1. 果蝇优化算法背景 在夏天,果蝇是一种随处可见的昆虫.果蝇在嗅觉和视觉特别突出.腐烂的食物发出一种刺鼻的味道,温度越高这种气味的扩散速度较快,果蝇对这种味道非常敏感.腐烂的味道和食物的位置有关.一般而言,食物越近,味道越浓:反之,味道越淡.而果蝇一般都是从味道淡的地方,飞往味道浓的地方,即食物所在的方向.当它们在食物附近的时候,可以利用视觉寻找食物.基于果蝇寻找食物的行为,2011年Wen-Tsao Pan提出了果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization). 2. 果蝇优化算

一.模型介绍 pagerank算法主要是根据网页中被链接数用来给网页进行重要性排名. 1.1模型解释 模型核心: a. 如果多个网页指向某个网页A,则网页A的排名较高. b. 如果排名高A的网页指向某个网页B,则网页B的排名也较高,即网页B的排名受指向其的网页的排名的影响. 名词解释: (1)出链如果在网页A中附加了网页B的超链接B-Link,用户浏览网页A时可以点击B-Link然后进入网页B.上面这种A附有B-Link这种情况表示A出链B.可知,网页A也可以出链C,如果A中也附件了网页C的超链

果蝇优化算法(FOA) 果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)是基于果蝇觅食行为的仿生学原理而提出的一种新兴群体智能优化算法. 果蝇优化算法(FOA)通过模拟果蝇利用敏锐的嗅觉和视觉进行捕食的过程,FOA实现对解空间的群体迭代搜索.FOA原理易懂.操作简单.易于实现,具有较强的局部搜索能力. 果蝇算法可应用于求解最优解: 果蝇群体迭代搜寻食物的步骤如下: (1)随机初始化果蝇群体位置. Init X_axis Init Y_axis (2)赋予

有一个字符组成的等式:WWWDOT – GOOGLE = DOTCOM,每个字符代表一个0-9之间的数字,WWWDOT.GOOGLE和DOTCOM都是合法的数字,不能以0开头.请找出一组字符和数字的对应关系,使它们互相替换,并且替换后的数字能够满足等式.这个字符等式是Google公司能力倾向测试实验室的一道题目,这种题目主要考察人的逻辑推导能力和短期记忆能力,通常棋下的好的人解决这类问题会更得心应手一些(飞行棋例外).此类型的题目有很多变种,各种编程比赛中常常能见到它们的身影.比如2005年的G

摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法--LM算法的文章,当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触: LM算法,全称为Levenberg-Marquard算法,它可用于解决非线性最小二乘问题,多用于曲线拟合等场合. LM算法的实现并不算难,它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量p在其邻域内做线性近似,忽略掉二阶以上的导数项,从而转化为线性最小二乘问题,它具有收敛速度快等优点.LM算法属于一种"信赖域法"--所谓的信赖域法,此处稍微解释一下:在最优化算法中,都是

一.  Levenberg-Marquardt算法 (1)y=a*e.^(-b*x)形式拟合 clear all % 计算函数f的雅克比矩阵,是解析式 syms a b y x real; f=a*exp(-b*x); Jsym=jacobian(f,[a b]); % 拟合用数据.参见<数学试验>,p190,例2 % data_1=[0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8]; % obs_1=[19.21 18.15 15.36 18.10 12.89 9.32 7.45 5.24

象群游牧算法的数学模型 象群的游牧行为非常复杂,但是其中一些行为可以帮助我们寻找全局最优解和局部最优解.对此,进行数学建模为: (1) 象群的每个部落都有固定数目的大象: (2) 每次迭代中,部落中都有一定数目的大象离开部落,独自生活并与部落保持一定的联系: (3) 每个部落都是由女族长领导-----在算法中,女族长是适应度值最大的大象. 象群游牧算法 部落中大象位置的更新公式 1)部落中普通大象的更新公式: \(p_{jc}^{t+1} = p_{jc}^{t} + \alpha*(p_{be

前言 购买T12烙铁的相关配件已经1年多了,期间也尝试了一些开源的T12控制器,但都没有成功,要么是配套资料少,要么是英文的,其中51和arduino的居多,STM32的较少.求人不如求己,索性自己开发一个吧!现把制作过程和工作原理记录一下. 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_T12_Controller Gitee:https://gitee.com/Cai-Zi/STM32_T12_Controller PCB:https://oshwhub.co

逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛.本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇, 主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法,最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系,以及在多分类问题上的推广. 逻辑回归 问题 实际工作中,我们可能会遇到如下问题: 预测一个用户是否点击特定的商品 判断用户的性别 预测用户是否会购买给定的品类 判断一条评论是正面的还是负面的 这些都可以看做是分类问题,更准确地,都可以

欠拟合和过拟合 几乎所有的复杂方程都存在结果跟预期差异的情况,越复杂的方程,这种情况就越严重.这里面通常都是算法造成的,当然也存在数据集的个体差异问题. 所以"欠拟合"和"过拟合"是机器学习过程中重要的调优指标之一. 如图所示: 以篇(2)中房价的程序为例,上图中间的那幅图,是比较满意的一种结果.对于我们给出的所有样本,模型的预测结果同实际房价比较贴切的"拟合". 左图则是"欠拟合",有些样本和房价能对应的比较好,有些预测出来

