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2016年全国大学生数学建模B题优秀论文

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Python:计算经纬度距离

python根据两点的经纬度计算其距离

#python
运筹学数学规划|离散优化求解器大搜罗

内容主要包括:商业整数求解器、开元整数求解器、求解器的对比情况、其他求解器等内容。参考链接:【学界】运筹学数学规划|离散优化求解器大搜罗 (qq.com)

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#python
2015年全国大学生数学建模B题优秀论文

请查看对应的链接:https://www.docin.com/p-1361452743.htmlhttps://www.docin.com/p-1477873331.htmlhttps://www.docin.com/p-1404903927.htmlhttps://www.docin.com/p-1477873331.html理由是:基本在第三问的时候都是考虑了出租车司机、乘客和平台三方的利益的

运筹学优化求解器IBM CPlex

最近有关注一个微信公众号,主要是源于运筹学的相关的内容,今日我将转载其IBM CPlex求解器相关的内容。常用的求解器的相关介绍:https://mp.weixin.qq.com/s/UBfwP6Q4CKLQ0eoOsSxvyQCplex之pythonAPI:https://mp.weixin.qq.com/s/e1pewPxdmUj0Wi9V_Y0lMA...

SSR、SSE、SST、判定系数(可决系数、拟合优度)的计算公式

https://blog.csdn.net/S20144144/article/details/99672706

#python
求解神经网络做十字交叉验证k=10,这种方法到底是得到十个模型还是一个模型

求解神经网络做十字交叉验证k=10,这种方法到底是得到十个模型还是一个模型

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#神经网络#机器学习#深度学习
神经网络中的损失函数如何选择

一般,选择损失函数的标准是,损失函数能够刻画你的任务的一些insight。比如:回归问题,你希望神经网络输出的值与ground-truth的距离更近,选取能刻画距离的loss应该会更合适,比如L1 Loss、MSE Loss等分类问题,你希望神经网络输出的类别与ground-truth的类别一致,选取能刻画类别分布的loss应该会更合适,比如cross_entropy...

tensorflow使用Session模块时报错:AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘Session‘,已解决

此函数只能在创建任何图、运算或张量之前调用。它可以用于从TensorFlow 1.x到2.x的复杂迁移项目的程序开头。找到了一个更简单的方法,在引用tensorflow时,直接用:import tensorflow.compat.v1 as tf

XGboost常见特征处理及其他问题

1. Bagging 和Boosting区别RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习(EnsembleLearning),集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性。(1)形式上Bagging:基本学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法;例如:随机森林bagging主要关注降低方差Boosting:基本学习器间不存在强依赖关系

#机器学习#算法#人工智能 +1
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