使用机器学习算法进行分析，以使用来自LendingClub的数据集识别信用卡风险。 概述 该分析的目的是了解如何利用Machine Learning统计算法基于提供的数据模式进行预测。 在这一挑战中，我们专注于使用来自P2P借贷服务公司LendingClub的免费数据集进行的监督学习，以评估和预测信用风险。 之所以将其称为“监督学习”，是因为数据包括标记的结果。 为了完成此分析，我们使用不同的Machine Learning技术来训练和评估不平衡类的数据。 LendingClub的数据集存在分类不平衡的问题，因为优质贷款的数量超过了风险贷款的数量。 为了平衡分类以进行更有意义的预测并提高准确性得分，我们需要采用各种Machine Learning算法来对数据进行重新采样。 这些算法包括RandomOverSampler ， SMOTE ， ClusterCentroids ， SMOTE

差分进化算法由Storn和Price (1995)年提出，它是一种随机的并行搜索算法，可对非线性不可微连续空间函数进行最小化。它类似于遗传算法，主要的进化过程有变异，交叉和选择，都是从一个随机初始种群开始的。但是DE算法的这三个过程和遗传算法有很大的不同。算法的收敛速度也远远快于遗传算法。

随着社会的工业化，数学建模和仿真在产品设计中变得越来越重要。 当前，使用Modelica进行多域统一建模是复杂系统领域的主流技术。 使用Modelica对复杂物理系统进行建模通常会产生一个高指数微分代数方程（DAE）系统。 解决之前，需要先将其转换为低指数DAE。 结构索引约简算法是流行的索引约简方法之一。 但是在某些特殊情况下，其解决方案可能不正确。 目前，组合松弛算法是解决该问题的一种广泛使用的方法。 解决最大加权匹配是组合松弛算法的重要问题之一。 本文介绍了组合松弛算法，并针对最大加权匹配问题提出了匈牙利算法的三种不同实现。 理论结果与实验结果吻合。

对PSO、GA等优化算法进行matlab实现，特别是带约束的问题，怎么处理，是一本很好的参考书

在这里为大家分享一个基于51单片机和FFT算法的音频频谱分析程序。

本资源适合刚刚学习Python的开发人员，内含爬虫-爬取股票数据、Flask-构建Web服务器、Scikit-learn的决策树、基本算法和一些练手的小程序。

计算机算法导引：设计与分析

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遗传算法视频教学，本视频课件为华南师范大学教师讲解遗传算法，根据基本原理分析案例

非频繁模式、负模式和负相关模式比较 非频繁模式、负模式和负相关模式是三个密切相关的概念。 尽管非频繁模式和负相关模式只涉及包含正项的项集或模式，而负模式涉及包含正项和负项的项集或模式，但是这三个概念之间存在一定的共性，如图7-22所示