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python優化演算法

發布時間: 2022-12-09 12:08:47

『壹』 有沒有用python實現的遺傳演算法優化BP神經網路的代碼

下面是函數實現的代碼部分:
clc
clear all
close all
%% 載入神經網路的訓練樣本 測試樣本每列一個樣本 輸入P 輸出T,T是標簽
%樣本數據就是前面問題描述中列出的數據
%epochs是計算時根據輸出誤差返回調整神經元權值和閥值的次數
load data
% 初始隱層神經元個數
hiddennum=31;
% 輸入向量的最大值和最小值
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
inputnum=size(P,1); % 輸入層神經元個數
outputnum=size(T,1); % 輸出層神經元個數
w1num=inputnum*hiddennum; % 輸入層到隱層的權值個數
w2num=outputnum*hiddennum;% 隱層到輸出層的權值個數
N=w1num+hiddennum+w2num+outputnum; %待優化的變數的個數
%% 定義遺傳演算法參數
NIND=40; %個體數目
MAXGEN=50; %最大遺傳代數
PRECI=10; %變數的二進制位數
GGAP=0.95; %代溝
px=0.7; %交叉概率
pm=0.01; %變異概率
trace=zeros(N+1,MAXGEN); %尋優結果的初始值
FieldD=[repmat(PRECI,1,N);repmat([-0.5;0.5],1,N);repmat([1;0;1;1],1,N)]; %區域描述器
Chrom=crtbp(NIND,PRECI*N); %初始種群
%% 優化
gen=0; %代計數器
X=bs2rv(Chrom,FieldD); %計算初始種群的十進制轉換
ObjV=Objfun(X,P,T,hiddennum,P_test,T_test); %計算目標函數值
while gen

『貳』 如何用python實現smo演算法

在ml中常見的優化演算法基本都是: sgd 這種對每個單變數進行同步更新 als(交替最小二乘)/smo(序列最小優化)這種交替(固定一個單變數,優化另一個單變數)思路。如果你熟悉smo,那麼als就也可以理解了。 其它(希望更多的人補充)

『叄』 學習多目標優化需要掌握哪些python知識

多目標優化

目標優化問題一般地就是指通過一定的優化演算法獲得目標函數的最優化解。當優化的目標函數為一個時稱之為單目標優化(Single-
objective Optimization Problem,
SOP)。當優化的目標函數有兩個或兩個以上時稱為多目標優化(Multi-objective Optimization Problem,
MOP)。不同於單目標優化的解為有限解,多目標優化的解通常是一組均衡解。

多目標優化演算法歸結起來有傳統優化演算法和智能優化演算法兩大類。
1. 傳統優化演算法包括加權法、約束法和線性規劃法等,實質上就是將多目標函數轉化為單目標函數,通過採用單目標優化的方法達到對多目標函數的求解。
2. 智能優化演算法包括進化演算法(Evolutionary Algorithm, 簡稱EA)、粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)等。

Pareto最優解:

若x*∈C*,且在C中不存在比x更優越的解x,則稱x*是多目標最優化模型式的Pareto最優解,又稱為有效解。
一般來說,多目標優化問題並不存在一個最優解,所有可能的解都稱為非劣解,也稱為Pareto解。傳統優化技術一般每次能得到Pareo解集中的一個,而
用智能演算法來求解,可以得到更多的Pareto解,這些解構成了一個最優解集,稱為Pareto最優解。它是由那些任一個目標函數值的提高都必須以犧牲其
他目標函數值為代價的解組成的集合,稱為Pareto最優域,簡稱Pareto集。

