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机器学习之模拟退火算法

模拟退火算法(Simulate Anneal Arithmetic,SAA)是一种通用概率演算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明。而V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。

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#机器学习#模拟退火算法#算法
机器学习之KNN —— K最近邻分类算法

KNN(K- Nearest Neighbor)法即K最邻近法,最初由 Cover和Hart于1968年提出,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观:如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别 。该方法的不

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#算法#机器学习#分类
机器学习之遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm,GA)最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复

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#机器学习#人工智能#算法
机器学习之KNN —— K最近邻分类算法

KNN(K- Nearest Neighbor)法即K最邻近法,最初由 Cover和Hart于1968年提出,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观:如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别 。该方法的不

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#算法#机器学习#分类
机器学习之覆盖算法

覆盖算法和支持向量机是两种重要的机器学习分类方法,但长期以来一直缺少基于覆盖算法的通用分类器,在一定程度上阻碍了覆盖算法的推广。

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#算法#机器学习#人工智能
Anaconda(Jupyter)里发现不能识别自己的GPU该怎么办?

Anaconda(Jupyter)里发现不能识别自己的GPU该怎么办?

#jupyter#python#pytorch
Anaconda(Jupyter)里发现不能识别自己的GPU该怎么办? <续>

Anaconda是一个Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项,它是科学计算领域非常流行的Python包以及集成环境管理的应用。它的优势主要表现在以下几个方面:默认可以帮你安装好Python主程序,而不用单独下载安装。常用的数据工作包,包含数据导入、清洗、处理、计算、展示等各个环节的主要包都已经安装好,如Pandas、Numpy、Scipy、Statsmo

#jupyter#pytorch#python
机器学习之覆盖算法

覆盖算法和支持向量机是两种重要的机器学习分类方法,但长期以来一直缺少基于覆盖算法的通用分类器,在一定程度上阻碍了覆盖算法的推广。

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#算法#机器学习#人工智能
机器学习之模拟退火算法

模拟退火算法(Simulate Anneal Arithmetic,SAA)是一种通用概率演算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明。而V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。

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#机器学习#模拟退火算法#算法
安装Visio后Office三件套打开后出错【亲测可用】

安装Visio后Office三件套打开后出错【亲测可用】

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