分解是传统多目标优化算法中的基础策略，但是分解策略还未能广泛的应用于多目标进化优化算法中。该篇文章提出了一个基于分解的多目标进化算法MOEA/D：将一个多目标优化问题分解成许多单目标优化子问题，然后同时对这些子问题进行优化。由于对每一个子问题进行优化时仅使用该子问题邻近的几个子问题的相关信息，因此MOEA/D算法有较低的计算复杂度。实验结果显示了使用标准化目标函数的MOEA/D算法能够处理不同缩放

遗传算法中的模式定理

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线性回归的目的是针对一个或多个特征与连续目标变量之间的关系建模。与监督学习分类相反，回归分析的主要目标是在连续尺度上预测输出，而不是在分类标签上。在下面的小节中，我将介绍线性回归的最基本类型，即简单线性回归，并将它与更一般的多元情形（多特征的线性回归）联系起来。

挑战程序设计竞赛2：算法和数据结构

监督学习（supervised learning）的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。我们也可以将学习过程看作一个在所有假设组成的空间中进行搜索的过程，搜索目标是找到与训练集"匹配"的假设，即能够将训练集中的瓜判断正确的假设。假设的表示一旦确定，假设空间及其规模大小就确定了。与训练集一致的“假设集合”。

MSEn1​i1∑n​wi​yi​−yi​​2nSSE​wi​为每个样本数据的权重系数，wi​> 0, 通常为 1范围∞，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。总而言之，值越小，机器学习网络模型越精确，相反，则越差。

Transformer 学习篇

Pandas 中的 read_excel() 读取 excel 数据详细参数用法

前端交给我们的页面，是 html 页面。如果是我们以前开发，我们需要把他们转成 jsp 页面，jsp 好处就是当我们查出一些数据转发到 JSP 页面以后，我们可以用jsp轻松实现数据的显示，及交互等。jsp 支持非常强大的功能，包括能写 Java 代码，但是呢，我们现在的这种情况，SpringBoot 这个项目首先是以 jar 的方式，不是 war，第二，我们用的还是嵌入式的 Tomcat，所以呢