之为小生境距离)时,惩罚其中适应值较小的个体。海明距离(Hamming Distance):在转载 2017-10-12 10:43:42 · 18705 阅读 · 3 评论 -
NSGA-II
之前阅读总结各种多目标GA算法特点的论文《Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial》(Abdullah Konak等,Reliability Engineering and System Safety,2006)中,提到了一个相对效果比较好的算法NSGA-II,于是找了相关的论文仔细学习了这个算法的过程。转载 2017-10-12 10:47:00 · 6626 阅读 · 2 评论 -
Pareto最优解排序
1879年,经济学家意大利人维弗雷多·帕雷托 (Villefredo Pareto) 提出:社会财富的80%是掌握在20%的人手中,而余下的80%的人只占有20%的财富。渐渐地,这种“关键的少数(vital few)和次要的多数(trivial many)”的理论,被广为应用在社会学和经济学中,并被成之为Pareto原则(Pareto Principle)。Pareto原则也常被称为80/20效率转载 2017-10-13 16:08:04 · 15556 阅读 · 0 评论 -
XGboost详解
前言 作为一个非常有效的机器学习方法,Boosted Tree是数据挖掘和机器学习中最常用的算法之一。因为它效果好,对于输入要求不敏感,往往是从统计学家到数据科学家必备的工具之一,它同时也是kaggle比赛冠军选手最常用的工具。最后,因为它的效果好,计算复杂度不高,也在工业界中有大量的应用。Boosted Tree的若干同义词 说到这里可能有人会问,为什么我没有听过这个名字。这是因为Boost转载 2018-01-02 14:54:47 · 705 阅读 · 0 评论