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令人头疼的优化问题——多目标规划问题matlab求解

???? 今天我们要来解决一个运筹学中较为头疼的问题,多目标规划问题。1.多目标规划问题的描述多目标问题可以描述成如下问题:其中,fi(x)f_i(x)fi​(x)为待优化的目标函数;x为待优化的变量;lb和ub分别为变量x的下限和上限约束;Aeq∗*∗x=beq为变量x的线性等式约束;A∗*∗x≤\leq≤b为变量x的线性不等式约束。在该问题中,目标函数f1f_1f1​和f2f_2f2​是相互矛

#算法#matlab
python数据分析之Dataframe分组(group by)

Dataframe分组统计group by函数对数据进行分组统计主要使用Dataframe函数,其功能如下:根据给定的条件将数据拆分成组。每个组都可单独应用函数(如sum、mean、std等)。将结果合并到一个数据结果中。语法如下:Dataframe.groupby(by=None,axis=0,level=None,as_index=True,sort=True,group_keys=True,

#python#数据分析
MacBook安装git教程,git学习这一篇就够了!

????今天想和大家分享一下git,想做这一期的原因是因为在实习期间,在和测试部门的主管交流需求时,她发现我对git一窍不通,然后叫我有空看看git去,这不,我就开始看看git。我在下面放上github和git的网址方便大家访问????:github: github官网.git: git官网.????今天这一期我主要是从git是什么,如何安装,如何使用这三个方面来讲述,也算是我自己学习的一个过程。

#git#linux#github
Ubuntu下python2.7更新至python3

安装scrapy模块安装不上,一直出现python2.7版本不维护,要求更新的警告,看了n多解决办法,最后自己弄了一个靠谱的。第一步 sudo apt-get install python3第一步更新就遇到问题,直接删除sudo rm /var/lib/dpkg/lock删除完直接安装就好了第二步,删除原来默认指向python2.7版本的链接输入命令 sudo rm /usr/bin/python

#ubuntu#python#linux
python机器学习之K-近邻算法(KNN)

K-近邻算法的原理1.计算已知类别数据集中的每个点与当前点之间的距离:2.选取与当前点最近的K个点3.确定在这K个点中每种类别的频率4.选取频率最大的类别作为当前点的类别sklearn中的API

#机器学习#算法
sklearn机器学习之决策树

????上次学习了sklearn中的线性回归API有兴趣的同学可以查看下面的链接????:线性回归模型: sklearn机器学习之线性回归模型.决策树概念: 决策树详解.????今天我们要学习的内容是决策树,决策树是概率模型,主要有ID3、C4.5和CART树,sklearn中只有ID3和CART树,决策树是很非常重要的分类和回归算法,以及衍生出来的集成算法都是很重要的算法。1.决策树的API首先

#决策树#机器学习#python +1
python机器学习之数据降维(sklearn)

特征选择(删除方差较小的特征值)sklearn的APIfrom sklearn.feature_selection import VarianceThreshold例如var=VarianceThreshold(threshold=0.0)#threshold就是只方差的大小默认为0,如果是填1,就是值删除方差0-1的所有特征值data=var.fit_transform([[1,3,6,2],[

#python#数据分析
python机器学习之特征值处理(sklearn)

数据特征处理在机器学习的算法训练中,有很多数据的特征值不止一个,特征值中有些属性的数字过大,从而对计算结果的影响太大,但是实际情况是每个属性都同等重要,这时候就要处理这种不同取值范围的特征值,通常采用数值归一化,将取值范围处理为0-1或者其他范围之间。1.数据归一化:sklearn归一化APIfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScaler举例:mm=M

#python#机器学习
Python机器学习之sklearn随机森林

1.随机森林是什么?随机森林是一个集成工具,它使用观测数据的子集和变量的子集来建立一个决策树。 它建立多个这样的决策树,然后将他们合并在一起以获得更准确和稳定的预测。(个人理解就是建立很多决策树,然后根据决策树的结果来判断哪个分类更好选哪个)2.随机森林API...

#python#机器学习
sklearn机器学习之线性回归模型

⭐️几天没写博客了,接着来,接下来的内容主要涉及机器学习的sklearn的API的章节,本章节将开启机器学习的入门的课程????:该系列学习主要是讲sklearn中机器学习API的使用。该系列只会涉及较少的原理知识。只会涉及基础概念。目录1.线性回归模型的概念2.sklearn实现2.1 简单的直线2.2 两点定线3. 广义线性回归模型3.1线性回归的性能表现4. 岭回归——L2正则化5. 套索回

#机器学习#python#人工智能
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