Pareto有效(最優)解非劣解集是指由這樣一些解組成的集合:與集合之外的任何解相比它們至少有一個目標函數比集合之外的解好。

求解多目標優化問題最有名的就是NSGA-II了,是多目標遺傳演算法,但其對解的選擇過程可以用在其他優化演算法上,例如粒子群,蜂群等等。這里簡單介紹一下NSGA-II的選擇演算法。主要包含三個部分:
1. 快速非支配排序
要先講一下支配的概念,對於解X1和X2,如果X1對應的所有目標函數都不比X2大(最小問題),且存在一個目標值比X2小,則X2被X1支配。
快速非支配排序是一個循環分級過程:首先找出群體中的非支配解集,記為第一非支配層,irank=1(irank是個體i的非支配值),將其從群體中除去,繼續尋找群體中的非支配解集,然後irank=2。
2. 個體擁擠距離
為了使計算結果在目標空間比較均勻的分布,維持種群多樣性,對每個個體計算擁擠距離,選擇擁擠距離大的個體,擁擠距離的定義為:
L[i]d=L[i]d+(L[i+1]m−L[i−1]m)/(fmaxm−fminm)
L[i+1]m是第i+1個個體的第m目標函數值,fmaxm 和 fminm是集合中第m個目標函數的最大和最小值。
3. 精英策略選擇
精英策略就是保留父代中的優良個體直接進入子代,防止獲得的Pareto最優解丟失。將第t次產生的子代種群和父代種群合並,然後對合並後的新種群進行非支配排序,然後按照非支配順序添加到規模為N的種群中作為新的父代。

『肆』 python人臉識別所用的優化演算法有什麼

python三步實現人臉識別

Face Recognition軟體包

這是世界上最簡單的人臉識別庫了。你可以通過Python引用或者命令行的形式使用它,來管理和識別人臉。

該軟體包使用dlib中最先進的人臉識別深度學習演算法,使得識別准確率在《Labled Faces in the world》測試基準下達到了99.38%。

它同時提供了一個叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行對一個文件夾中的圖片進行識別操作。

特性

在圖片中識別人臉

找到圖片中所有的人臉

這里是一個例子:

1
  • https://github.com/ageitgey/face_recognition/blob/master/examples/recognize_faces_in_picture
  • 『伍』 Python怎麼做最優化

    一、概觀scipy中的optimize子包中提供了常用的最優化演算法函數實現。我們可以直接調用這些函數完成我們的優化問題。optimize中函數最典型的特點就是能夠從函數名稱上看出是使用了什麼演算法。下面optimize包中函數的概覽:1.非線性最優化fmin -- 簡單Nelder-Mead演算法fmin_powell -- 改進型Powell法fmin_bfgs -- 擬Newton法fmin_cg -- 非線性共軛梯度法fmin_ncg -- 線性搜索Newton共軛梯度法leastsq -- 最小二乘2.有約束的多元函數問題fmin_l_bfgs_b ---使用L-BFGS-B演算法fmin_tnc ---梯度信息fmin_cobyla ---線性逼近fmin_slsqp ---序列最小二乘法nnls ---解|| Ax - b ||_2 for x=03.全局優化anneal ---模擬退火演算法brute --強力法4.標量函數fminboundbrentgoldenbracket5.擬合curve_fit-- 使用非線性最小二乘法擬合6.標量函數求根brentq ---classic Brent (1973)brenth ---A variation on the classic Brent(1980)ridder ---Ridder是提出這個演算法的人名bisect ---二分法newton ---牛頓法fixed_point7.多維函數求根fsolve ---通用broyden1 ---Broyden』s first Jacobian approximation.broyden2 ---Broyden』s second Jacobian approximationnewton_krylov ---Krylov approximation for inverse Jacobiananderson ---extended Anderson mixingexcitingmixing ---tuned diagonal Jacobian approximationlinearmixing ---scalar Jacobian approximationdiagbroyden ---diagonal Broyden Jacobian approximation8.實用函數line_search ---找到滿足強Wolfe的alpha值check_grad ---通過和前向有限差分逼近比較檢查梯度函數的正確性二、實戰非線性最優化fmin完整的調用形式是:fmin(func, x0, args=(), xtol=0.0001, ftol=0.0001, maxiter=None, maxfun=None, full_output=0, disp=1, retall=0, callback=None)不過我們最常使用的就是前兩個參數。一個描述優化問題的函數以及初值。後面的那些參數我們也很容易理解。如果您能用到,請自己研究。下面研究一個最簡單的問題,來感受這個函數的使用方法:f(x)=x**2-4*x+8,我們知道,這個函數的最小值是4,在x=2的時候取到。from scipy.optimize import fmin #引入優化包def myfunc(x):return x**2-4*x+8 #定義函數x0 = [1.3] #猜一個初值xopt = fmin(myfunc, x0) #求解print xopt #列印結果運行之後,給出的結果是:Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 16Function evaluations: 32[ 2.00001953]程序准確的計算得出了最小值,不過最小值點並不是嚴格的2,這應該是由二進制機器編碼誤差造成的。除了fmin_ncg必須提供梯度信息外,其他幾個函數的調用大同小異,完全類似。我們不妨做一個對比:from scipy.optimize import fmin,fmin_powell,fmin_bfgs,fmin_cgdef myfunc(x):return x**2-4*x+8x0 = [1.3]xopt1 = fmin(myfunc, x0)print xopt1printxopt2 = fmin_powell(myfunc, x0)print xopt2printxopt3 = fmin_bfgs(myfunc, x0)print xopt3printxopt4 = fmin_cg(myfunc,x0)print xopt4給出的結果是:Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 16Function evaluations: 32[ 2.00001953]Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 531.99999999997Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 12Gradient evaluations: 4[ 2.00000001]Optimization terminated successfully.Current function value: 4.000000Iterations: 2Function evaluations: 15Gradient evaluations: 5[ 2.]我們可以根據給出的消息直觀的判斷演算法的執行情況。每一種演算法數學上的問題,請自己看書學習。個人感覺,如果不是純研究數學的工作,沒必要搞清楚那些推導以及定理雲雲。不過,必須了解每一種演算法的優劣以及能力所及。在使用的時候,不妨多種演算法都使用一下,看看效果分別如何,同時,還可以互相印證演算法失效的問題。在from scipy.optimize import fmin之後,就可以使用help(fmin)來查看fmin的幫助信息了。幫助信息中沒有例子,但是給出了每一個參數的含義說明,這是調用函數時候的最有價值參考。有源碼研究癖好的,或者當你需要改進這些已經實現的演算法的時候,可能需要查看optimize中的每種演算法的源代碼。在這里:https:/ / github. com/scipy/scipy/blob/master/scipy/optimize/optimize.py聰明的你肯定發現了,順著這個鏈接往上一級、再往上一級,你會找到scipy的幾乎所有源碼!

