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转载 特征选择常用算法综述

特征选择的一般过程：1.生成子集：搜索特征子集，为评价函数提供特征子集2.评价函数：评价特征子集的好坏3.停止准则：与评价函数相关，一般是阈值，评价函数达到一定标准后就可停止搜索4.验证过程：在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性1.生成子集搜索算法有 完全搜索、启发式搜索、随机搜索 三大类。（1）完全搜索<1>宽搜(Breadth First Search)：时间复杂度高，不实用<2>分支界限搜索(Branch and Bound)：其实就是宽搜加上深度的限制

转载 遗传算法

遗传算法的基本原理和方法一、编码编码：把一个问题的可行解从其解空间转换到遗传算法的搜索空间的转换方法。解码（译码）：遗传算法解空间向问题空间的转换。二进制编码的缺点是汉明悬崖（Hamming Cliff），就是在某些相邻整数的二进制代码之间有很大的汉明距离，使得遗传算法的交叉和突变都难以跨越。格雷码（Gray Code）：在相邻整数之间汉明距离都为1。（较好）有意义的积木块编码规则：所定编码应当易于生成与所求问题相关的短距和低阶的积木块；最小字符集编码规则，所定编码应采用最小字符集以使问题得到自

转载 遗传算法要点

原创 SVN客户端安装与使用

SVN客户端安装与使用Link: https://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6623148.html

原创 差分进化（DE）学习笔记

差分进化（DE）学习笔记标准DE标准DE选择一个目标个体Xi，和随机三个个体Xr1, Xr2, Xr3(r1,r2,r3≠i)，变异得到Vi，给定的CR∈[0,1]为交叉概率，作为阈值使能随机选取变异个体Vi和目标个体Xi(父代解)中的基因(决策变量)组成新个体。Irand是在区间［１，Ｄ(决策变量个数)］中随机选择的整数，保证Ui至少要从Vi中获得一个值，以确保试验向量(Ui,i.e....

原创 win10下ubuntu子系统

图形界面每次登录重启sudo service xrdp restart

原创 回归

1️⃣ 线性回归一般例如去银行借钱这种情况都会使用高斯（正态）分布，如果误差不满足高斯分布则尽量对其进行取对数或其他方式转化成正态分布，因为贷款的正负值是平均的，并且如阴影部分显示，小范围浮动的面积较大，即概率较大。已知E，要求参数theta求似然函数的目的是为了求出theta，是误差E尽量为0，即预测值（参数theta✖️特征值后）等于真实值的概率越大越好，并对每一个样本都是满足...

原创 ubuntu的一些命令

关于Ubuntu初级阶段用到的一些命令C部分进入root: su root创建文件夹：mkdir foldname在文件夹下创建.c 或 .h : touch ***.c对创建的.c 或 .h文件进行编辑：gedit ***.c (使用gedit编辑)对.c 或 .h文件进行编译： gcc ***.c将两个文件编译后合并到app文件中： gedit ***.c ***.h -o ...