AFSIndividual.py import numpy as np import ObjFunction import copy class AFSIndividual: """class for AFSIndividual""" def __init__(self, vardim, bound): ''' vardim: dimension of variables bound: boundaries of variables ''' se

Contents    1. 协同过滤的简介    2. 协同过滤的核心    3. 协同过滤的实现    4. 协同过滤的应用 1. 协同过滤的简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影,有时候不知道哪一部电影是我们喜欢的或者评分比较高的,那 么通常的做法就是问问周围的朋友,看看最近有什么好的电影推荐.在问的时候,都习惯于问跟自己口味差不 多的朋友,这就是协同过滤的核心思想. 协同过滤是在海量数据中挖掘出小部分与你品味类似的用户,在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他 们喜欢的东西组织

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/11/17 14:42 # @Author : gylhaut # @Site : "http://www.cnblogs.com/gylhaut/" # @File : main.py # @Software: PyCharm # 冒泡排序方法 def DubSort(data): for j in range(1,len(data)): for i in ran

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/11/7 14:50 # @Author : gylhaut # @Site : "http://www.cnblogs.com/gylhaut/" # @File : KNNAlgorithm.py # @Software: PyCharm # coding:utf-8 from numpy import * import operator ##给出训练数据以及对

看了原理,总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型,才算学习深刻.而写此博文的目的是,网上关于K-NN解决此问题的博文很多,但大都是调用Python高级库实现,尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升,也不利于Python初学者实现该模型. 本博文的特点: 一 全面性地总结K-NN模型的特征.用途 二  基于Python的内置模块,不调用任何第三方库实现 博文主要分为四部分: 基本模型(便于理清概念.回顾模型) 对待解决问题的重述 模型(算法)和评价(一来,以便了解模型特点

目录 前言 概述 启发式的理解(重点) 优化问题的定义 个体编码 初始族群的创建 评价 配种选择 锦标赛 轮盘赌选择 随机普遍抽样选择 变异 单点交叉 两点交叉 均匀交叉 部分匹配交叉 突变 高斯突变 乱序突变 位翻转突变 均匀整数突变 环境选择 完全重插入(Pure reinsertion) 均匀重插入(Uniform reinsertion) 精英重插入(Elitist reinsertion) 精英保留重插入(Fitness-based reinsertion) 进化算法的python实现

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义域是输入数据的长度,值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度).算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-analysis.html,转

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的

最近在研究动态障碍物避障算法,在Python语言进行算法仿真时需要实时显示障碍物和运动物的当前位置和轨迹,利用Anaconda的Python打包集合,在Spyder中使用Python3.5语言和matplotlib实现路径的动态显示和交互式绘图(和Matlab功能类似). Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用

可以画画啊!可以画画啊!可以画画啊! 对,有趣的事情需要讲三遍. 事情是这样的,通过python的深度学习算法包去训练计算机模仿世界名画的风格,然后应用到另一幅画中,不多说直接上图! 这个是世界名画"毕加索的自画像"(我也不懂什么是世界名画,但是我会google呀哈哈),以这张图片为模板,让计算机去学习这张图片的风格(至于怎么学习请参照这篇国外大牛的论文http://arxiv.org/abs/1508.06576)应用到自己的这张图片上. 结果就变成下面这个样子了 咦,吓死宝宝了,不

python——常见排序算法解析   算法是程序员的灵魂. 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现 原理的理解是最重要的,我会常回来看看,并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 概述 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

第四百一十五节,python常用排序算法学习 常用排序 名称 复杂度 说明 备注 冒泡排序Bubble Sort O(N*N) 将待排序的元素看作是竖着排列的“气泡”,较小的元素比较轻,从而要往上浮 插入排序 Insertion sort O(N*N) 逐一取出元素,在已经排序的元素序列中从后向前扫描,放到适当的位置 起初,已经排序的元素序列为空 选择排序 O(N*N) 首先在未排序序列中找到最小元素,存放到排序序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素,然后放到排序序列末尾.以

基于python编写一些算法程序等 by:授客 QQ:1033553122 QQ群:7156436 没特意去研究,只是这对群友在QQ群里(7156436)提出的一些小程序实现.编程题,算法.问题等,本着学习的心态,根据自己的想法帮忙去编写实现而已. 题目1:在一串字符串中找出由连续相同字符组成的最长的子字符串,比如输入aabcd,输出aa,输入ab,输出ab,输入abbbbeee,输出bbb,eee,输入aabbbbee,输出bbb 代码实现如下: #!/usr/bin/env python #

基于python的快速傅里叶变换FFT(二)本文在上一篇博客的基础上进一步探究正弦函数及其FFT变换. 知识点  FFT变换,其实就是快速离散傅里叶变换,傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法.要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义.傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加.而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率.振幅和相位.   和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换

1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是KNN算法 $k$ 的出处, 通常 $k$ 是不大于20的整数.最后,选择 $k$ 个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2.实验准备: Python s

首发安全客 如何基于Python写一个TCP反向连接后门 https://www.anquanke.com/post/id/92401 0x0 介绍 在Linux系统做未授权测试,我们须准备一个安全的渗透环境,通常第一件事就是安装虚拟机.且在攻击阶段中还需要对受害系统进行控制.常见的后门大多数是利用Metasploit生成,而目前反病毒产品遇到Metasploit文件签名的程序就会添加特征库作为查杀对象,所以开发出自己的后门程序非常必要. 这篇文章将介绍如何写一个具有反向连接功能的后门. 反向连

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学

基于Python的XSS测试工具XSStrike使用方法 简介 XSStrike 是一款用于探测并利用XSS漏洞的脚本 XSStrike目前所提供的产品特性: 对参数进行模糊测试之后构建合适的payload 使用payload对参数进行穷举匹配 内置爬虫功能 检测并尝试绕过WAF 同时支持GET及POST方式 大多数payload都是由作者精心构造 误报率极低 debian及kali系统可直接下载 本.deb安装包 通用安装方法 使用如下命令进行下载: ? 1 git clone https:/