魔方搜索
这个python程序的目的是分析不同的搜索启发式方法，以寻找正确的动作序列来解决魔方的问题。 随着魔方的层数增加，每次搜索所花费的时间也将增加。 我们将分析针对每种搜索/启发式算法扩展的节点中的时间复杂度。
要实现的搜索包括：广度优先搜索深度优先搜索A *搜索（使用启发式方法）曼哈顿距离错位的图块熵基尼
2022-05-14 18:59:03
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①无向图的非递归深度优先搜索需借用一个堆栈保存被访问过的顶点，以便回溯查找已被访问结点的被访问过的邻接点。
②访问起始顶点v0,visited[v0]标记1,v0入栈，指针p指向v0对应的边表首结点；
③从左到右扫描p所指的边表（邻接表），查找边表中对应顶点的visited[v]标志为0的结点；
④若找到所求结点，则对应的顶点记为v。然后访问v,visited[v]标记1,v入栈,p指向v对应的边表首结点。否则，从栈中出栈一个顶点作为v（即回溯）p指向v对应的边表首结点；
⑤重复②、③直至所有的顶点都被访问一次。
2022-05-14 14:55:21
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异常检测风险
在对金融风险度量和收益执行异常检测的5个模型之间的比较。 这些实验是学位项目“投资组合风险管理异常检测”的一部分，可以在Simon_Westerlind_Masters_Thesis.pdf或上找到。
先决条件
安装 。
安装conda要求
conda install --yes --file requirements.txt
安装软件包。 否则，ARMA-GARCH将不起作用。
安装 。
复制存在于./htm中的returns_and_risk文件夹并将其放置在/ nupic / examples / opf / clients /中
跑步
要运行EWMA，ARMA-GARCH，LSTM和HardLimits，请运行
python garch_long.py
在./garch文件夹中。 之后运行
python run.py --plot
可以在/ nupic /
2022-05-13 22:49:43
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维度灾难是机器学习任务中的常见问题，特征选择算法能够从原始数据集中选取出最优特征子集，降低特征维度.提出一种混合式特征选择算法，首先用卡方检验和过滤式方法选择重要特征子集并进行标准化缩放，再用序列后向选择算法（SBS）与支持向量机（SVM）包裹的SBS-SVM算法选择最优特征子集，实现分类性能最大化并有效降低特征数量.实验中，将包裹阶段的SBS-SVM与其他两种算法在3个经典数据集上进行测试，结果表明，SBS-SVM算法在分类性能和泛化能力方面均具有较好的表现.
2022-05-13 15:05:33
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UPGMA
目的：在FASTA文件中给定n个DNA序列，即2 <n <25，使用UPGMA算法实现“指南树构建”。 输出将以Newick树格式（ ）。
buildUPGMA.py
buildUPGMA.py是执行UPGMA算法并为给定序列输出指导树的程序。
安装
buildUPGMA.py使用Python 3标准库。 如果您以前安装过Python 3，则不需要其他软件包。 否则，您可以从“ ”安装Python 3。 确保为操作系统选择了适当的发行版。
用法
您可以使用终端运行该程序。
语法：
“ python buildUPGMA.py --fasta sequence.fasta --gap $ {gap_penalty} --match $ {match_score} --mismatch $ {mismatch_penalty} --out sequence.tree”
2022-05-13 12:23:34
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