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系统架构师大会



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发布时间:2017-10-16 14:53:13

本次讲座的目的是展示一些关于机器学习的高级概念。该笔记中用具体的代码来做演示,大家可以在自己的电脑上运行(需要安装 IPython,如下所示)。本次讲座的听众需要了解一些基础的编程(不一定是 Python),并拥有一点基本的数据挖掘背景。本次讲座不是机器学习专家的“高级演讲”。这些代码实.........【阅读全文】

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发布时间:2017-10-10 09:17:30

前段时间一直在用自己写的遗传算法框架测试算法在优化力场参数的效果,但是跑起来效率很慢,因为适应度函数需要调用多次力场程序计算能量,但是还是比我预想中的慢我也没有及时对程序进行profiling和优化。直到放假前在github有个使用gaft做SVM参数优化的童鞋开了个issue中说道在gaft优化的过程中会大量调用适应度函数,.........【阅读全文】

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发布时间:2017-09-25 15:33:42

本文尝试对遗传算法中不同适值函数的标定(Scaling)方法进行下总结,并针对常用的线性标定和动态线性标定进行了Python实现,以装饰器的形式添加到遗传算法框架GAFT中,这样在使用GAFT运行遗传算法迭代的时候可以更加Pythonic的给自定义的适值函数进行标定。最后针对能够防止早熟情况的大变异算法进行了相应的实现。.........【阅读全文】

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发布时间:2017-09-20 16:27:11

本文对遗传算法中的几种选择策略进行了总结, 其中包括:对于每种选择策略我都使用Python进行了相应的实现并以内置插件的形式整合进了本人所写的遗传算法框架GAFT中。对需要使用遗传算法优化问题以及学习遗传算法的童鞋可以作为参考.GitHub: https://github.com/PytLab/gaftPyPI: https://pypi.........【阅读全文】

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发布时间:2017-09-15 16:03:53

2. 整理数据下载后的数据可以发现是一个压缩文件,解压后可以看到里面有一个xlsx文件,我们先用excel把它打开,接着“另存为“”csv格式,保存下来,后面我们就用这个csv来运行线性回归。打开这个csv可以发现数据已经整理好,没有非法数据,因此不需要做预处理。但是这些数据并没有归一化,也就是转化为.........【阅读全文】

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