机器学习概念概念 机器 学习是计算机科学的一个分支,从模式识别.人工智能和计算学习理论发展而来,我们可以将其作为数据挖掘的工具 侧重用于数据分析方法理解给定的数据 目的是:开发能够从先前观测的数据,通过可调整的参数进行学习的 程序,为了改善预测结果,将参数设计为可自动调整的 常见应用:垃圾邮件过滤器.搜索引擎,光学字符识别(OCR)和计算机视觉 任何一个问题都始于一个数据集,未知数据的特征根据数据集来预测:为了解决问题选用的机器学习算法用数学模型来描述,模型 包含一些参数,需要在训练集上调试.训

一.前言: 非常感谢Hadoop专业解决方案群:313702010,兄弟们的大力支持,在此说一声辛苦了,经过两周的努力,已经有啦初步的成果,目前第13章 Hadoop的发展趋势小组已经翻译完成,在此对:hbase-深圳-18361.旅人AQUARION表示感谢. 二.意见征集: 本章节由<Hadoop专业解决方案群:313702010>翻译小组完成,为小组校验稿,已经通过小组内部校验通过,特此面向网络征集意见,如果对本章节内容有任何异议,请在评论中加以说明,说明时,请标明行号,也可以以修订的方

逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛.本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇,主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法,最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系,以及在多分类问题上的推广. 逻辑回归 问题 实际工作中,我们可能会遇到如下问题: 预测一个用户是否点击特定的商品 判断用户的性别 预测用户是否会购买给定的品类 判断一条评论是正面的还是负面的 这些都可以看做是分类问题,更准确地,都可以看

摘自:http://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/51404655 词的向量化与word2vec简介 word2vec最初是Tomas Mikolov发表的一篇文章[1],同时开源了相应的代码,作用是将所有词语投影到K维的向量空间,每个词语都可以用一个K维向量表示. 为什么要将词用向量来表示呢?这样可以给词语一个数学上的表示,使之可以适用于某些算法或数学模型.通常将词语表示成向量有如下两种方法. 一.one-hot 表示法 假如语料库里一共

一:起因 (1)自己接下来想走算法的路子,打算把十大算法和数学模型学习一下,算是给自己之前 JavaWeb 的一个总结: (2)记得Java算是第一个比較上手的语言了,更是用JavaWeb走过了非常长的光阴,该给自己做一下小结了: (3)JavaWeb项目开发过程中的错误,总是重复出现,为了避免再次查找的不必要麻烦.在此总结一下. (4)JavaWeb编程一般性错误处理集锦 二:错误梳理 之 HTTP Status 状态码 (1)500 错误:server内部错误)  server遇到错误,无法

j=1...n,N个样本 i=1...c,C聚类 一.优化函数 FCM算法的数学模型其实是一个条件极值问题: 把上面的条件极值问题转化为无条件的极值问题,这个在数学分析上经常用到的一种方法就是拉格朗日乘数法把条件极值转化为无条件极值问题, 需要引入n个拉格朗日因子,如下所示: 然后对各个变量进行求导,从而得到各个变量的极值点. 二.对聚类质心Ck进行求导 其中, 所以, 其中,所选取的距离dij对质心求解不影响. 三.对隶属度函数Uij进行求导 拉格朗日函数分为两部分,我们需要分别对其进行求导,

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

在上一篇文章:机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍 中,对PageRank算法的原理和过程进行了详细的介绍,并通过一个很简单的例子对过程进行了讲解.从上一篇文章可以很快的了解PageRank的基础知识.相比其他一些文献的介绍,上一篇文章的介绍非常简洁明了.说明:本文的主要内容都是来自“赵国,宋建成.Google搜索引擎的数学模型及其应用,西南民族大学学报自然科学版.2010,vol(36),3”这篇学术论文.鉴于文献中本身提供了一个非常简单容易理解和入门的案例,所以本文就使

考虑到知识的复杂性,连续性,将本算法及应用分为3篇文章,请关注,将在本月逐步发表. 1.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍 2.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(2)球队排名应用与C#代码 3.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(3)球队实力排名应用与C#代码 Pagerank是Google排名运算法则(排名公式)的一部分,是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法,是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准.在揉合了诸如Title标

不论今天的计算机技术变化,新技术的出现,所有都是来自数据结构与算法基础.我们需要温故而知新.        算法.架构.策略.机器学习之间的关系.在过往和技术人员交流时,很多人对算法和架构之间的关系感到不可理解,算法是软的,架构是硬的,难道算法和架构还有什么关系不成?其实不然,算法和架构的关系非常紧密.在互联网时代,我们需要用算法处理的数据规模越来越大,要求的处理时间越来越短,单一计算机的处理能力是不可能满足需求的.而架构技术的发展,带来了很多不同特点的分布式计算平台.算法为了能够应用到这些分布