    『陸』 python 循環內要處理大量數據時怎麼優化

    先嘗試優化程序的時間復雜度,尋找更有效的演算法

    確保了演算法復雜度在可接受范圍之內後,開始進行常數優化,以下是Python優化的幾個小技巧:

    1. 實測表明,for語句一般比while語句效率更高

    2. 同樣實測表明,xrange一般比range要高效

    3. 如果要存儲動態數據(即有可能頻繁變動的數據)少用list和str,多用dict

    4. 實測表明,

      兩個str的連接效率從高到低+=,join,+

      多個str的連接效率從高到低join,+=,+

    5. 盡可能使用列表解析表達式和生成器表達式代替循環一遍來構建list

    6. 避免使用global關鍵字,無論是從代碼效率還是可移植性的方面考慮

    『柒』 Python實現基於遺傳演算法的排課優化

    排課問題的本質是將課程、教師和學生在合適的時間段內分配到合適的教室中,涉及到的因素較多,是一個多目標的調度問題,在運籌學中被稱為時間表問題(Timetable Problem,TTP)。設一個星期有n個時段可排課,有m位教師需要參與排課,平均每位教師一個星期上k節課,在不考慮其他限制的情況下,能夠推出的可能組合就有 種,如此高的復雜度是目前計算機所無法承受的。因此眾多研究者提出了多種其他排課演算法,如模擬退火,列表尋優搜索和約束滿意等。

    Github : https://github.com/xiaochus/GeneticClassSchele

    遺傳演算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型,是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳演算法的流程如下所示:

    遺傳演算法首先針對待解決問題隨機生成一組解,我們稱之為種群(Population)。種群中的每個個體都是問題的解,在優化的過程中,演算法會計算整個種群的成本函數,從而得到一個與種群相關的適應度的序列。如下圖所示:

    為了得到新的下一代種群,首先根據適應度對種群進行排序,從中挑選出最優的幾個個體加入下一代種群,這一個過程也被稱為精英選拔。新種群餘下的部分通過對選拔出來的精英個體進行修改得到。

    對種群進行修改的方法參考了生物DAN進化的方法,一般使用兩種方法: 變異 和 交叉 。 變異 的做法是對種群做一個微小的、隨機的改變。如果解的編碼方式是二進制,那麼就隨機選取一個位置進行0和1的互相突變;如果解的編碼方式是十進制,那麼就隨機選取一個位置進行隨機加減。 交叉 的做法是隨機從最優種群中選取兩個個體,以某個位置為交叉點合成一個新的個體。

