Python贪心算法

Python贪心算法

所谓贪心算法是指在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优加以考虑,它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。下面让我们来看一个经典的例题。假设超市的收银柜中有1分、2分、5分、1角、2角、5角、1元的硬币。顾客
Python190
python里面什么是贪婪?

python里面什么是贪婪?

Python里面的贪婪算法(又称贪心算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,关键是贪心策略的选择,选择
Python210
凸优化&非凸优化

凸优化&非凸优化

凸优化指的是,如果得到了局部最优,那么这个局部最优就是全局最优。 讲凸优化就涉及到凸函数和凸集合 集合C内任意两点间的线段也均在集合C内,则称集合C为 凸集 ,比如(盗图): 所以 比如 像是 一阶的就是一个凸集
Python170
python有没有粒子群算法包

python有没有粒子群算法包

scikit-opt 调研过很多粒子群算法包,这个是比较好用的了定义你的目标函数def demo_func(x):    x1, x2, x3 = x    return x1 ** 2 + (x2 - 0.05) ** 2 + x3 
Python150
c语言算法有哪些

c语言算法有哪些

这里整理c语言常用算法,主要有:交换算法查找最小值算法冒泡排序选择排序插入排序shell排序 (希尔排序)归并排序快速排序二分查找算法查找重复算法0) 穷举法穷举法简单粗暴,没有什么问题是搞不定的,只要你肯花时间。同时对于小数据量,穷举法就
Python120
r语言stepaic出错

r语言stepaic出错

看看对象是不是空的,有时候文件路径或者名称不对,数据并没有导入成功。R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的RossIhaka和RobertGentleman开发,(也因此称为R)现在由“R开发核心团
Python150
R语言之逐步回归

R语言之逐步回归

R语言之逐步回归 逐步回归就是从自变量x中挑选出对y有显著影响的变量,已达到最优用step()函数导入数据集cement&lt-data.frame( X1=c( 7,1, 11, 11,7, 11,3,1,
Python150
逐步回归的R语言实现

逐步回归的R语言实现

逐步回归的R语言实现定义类型向前引入法从一元回归开始,逐步增加变量,使指标值达到最优为止相互删除法从全变量回归方程开始,逐步删去某个变量,使指标值达到最优为止逐步筛选法综合上述方法衡量标准R2:越大越好AIC:越小越好step()usage
Python170
基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤:将数据存成csv格式,逗号分隔在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式加载lars包,先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量,并计算回归系数具体代码如下: 需要注意的地方: 1、
Python120
c语言算法有哪些

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这里整理c语言常用算法,主要有:交换算法查找最小值算法冒泡排序选择排序插入排序shell排序 (希尔排序)归并排序快速排序二分查找算法查找重复算法0) 穷举法穷举法简单粗暴,没有什么问题是搞不定的,只要你肯花时间。同时对于小数据量,穷举法就
Python180
Python中GridSearchCV在大范围里找到的SVR模型的最优参数结果却更差

Python中GridSearchCV在大范围里找到的SVR模型的最优参数结果却更差

这是有可能的啊,因为网格搜索是遍历网格的各种值,然后计算MAE,然后比较哪组参数最优。两组参数,一组大粒度,一组小粒度,其实大粒度的参数是得不到最优的值的,除非最优参数恰好就是大粒度中的一组;一般是先利用大粒度得到大概的最优值,然后再用小粒
Python120
如何得到r语言中空间面板回归结果如何计算aic

如何得到r语言中空间面板回归结果如何计算aic

只能说这四个变量都采纳的时候回归系数的显著性检验没有通过,这时还不能就简单的把后三个变量删掉,因为变量之间是有关系的。要继续做变量选择和最优回归,像在R语言是用AIC这个统计量和step()函数来得到最优回归方程(就是选显著的变量)。看看对
Python130
c语言常用算法有哪些

c语言常用算法有哪些

0) 穷举法穷举法简单粗暴,没有什么问题是搞不定的,只要你肯花时间。同时对于小数据量,穷举法就是最优秀的算法。就像太祖长拳,简单,人人都能会,能解决问题,但是与真正的高手过招,就颓了。1) 贪婪算法贪婪算法可以获取到问题的局部最优解,不一定
Python140
基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤:将数据存成csv格式,逗号分隔在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式加载lars包,先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量,并计算回归系数具体代码如下: 需要注意的地方: 1、
Python140
Python实现基于遗传算法的排课优化

Python实现基于遗传算法的排课优化

排课问题的本质是将课程、教师和学生在合适的时间段内分配到合适的教室中,涉及到的因素较多,是一个多目标的调度问题,在运筹学中被称为时间表问题(Timetable Problem,TTP)。设一个星期有n个时段可排课,有m位教师需要参与排课,
Python70
c语言算法有哪些

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这里整理c语言常用算法,主要有:交换算法查找最小值算法冒泡排序选择排序插入排序shell排序 (希尔排序)归并排序快速排序二分查找算法查找重复算法0) 穷举法穷举法简单粗暴,没有什么问题是搞不定的,只要你肯花时间。同时对于小数据量,穷举法就
Python230
python量化投资是什么

python量化投资是什么

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看,按照管理资产的规模,全球排名前
Python210
基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析

基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤:将数据存成csv格式,逗号分隔在R中,读取数据,然后将数据转成矩阵形式加载lars包,先安装调用lars函数确定Cp值最小的步数确定筛选出的变量,并计算回归系数具体代码如下: 需要注意的地方: 1、
Python150
Python中GridSearchCV在大范围里找到的SVR模型的最优参数结果却更差

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这是有可能的啊,因为网格搜索是遍历网格的各种值,然后计算MAE,然后比较哪组参数最优。两组参数,一组大粒度,一组小粒度,其实大粒度的参数是得不到最优的值的,除非最优参数恰好就是大粒度中的一组;一般是先利用大粒度得到大概的最优值,然后再用小粒
Python200