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1
回答
支持向量机相对于决策树和AdaBoost
算法
的优势
、
、
、
、
我正在研究数据的二进制分类,我想知道使用支持向量机比使用决策树和自
适应
Boosting
算法
的
优缺点
。
浏览 2
提问于2012-05-16
得票数 9
1
回答
进化
算法
比较中的t检验
、
我已经实现了2个进化
算法
。让他们每个人都进行100次试验。如何使用T-Test将每个
算法
的最终平均
适应
度与matlab进行比较?我想看看
算法
性能之间是否有显着差异?
浏览 1
提问于2013-04-28
得票数 0
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1
回答
在Python包中使用“名人堂”函数时,最大值降低
、
、
、
、
DEAP是一个支持进化
算法
的了不起的Python包。使用HallofFame on,“它将跟踪进化中出现的
最佳
个体(即使在其熄灭的情况下)”。但当我使用它时,种群在进化过程中的最大
适应
度有时会下降一些。这是我直接在DEAP网站上复制的代码。在第三代中,最大
适应
度下降:
浏览 3
提问于2016-05-01
得票数 1
1
回答
快速杂乱遗传
算法
中的种群规模
、
、
、
、
我正在尝试使用Goldberg,Deb,Kargupta的论文来实现快速混乱遗传
算法
: fmGA -使用快速混乱遗传
算法
快速准确地优化困难问题。l=30,l'=27,B是信噪比,它是
适应
度偏差与
最佳
适应
值和次优
适应
值之差的比率(30-28=2)。根据上表,
适应
度偏差为sqrt(155)。
浏览 17
提问于2019-04-25
得票数 0
1
回答
MATLAB:
最佳
适应
度与平均
适应
度,初始范围
在地块函数中,如果我选择了“
最佳
适应
度”,那么在相同的图上“平均
适应
度”也会被绘制出来。我非常了解“
最佳
适应
度”,在每一代与迭代数之间绘制
最佳
函数值。过了几次,它将达到零值。我不明白图表中的“平均
适应
度”。这些“平均健康”值是什么意思?“平均
适应
度”图如何帮助理解Rastrigin的函数? 初始人口、初始分数和初始范围的含义是什么?我希望对这些术语有更好的理解。如果我知道我的问题的lb和ub在0和5之间,我是否一直将初始范围设置为[0,5],并且可以假
浏览 0
提问于2012-11-28
得票数 0
2
回答
响应式前端web层
、
、
、
这样做的
最佳
实践是什么?我是否应该构建两个前端层,一个用于PC,另一个用于带触摸屏的移动设备?(我想两者都会有响应) 或者我应该做一个单一的响应式前端,可以
适应
所有著名的屏幕尺寸?这两种方法的
优缺点
是什么?有什么建议吗?
浏览 0
提问于2012-10-19
得票数 0
1
回答
为什么你需要在遗传
算法
中进行
适应
度缩放?
读了大卫·E·戈德伯格(DavidE.Goldberg)的“遗传
算法
”()一书,他提到了遗传
算法
中的
适应
度缩放。 我对这个函数的理解是约束最强的候选人,这样他们就不会为了繁殖而淹没池。在我看来,尽早拥有尽可能多的
最佳
候选人将有助于尽快找到
最佳
解决方案。
浏览 1
提问于2016-06-02
得票数 2
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2
回答
用测试样本来比较
算法
可以吗?
、
、
因为我还在学习ML,所以我想尝试所有我能找到并比较结果的
算法
。这会导致过度
适应
吗?如果是这样的话,由于我无法比较model_selection.GridSearchCV内部的几种模型,我如何才能防止它过度
适应
呢?
浏览 0
提问于2019-04-21
得票数 3
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1
回答
遗传
算法
中的欺骗性景观
、
我目前正在做一个关于遗传
算法
的项目,是什么让它们很难被解决。对于这个项目,我需要生成一个二进制字符串的填充,并获得每个个体的适配性。
适应
度函数应该给出具有所有1s的字符串为
最佳
适应
度值,所有为0的字符串为第二
最佳
值,然后,如果存在更多的1s (除非所有1s都是1),那么任何0和1s的变化都应该返回一个更糟的值,而越多的值越好。对于十进制字母表,我能够创建一个欺骗性的
适应
度函数,方法是给每个数字9分配权重,它们是最好的,8最坏的,当你达到0的值时。这将使遗传
算法
远离提供欺
浏览 1
提问于2018-03-27
得票数 0
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1
回答
JWT的数字签名
算法
有哪些优点?
