对MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition论文中算法编程实现。注：原论文使用的是DE,我这里用的是GA\EO的一些思想取替换DE,GA与DE原理一样,因此不影响GitHub链接：https://github.com/425776024/MOEADMOEAD算法论文大致介绍详细，这个中文的帖子也...

1.形式2.投影法通常迭代形如：2.1当有约束时，这类算法迭代出的点很可能不满足约束，可以使用投影形式，然点投影到约束内，u,l为约束范围：这样对上面的迭代形式进行改进，然每次迭代后的点保持在约束内：2.2投影梯度法 3.线性约束优化的投影3.1 投影算子P线性约束时，投影算子是正交投影矩阵P:存在约束时，负梯度方向并不一定就是可行方...

1.PCA主成分分析PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术，实现的是高维数据映射到低维的降维。PCA原理这个介绍的不错：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html线性代数矩阵性质背景：特征值表示的是矩阵在特征值对应的特征向量方向上的伸缩大小；线性代数的本质这个课有不错介绍：https://www.bilibili.com/video/...

CEC上有很多这类函数，但是国内好像访问不了。但是可以百度得到，这里总结一些：这个链接有更详细的函数介绍：http://www.sfu.ca/~ssurjano/optimization.htmlAckley FunctionBukin Function N. 6Cross-in-Tray FunctionDrop-Wave FunctionEggholder Functi...

np.poly1d()此函数有3个参数1.参数1：系数向量 import numpy as npa= np.array([2,1,1])f = np.poly1d(a)print(f)#2 x2 + 1 x + 1 2.参数2：bool则表示把数组中的值作为根，然后反推多项式，例如：q = np.poly1d([2,3,5],True)print(q)#(x ...

目录1.原理背景拉普拉斯修正 半朴素贝叶斯贝叶斯网scikit-learn实现（GaussianNB，MultinomialNB和BernoulliNB）https://www.cnblogs.com/pinard/p/6074222.html1.原理背景贝叶斯公式：假如我们的分类模型样本是m个样本，每个样本有n个特征，特征输出有K个类别，定义为 ：...

运行容器：docker run -t -i imagename/bin/bash、docker runimagename/bin/bash参数-t让Docker分配一个伪终端并绑定在容器的标准输入上,-i让容器的标准输入保持打开。使用docker run命令来启动容器,docker在后台运行的标准操作包括1.检查本地是否存在指定的镜像,不存在则从公有仓库下载2.使用镜像创...

来自：https://blog.csdn.net/tengweitw/article/details/41174555二维投影上图表示的是，向量b在向量a上的投影。显然有例如以下表达式：当中，P为投影矩阵，由P的表达式能够看出，它具有例如以下性质：三维投影       三维投影，就是将一个向量投影到一个平面上。同上面一样，如果是将b向量投影到平面上的p向量，则有表达式：...

目录0.scipy.optimize.minimize1.无约束最小化多元标量函数1.1Nelder-Mead（单纯形法） 1.2拟牛顿法：BFGS算法1.3牛顿 - 共轭梯度法：Newton-CG2 约束最小化多元标量函数2.1SLSQP(Sequential Least SQuares Programming optimization algorithm) 2....

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html简介隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是的机器学习模型，在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。但是作为一个经典的模型，学习HMM的模型和对应算法，...