    經過突變和交叉後我們得到新的種群(大小與上一代種群一致),對新種群重復重復上述過程,直到達到迭代次數(失敗)或者解的適應性達到我們的要求(成功),GA演算法就結束了。

    演算法實現

    首先定義一個課程類,這個類包含了課程、班級、教師、教室、星期、時間幾個屬性,其中前三個是我們自定義的,後面三個是需要演算法來優化的。

    接下來定義cost函數,這個函數用來計算課表種群的沖突。當被測試課表沖突為0的時候,這個課表就是個符合規定的課表。沖突檢測遵循下面幾條規則:

    使用遺傳演算法進行優化的過程如下,與上一節的流程圖過程相同。

    init_population :隨機初始化不同的種群。
    mutate :變異操作,隨機對 Schele 對象中的某個可改變屬性在允許范圍內進行隨機加減。
    crossover :交叉操作,隨機對兩個對象交換不同位置的屬性。
    evolution :啟動GA演算法進行優化。

    實驗結果

    下面定義了3個班,6種課程、教師和3個教室來對排課效果進行測試。

    優化結果如下,迭代到第68次時,課程安排不存在任何沖突。

    選擇1203班的課表進行可視化,如下所示,演算法合理的安排了對應的課程。

    『捌』 用python處理一個1G左右的數據集,運行速度非常慢,怎樣優化

    第一個辦法,降低數據集的大小。python處理數據,如果數據結構中的數據超過2GB,通常都會很慢。如何降低數據集大小,需要修改演算法。

    第二個辦法,將數據結構採用數組array或者是numarray存貯。這樣內存數量與查找效率都會提高。盡量不要使用大的dict。使用一個省內存的blist代替list

    第三個辦法,將數據通過共享內存,讓C++擴展模塊來處理。

    常用的是第二種辦法。就是換個數據結構就可以提高效率。

    『玖』 建議收藏!10 種 Python 聚類演算法完整操作示例

    聚類或聚類分析是無監督學習問題。它通常被用作數據分析技術,用於發現數據中的有趣模式,例如基於其行為的客戶群。有許多聚類演算法可供選擇,對於所有情況,沒有單一的最佳聚類演算法。相反,最好探索一系列聚類演算法以及每種演算法的不同配置。在本教程中,你將發現如何在 python 中安裝和使用頂級聚類演算法。完成本教程後,你將知道:

    聚類分析,即聚類,是一項無監督的機器學習任務。它包括自動發現數據中的自然分組。與監督學習(類似預測建模)不同,聚類演算法只解釋輸入數據,並在特徵空間中找到自然組或群集。

    群集通常是特徵空間中的密度區域,其中來自域的示例(觀測或數據行)比其他群集更接近群集。群集可以具有作為樣本或點特徵空間的中心(質心),並且可以具有邊界或范圍。

    聚類可以作為數據分析活動提供幫助,以便了解更多關於問題域的信息,即所謂的模式發現或知識發現。例如:

    聚類還可用作特徵工程的類型,其中現有的和新的示例可被映射並標記為屬於數據中所標識的群集之一。雖然確實存在許多特定於群集的定量措施,但是對所識別的群集的評估是主觀的,並且可能需要領域專家。通常,聚類演算法在人工合成數據集上與預先定義的群集進行學術比較,預計演算法會發現這些群集。

    有許多類型的聚類演算法。許多演算法在特徵空間中的示例之間使用相似度或距離度量,以發現密集的觀測區域。因此,在使用聚類演算法之前,擴展數據通常是良好的實踐。

    一些聚類演算法要求您指定或猜測數據中要發現的群集的數量,而另一些演算法要求指定觀測之間的最小距離,其中示例可以被視為「關閉」或「連接」。因此,聚類分析是一個迭代過程,在該過程中,對所識別的群集的主觀評估被反饋回演算法配置的改變中,直到達到期望的或適當的結果。scikit-learn 庫提供了一套不同的聚類演算法供選擇。下面列出了10種比較流行的演算法:

    每個演算法都提供了一種不同的方法來應對數據中發現自然組的挑戰。沒有最好的聚類演算法,也沒有簡單的方法來找到最好的演算法為您的數據沒有使用控制實驗。在本教程中,我們將回顧如何使用來自 scikit-learn 庫的這10個流行的聚類演算法中的每一個。這些示例將為您復制粘貼示例並在自己的數據上測試方法提供基礎。我們不會深入研究演算法如何工作的理論,也不會直接比較它們。讓我們深入研究一下。

