单纯形算法 使用python编程语言通过矩阵运算编程来实现单纯形算法。 1.建立模型后输入数据列出初始单纯形表 将线性规划问题转化为标准型，求minz转化为求max-z 以下图为例 初始化 import numpy as np class Simplex(object): #构造函数（初始化函数） def __init__(self,z,B,bound): self.X_count=len(z) #变量个数 self.b_count=len(bound) #约束条件个数 self.z=z

利用PyTorch实现线性回归的进阶算法，可参考文章：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/121275112

八皇后问题描述 问题： 国际象棋棋盘是8 * 8的方格，每个方格里放一个棋子。皇后这种棋子可以攻击同一行或者同一列或者斜线（左上左下右上右下四个方向）上的棋子。在一个棋盘上如果要放八个皇后，使得她们互相之间不能攻击（即任意两两之间都不同行不同列不同斜线），求出一种（进一步的，所有）布局方式。 首先，我们想到递归和非递归两类算法来解决这个问题。首先说说递归地算法。 很自然的，我们可以基于行来做判断标准。八个皇后都不同行这是肯定的，也就说每行有且仅有一个皇后，问题就在于皇后要放在哪个列。当然八个列下标也都不能有相同，除此之外还要保证斜线上不能有重叠的皇后。 第一个需要解决的小问题就是，如何用数学

众所周知，中文输入法是一个历史悠久的问题，但也实在是个繁琐的活，不知道这是不是网上很少有人分享中文拼音输入法的原因，接着这次NLP Project的机会，我觉得实现一发中文拼音输入法，看看水有多深，结果发现还挺深的，但是基本效果还是能出来的，而且看别的组都做得挺好的，这次就分 享一下我们做的结果吧。 （注：此文假设读者已经具备一些隐马尔可夫模型的知识） 任务描述 实现一个中文拼音输入法。 经过分析，分为以下几个模块来对中文拼音输入法进行实现： 核心功能包括拼音切分(SplitPinyin.py) HMM模型训练(TrainMatrix.py) Trie树构建与搜索接口实现(Pin

算法集 搜索算法： 一种* 波束搜索 禁忌搜索 模拟退火 遗传算法 应用算法： 动态规划解决的背包问题。 该算法返回一个包含实现所有可能值的最小成本排列的集合。 数独解算器。 其他算法： 隐马尔可夫模型 皮尔逊相关 Q学习

Python100经典练习题精简版.docx

LDA(Latent Dirichlet allocation)模型是一种常用而用途广泛地概率主题模型。其实现一般通过Variational inference和Gibbs Samping实现。作者在提出LDA模型时给出了其变分推理的C源码（后续贴出C++改编的类），这里贴出基于Python的第三方模块改写的LDA类及实现。 #coding:utf-8 import numpy as np import lda import lda.datasets import jieba import codecs class LDA_v20161130(): def __init__(self,

主要介绍了以Python代码实例展示kNN算法的实际运用,这里举了一个用来预测豆瓣电影用户的性别的例子,需要的朋友可以参考下

运行环境：win10 64位 py 3.6 pycharm 2018.1.1 导入对应的包和数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets,linear_model,cross_validation,svm def load_data_regression(): diabetes = datasets.load_diabetes() return cross_validation.train_test_split(diabetes,diabetes.target,te

在机器学习中，我们经常在训练集上训练模型，在测试集上测试模型。最终的目标是希望我们的模型在测试集上有最好的表现。 但是，我们往往只有一个包含m个观测的数据集D，我们既要用它进行训练，又要对它进行测试。此时，我们就需要对数据集D进行划分。 对于数据集D的划分，我们尽量需要满足三个要求： 训练集样本量充足 训练模型时的计算量可以忍受 不同的划分方式会得出不同的训练集和测试集，从而得出不同的结果，我们需要消除这种影响 我们将分别介绍留出法、交叉验证法，以及各自的python实现。自助法(bootstrapping)将在下篇中加以介绍。 1.留出法 留出法是最常用最直接最简单的方法，它直