15. 主成分分析算法 16. 动态规划模型 17. 神经网络分类模型 18. BP神经网络模型 19. TOPSIS综合评价模型 20. 多目标模糊综合评价模型 21. 非线性规划模型 22. 卷积神经网络模型 23. 逻辑回归模型 24. 模糊综合评价模型 25. 数学建模拟合模型 26. 线性规划模型 27. 整数规划模型 28. 智能优化之粒子群模型 ...
1️⃣4️⃣ 智能优化之模拟退火模型:通过模拟退火算法优化问题。 1️⃣5️⃣ 主成分分析算法:降维处理,提取数据的主要特征。 1️⃣6️⃣ 动态规划模型:解决最优化问题,寻找最优路径。 1️⃣7️⃣ 神经网络分类模型:构建神经网络模型,进行分类和预测。 1️⃣8️⃣ BP神经网络模...
02 随机算法的两类: 蒙特卡罗算法:采样越多,越近似最优解; 拉斯维加斯算法:采样越多,越有机会找到最优解; 蒙特卡罗算法:假如框里有100个苹果,让我每次闭眼拿1个,挑出最大的。于是我随机拿1个,再随机拿1个跟它比,留下大的,再随机拿1个...我每拿一次,留下的...
下面呢,我们主要来讲一下咱们常用的排序算法。1.1冒泡排序 冒泡排序是最简单也是最好理解的一种排序算法,我相信大家大部分都学过也能理解,今天咱们也好好详细的讲解一下冒泡排序算法的思路。冒泡排序的核心是相邻的两个元素进行比较,比较完成后进行两两交换。比如我们排序时按照从小到大的规则进行排序,我们将相邻的...
我们用电脑解决某个没头绪的问题的时候,因为不知道怎么弄,所以用简单粗暴的方法,人脑做这个就不太现实,而电脑完成这些工作就很简单了,所以要学好算法暴力法不能少(虽然在程序竞赛里很少直接用暴力法就可以解决的问题) PRE : 暴力法思想 首先要掌握这种思想 ...
5、图论类算法 可以用来解决网络中最短路径、最大流等问题。例如 Dijkstra 算法等。 6、机器学习与人工智能算法 ①分类算法:例如逻辑回归、聚类分析等。在图像识别领域中,分类算法能够迅速且准确地识别出图像中的目标对象。在消费者行为分析领域中,分类算法则...
算法简介 二分查找算法适用于已排序的数组。算法首先将数组中间的元素与目标值进行比较。如果目标值与元素匹配,则返回其在数组中的位置。如果目标值小于元素,则在数组的下半部分继续搜索。如果目标值大于元素,则在数组的上半部分继续搜索。通过这样做,该算法消除了每次迭代中目标值不存在的一半数据。
一、排序算法 冒泡排序 冒泡排序是一种简单的排序算法,通过重复地遍历要排序的列表,依次比较相邻的元素,如果顺序错误则交换位置。虽然冒泡排序效率不高,但它的概念简单,容易理解,适合用来解释基本的排序思想。 快速排序 快速排序是一种高效的排序算法,它采用分治法的思想,将数组分成较小的子数组,并对每个子数组分别进...
我们来分析一下这个排序算法的运行时间，我们首先需要对列表进行一次简单查找（上一节的傻找），它的运行时间为O(n)。你要找完列表 的所有大，那么你需要执行n次。需要的总时间就很容易得到为O(n x n) = O(n²)。这样的算法有点简单粗暴，当然这能说明问题。具体怎么得出我也 不会，留给你们吧~你们一定...
🚀优化算法:包括随机梯度下降(SGD)及其变种,如Adagrad、Adadelta、Adam等,用于模型的训练优化。📐损失函数:如均方误差(MSE)、交叉熵损失等,用于评估模型的预测效果。这些算法是PyTorch学习过程中的基石,掌握它们将为你打下坚实的基础。0 0 发表评论 发表 ...