    在本節中,我們將回顧如何在 scikit-learn 中使用10個流行的聚類演算法。這包括一個擬合模型的例子和可視化結果的例子。這些示例用於將粘貼復制到您自己的項目中,並將方法應用於您自己的數據。

    1.庫安裝

    首先,讓我們安裝庫。不要跳過此步驟,因為你需要確保安裝了最新版本。你可以使用 pip Python 安裝程序安裝 scikit-learn 存儲庫,如下所示:

    接下來,讓我們確認已經安裝了庫,並且您正在使用一個現代版本。運行以下腳本以輸出庫版本號。

    運行該示例時,您應該看到以下版本號或更高版本。

    2.聚類數據集

    我們將使用 make _ classification ()函數創建一個測試二分類數據集。數據集將有1000個示例,每個類有兩個輸入要素和一個群集。這些群集在兩個維度上是可見的,因此我們可以用散點圖繪制數據,並通過指定的群集對圖中的點進行顏色繪制。這將有助於了解,至少在測試問題上,群集的識別能力如何。該測試問題中的群集基於多變數高斯,並非所有聚類演算法都能有效地識別這些類型的群集。因此,本教程中的結果不應用作比較一般方法的基礎。下面列出了創建和匯總合成聚類數據集的示例。

    運行該示例將創建合成的聚類數據集,然後創建輸入數據的散點圖,其中點由類標簽(理想化的群集)著色。我們可以清楚地看到兩個不同的數據組在兩個維度,並希望一個自動的聚類演算法可以檢測這些分組。

    已知聚類著色點的合成聚類數據集的散點圖接下來,我們可以開始查看應用於此數據集的聚類演算法的示例。我已經做了一些最小的嘗試來調整每個方法到數據集。3.親和力傳播親和力傳播包括找到一組最能概括數據的範例。

    它是通過 AffinityPropagation 類實現的,要調整的主要配置是將「 阻尼 」設置為0.5到1,甚至可能是「首選項」。下面列出了完整的示例。

    運行該示例符合訓練數據集上的模型,並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖,並由其指定的群集著色。在這種情況下,我無法取得良好的結果。

    數據集的散點圖,具有使用親和力傳播識別的聚類

    4.聚合聚類

    聚合聚類涉及合並示例,直到達到所需的群集數量為止。它是層次聚類方法的更廣泛類的一部分,通過 AgglomerationClustering 類實現的,主要配置是「 n _ clusters 」集,這是對數據中的群集數量的估計,例如2。下面列出了完整的示例。

    運行該示例符合訓練數據集上的模型,並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖,並由其指定的群集著色。在這種情況下,可以找到一個合理的分組。

    使用聚集聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

    5.BIRCHBIRCH

    聚類( BIRCH 是平衡迭代減少的縮寫,聚類使用層次結構)包括構造一個樹狀結構,從中提取聚類質心。

    它是通過 Birch 類實現的,主要配置是「 threshold 」和「 n _ clusters 」超參數,後者提供了群集數量的估計。下面列出了完整的示例。

    運行該示例符合訓練數據集上的模型,並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖,並由其指定的群集著色。在這種情況下,可以找到一個很好的分組。

    使用BIRCH聚類確定具有聚類的數據集的散點圖

    6.DBSCANDBSCAN

    聚類(其中 DBSCAN 是基於密度的空間聚類的雜訊應用程序)涉及在域中尋找高密度區域,並將其周圍的特徵空間區域擴展為群集。

    它是通過 DBSCAN 類實現的,主要配置是「 eps 」和「 min _ samples 」超參數。下面列出了完整的示例。

    運行該示例符合訓練數據集上的模型,並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖,並由其指定的群集著色。在這種情況下,盡管需要更多的調整,但是找到了合理的分組。

    使用DBSCAN集群識別出具有集群的數據集的散點圖

    7.K均值

    K-均值聚類可以是最常見的聚類演算法,並涉及向群集分配示例,以盡量減少每個群集內的方差。

    它是通過 K-均值類實現的,要優化的主要配置是「 n _ clusters 」超參數設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

    運行該示例符合訓練數據集上的模型,並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖,並由其指定的群集著色。在這種情況下,可以找到一個合理的分組,盡管每個維度中的不等等方差使得該方法不太適合該數據集。