、
有一个可以使用的数字签名
算法
列表。使用SHA-2的HMACSHA-2椭圆曲线数字签名(ECDSA)我试图了解
算法
的
优缺点
,但是这些
算法
的
优缺点
是什么?
浏览 0
提问于2015-06-18
得票数 9
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10
回答
递归的优点和缺点是什么?
关于在排序
算法
或任何
算法
中使用递归而不是非递归方法,它的
优缺点
是什么?
浏览 0
提问于2011-03-10
得票数 32
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2
回答
将2D数组分成尽可能相等和的连续区域?
、
我有一个浮点数的二维数组,我想把这个数组分成任意数量的区域,这样所有区域的元素之和或多或少是相等的。区域必须是连续的。所谓尽可能相等,我的意思是区域和的标准差应该尽可能地减小。谢谢!
浏览 1
提问于2014-02-04
得票数 0
1
回答
优化已找到全局最小值,但收敛到局部最小值
、
我使用的是随机优化
算法
CMA-ES。尽管它在第一个周期中找到了全局最小值(我知道这是一个虚构的基准测试),但
算法
在一些周期之后收敛到另一个最小值(局部最小值,因为它具有更大的成本函数值)。仅仅使用这样的全局最小值,而不关心
算法
在哪里收敛,这是错误的吗? 从结果中我的观点是,这是由于正态分布造成的,全局最小值只有几个解,但局部最小值有很大比例的解。
浏览 14
提问于2021-02-14
得票数 0
1
回答
在TSP问题中,哪种方法会产生较短的行程:最近邻法还是遗传
算法
?
、
、
、
、
在过去的几天里,我注意到一些 演示了使用遗传
算法
的TS解决方案。 在TSP问题中,哪种方法会产生较短的行程:最近邻法还是遗传
算法
?
浏览 1
提问于2008-12-10
得票数 4
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2
回答
粒子群优化:处理候选解
适应
度中的不确定性/不精确性
、
、
我希望使用粒子群优化(PSO)优化复杂的参数化模型对噪声数据的拟合。数据是时间序列的化学浓度值。目前,我没有考虑到我的注意力数据的不精确性。实际上,浓度已四舍五入为整数值。我怀疑,如果PSO例程和/或目标函数“知道”输入数据的不精确性,我可以用PSO获得更好的模型拟合。在进化优化的背景下评估候选解决方案的适合
浏览 7
提问于2012-03-24
得票数 0
1
回答
我应该总是在稳态选择中突变后代吗?
、
、
在阅读了和这个中的遗传
算法
中实现稳态选择的伪码之后,我应该总是对孩子进行变异,还是让它服从突变概率,比如说50%?
浏览 4
提问于2016-07-26
得票数 3
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1
回答
文字分类
算法
正反
、
、
目前,我正在尝试选择用于此项目的单词分类
算法
。我在网上搜索,寻找使用的
最佳
分类
算法
。我读过关于SVC的文章,但是,由于我并不是这个领域的专家,所以我不确定SVC是否符合我的场景。我想得到的不是我的问题的解决方案,而是一个可用
算法
的列表,以及它们的
优缺点
。
浏览 4
提问于2016-04-18
得票数 3
1
回答
如何在达到某个目标值时终止最小化(pymoo)
、
、
、
1e-6, n_last=20, n_max_evals=100000 ) 但是,我不想在达到某个f_tol时停止
算法
,而是在达到某个f_treshold时停止
算法
。因此,一旦我的
最佳
适应
值达到这个值,我希望迭代停止。然而,似乎没有这样的选择。有什么变通办法吗?
浏览 39
提问于2021-08-11
得票数 0
1
回答
如何实现具有距离、时间和代价的遗传
算法
、
、
我想找个解决办法,找出
最佳
的学校参观路线。例如,我想参观我市的5所学校(A,B,C,D,E)。一旦我这样做了,我如何在遗传
算法
中使用我的计算(与时间和燃料消耗的距离)来寻找
最佳
路线?
浏览 0
提问于2014-08-25
得票数 -1
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