    使用K均值聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

    8.Mini-Batch

    K-均值Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本,它使用小批量的樣本而不是整個數據集對群集質心進行更新,這可以使大數據集的更新速度更快,並且可能對統計雜訊更健壯。

    它是通過 MiniBatchKMeans 類實現的,要優化的主配置是「 n _ clusters 」超參數,設置為數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

    運行該示例符合訓練數據集上的模型,並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖,並由其指定的群集著色。在這種情況下,會找到與標准 K-均值演算法相當的結果。

    帶有最小批次K均值聚類的聚類數據集的散點圖

    9.均值漂移聚類

    均值漂移聚類涉及到根據特徵空間中的實例密度來尋找和調整質心。

    它是通過 MeanShift 類實現的,主要配置是「帶寬」超參數。下面列出了完整的示例。

    運行該示例符合訓練數據集上的模型,並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖,並由其指定的群集著色。在這種情況下,可以在數據中找到一組合理的群集。

    具有均值漂移聚類的聚類數據集散點圖

    10.OPTICSOPTICS

    聚類( OPTICS 短於訂購點數以標識聚類結構)是上述 DBSCAN 的修改版本。

    它是通過 OPTICS 類實現的,主要配置是「 eps 」和「 min _ samples 」超參數。下面列出了完整的示例。

    運行該示例符合訓練數據集上的模型,並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖,並由其指定的群集著色。在這種情況下,我無法在此數據集上獲得合理的結果。

    使用OPTICS聚類確定具有聚類的數據集的散點圖

    11.光譜聚類

    光譜聚類是一類通用的聚類方法,取自線性線性代數。

    它是通過 Spectral 聚類類實現的,而主要的 Spectral 聚類是一個由聚類方法組成的通用類,取自線性線性代數。要優化的是「 n _ clusters 」超參數,用於指定數據中的估計群集數量。下面列出了完整的示例。

    運行該示例符合訓練數據集上的模型,並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖,並由其指定的群集著色。在這種情況下,找到了合理的集群。

    使用光譜聚類聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

    12.高斯混合模型

    高斯混合模型總結了一個多變數概率密度函數,顧名思義就是混合了高斯概率分布。它是通過 Gaussian Mixture 類實現的,要優化的主要配置是「 n _ clusters 」超參數,用於指定數據中估計的群集數量。下面列出了完整的示例。

    運行該示例符合訓練數據集上的模型,並預測數據集中每個示例的群集。然後創建一個散點圖,並由其指定的群集著色。在這種情況下,我們可以看到群集被完美地識別。這並不奇怪,因為數據集是作為 Gaussian 的混合生成的。

    使用高斯混合聚類識別出具有聚類的數據集的散點圖

    在本文中,你發現了如何在 python 中安裝和使用頂級聚類演算法。具體來說,你學到了:

    『拾』 #Python干貨#python實現——最優化演算法

    函數詳見rres,此代碼使該演算法運行了兩次

    收獲:
    這是我第一個實現的代碼。學習完該演算法以後,邏輯框架基本上就有了,剩下需要明確的就是對應的python的語言。於是我就開始了查找「如何定義函數」(詳見mofan的優酷),「循環體」和「if條件語句」的格式(https://blog.csdn.net/qq_39407518/article/details/79822498)「數學符號」(詳見mofan的優酷),以及print的使用

    1.def是python中指定義,一般用來定義函數,如果需要深度學習搭建網路可用來定義網路。值得注意的一點是

    我不清楚為什麼,但是如果沒有加的話,那個函數公式就是一個花瓶,就像一個結果輸不出去。

    2.最坑的就是邏輯。一開始邏輯沒理清楚,或者說在代碼上有疏漏,導致我將left和right放在了循環體里,結果可想而知。不過也是因為這個錯誤,我知道pycharm中的debug怎麼用,挺簡單的,網路一下就出來了。

    3.不知道什麼原因,看的莫煩視頻中的print多個變數一起輸出是沒有辦法在我的pycharm中使用的,出來的結果很奇怪。可能是因為我是win10不是ios吧。print如果多個變數一起輸出必須是print("名字:%s,名字2:%s"%(a,b))結果輸出就是名字:a ,名字2:b

    關於python中數據變數。第一遍運行結果出現很明顯不對,於是我採用了debug。結果發現,mid1處一直為1而不是1.5,於是就開始了解數據變數。起初我猜測python默認所有變數為整型,但是根據二分法的結果我意識到此猜測不對,所以要改整個file的變數格式沒有必要。所以我就在mid1式子前面加了一個float,結果就顯示為1.5了。但是如果我將整個式子用()括起來,前面加float,結果還是1。我不太理解為什麼。不過我知道了python的數據格式是根據輸入量決定的,也就是說你的輸入量如果是整型,那麼與其直接相關的計算輸出結果一定是整型,而且還是不採用進位的整型。在我沒有採用+float/+.0這兩種方法之前,mid1~3全部是整型。

    或者不再mid1前面加float,直接將輸入量後面點個點就行
    真的很想吐槽一下print,好麻煩啊啊啊啊每次都得弄個%s,而且有時候還不能放一起!!!!

    不要問我掌握了什麼,要問我現在寫完這個代碼後有多麼的愛python的精度表示 :-)我決定以後只要再編寫數學公式的代碼都將輸入量的小數學點後面補很多0
    fibonacci函數定義,每次debug後我的手都是抖的O( _ )O~

    不知道自己什麼時候有的強迫症,只要是代碼下面有「~」我就必須要消掉。笑哭。這個很簡單,前四個除了費波納茨,都很簡單。

    這個公式看起來很麻煩,便寫的時候更要謹慎。我上回把那個2擱在了分號下面,結果很大,所以還是換算成0.5更好(PS:勿忘那長河般的0)。
    雖然代碼很長,但是主要是因為print太多。本打算在開頭print,最後結果會漏掉最後一部分。懶得想其他辦法了,直接就這樣吧

    一開始while裡面寫成了>,導致run不出來。繼而,debug也沒法用。在網上一查才知道 「沒聯網」+「沒選斷點」。最後想嘗試將else裡面的內容輸出來,結果發現run以後被刷屏了。於是改成i<7以後還是不行,於是想著加一個break跳出循環,結果成效了。
    然後剛剛由debug了一下,才知道原來是i+1在if裡面,因為沒有辦法+1,所以i=6一直存在,就不斷循環。因為加break也好,i+1也好,都可以。

    這是我第一組自己實現的python代碼,就是數學公式用python語言組裝起來。剛開始的時候知道大概需要在語言中體現什麼,但不太清楚。於是我就在網上找了幾個二分法的,他們都各有不同,但框架都差不多,不過如果要用到我們的那個公式里還需要改變很多。然後我就開始分析我們的題,我發現大體需要兩部分,一部分函數定義,一部分循環體。但我不知道如何定義函數,如何寫數學公式,如何弄變數,也就是說一些小點不太會,所以我選擇直接網路。因為我知道自己閱讀的能力不錯,相比於從視頻中提取要素,我更擅長通過閱讀獲得要點。有目的性地找知識點,掌握地更牢固。
    於是我就開始了第一個——二分法的編寫。我發現,自己出現了很多錯誤而且有很多地方都很基礎。但我依然沒選擇視頻,而是將這些問題直接在網路上找,因為視頻講完或許你也沒找到點。當然,這是一步一步走的,不是直接就將程序擺上去,一點一點改。
    隨著前兩個的成功,我發現自己對於這些代碼有了自信,似乎看透了他們的偽裝,抓住了本質。除此之外,我還意識到自己自從8月份以後,學習能力似乎提高了不少,而且有了更為有效的學習方法。各方面都有了一定的覺醒。除了第一個找了幾個牛頭不對馬嘴的代碼,其他都是根據自己的邏輯寫,邏輯通下來以後,對應語言中某一部分不知道如何翻譯就去網路,其實這幾個套路都一樣或者說數學公式轉化的套路都一樣。
    我還意識到,匯編其實是最難的語言,目前為止所學到的,因為很多都需要自己去定義,去死摳,需要記住大量的指令且不能靈活變通。但是其他的卻只需要將一些對應的記下來就好。python真的挺簡單的。而且,我發現自己今天似乎打開了新世界的大門,我愛上了這種充滿了靈性的東西,充滿了嚴謹的美麗,還有那未知的變化,我發現我似乎愛上了代碼。可能不僅僅局限於python,這些語言都充滿了挑戰性。我覺得當你疑惑的時候,就需要相信直覺,至少我發現它很准

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