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数据魔术师

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干货 | 变邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释)
上次变邻域搜索的推文发出来以后,看过的小伙伴纷纷叫好。小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于变邻域搜索算法解TSP问题的代码。今天,就在此给大家双手奉上啦,希望大家能ENJOY哦!
用户1621951
2018-07-31
3.5K1
机器学习| 一个简单的入门实例-员工离职预测
2016年,我国员工离职率达到20.1%,一线城市22.4%,意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高,达到25.1%,其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利,那么将大数据运用于员工离职预测,帮助企业制定策略、留住人才,势在必行,必定大有可为。
用户1621951
2018-07-31
2.7K0
干货 | 遗传算法(Genetic Algorithm) Java 详细代码及注释
代码说明 遗传算法解决TSP旅行商问题 算法分为4个类: GeneticAlgorithm SpeciesIndividual SpeciesPopulation TSPData 数据规模: 10 cities, 20 cities and 31 cities. 类说明: GeneticAlgorithm: 遗传算法的主体部分,包括选择、交叉、变异 SpeciesIndividual: 物种个体类 SpeciesPopulation: 物种种群类 TSPData:
用户1621951
2018-06-11
6K0
运筹学教学|分支定界法解带时间窗的车辆路径规划问题(附代码及详细注释)
历尽千辛万苦,外加外援帮助,本辣鸡小编终于搞定了这个大坑-用分支定界法(Branch and bound, B&B)解带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW)。 预备知识 前面的推文中有提到过,分支定界法是一种精确解算法,之前推文“运筹学教学|分枝定界求解旅行商问题”中对于分支定界的基本思想进行了详细的阐述,有不记得的小伙伴可以点击上面的链接传送到之前推文。 带时间窗的车辆路径规划问题(下简称:VRPTW)在之前的推文中已经被详细的介绍过了,为了方便读者的阅读,我们在这里给出传送门 干货|十分钟快速掌握CP
用户1621951
2018-06-11
3.2K0
机器学习 | 模型评估和选择
1. 人类学习 在一次自然测验前,王老师给同学们讲了 10 道不同风格的训练题。舒岱梓同学死记硬背的学,基本上是死记每道题的细节和解题步骤;肖春丹同学心不在焉的学,老师讲的时候他一直在分心;甄薛申同学举一反三的学,主要学习老师讲的解题思路和方法。讲完题后老师开始发卷子测验,里面有 10 道测验题。舒岱梓同学把训练题学的太过以至于测验题稍微变动一点就做不好了,典型的应试教育派;肖春丹同学学习能力低下,训练题都学不好,测验题一样也做不好,典型的不学无术派;甄薛申同学学到了题里的普遍规律,发现所有题都是万变不离
用户1621951
2018-06-11
1.2K0
机器学习|刘博士谈机器学习--开篇
序言 :漫谈机器学习 " 从这篇开始,我将开始撰写一系列机器学习相关的文章。我的研究方向是数据挖掘,主要使用统计建模的方法,对于机器学习,我也是入门不久,算是初窥门径。我希望通过这种新媒体的方式,用一些短小精练的文章,和你们分享我对机器学习的理解和认识,特别是我在解决实际数据问题时的思维。你们可以把我的文章看作是对于市面上优秀教材(比如周志华教授的西瓜书)的一个注释,当你理解我的思想时,不论你同意或不同意,我相信,你会对机器学习有更加深入的了解。 " 在这一篇文章,我想和你们形而上地聊一聊机器学习,算是这个
用户1621951
2018-06-11
4490
机器学习与运筹学竟如此暧昧??
文 | 韩雄威 作者简介: 韩雄威,华中科技大学管理科学与工程专业硕士二年级,导师为华中科技大学管理学院秦虎教授。研究方向为多目标组合优化、大规模随机搜索及机器学习。现实习于华为诺亚方舟实验室分析与优
用户1621951
2018-06-11
6.2K0
干货 | 遗传算法(Genetic Algorithm) (附代码及注释)
本文目录 01遗传算法定义 02生物学术语 03问题导入 04大体实现 05具体细节 06代码实现 字数 6739 字 阅读 预计阅读时间20分钟 01 什么是遗传算法? 1.1 遗传算法的科学定义
用户1621951
2018-06-11
5.2K0
运筹学教学|十分钟快速掌握单纯形法(附C++代码及算例)
国庆节就要到了! 不如今儿咱就来讨论一下去哪玩耍吧! 南京?丽江?西安?…… 众人(汗):一个月前就没票了。。。 哦……那么,就只能……学习了…… 好巧不巧,运筹学似乎没学完吧? 前几日有童鞋跟小编说, 深夜看了咱公众号运筹学最大流、最短路算法的教学, 在修仙的道路上又有了质的飞跃! 戳此了解或复习: 运筹学教学 | 十分钟快速掌握最大流算法(附C++代码及算例) 运筹学教学 | 十分钟快速掌握最短路算法(附C++代码及算例) 但就是…… 信息量太大, 学完后有点虚, 快学不动了…… 古语云:持之以恒,有朝
用户1621951
2018-04-19
3.6K0
运筹学教学|列生成(Column Generation)算法(附代码及详细注释)
列生成算法 (Column Generation) 01 列生成算法的背景 多年来,寻找大规模的、复杂的优化问题的最优解一直是决策优化领域重要的研究方向之一。列生成算法通常被应用于求解大规模整数规划问题的分支定价算法(branch-and-price algorithm)中,其理论基础是由Danzig等于1960年提出。当求解一个最小化问题时,列生成算法主要的作用是为每个搜索树节点找到一个较优的下界(lower bound)。本质上而言,列生成算法就是单纯形法的一种形式,是用来求解线性规划问题
用户1621951
2018-04-19
12.9K5
干货 | 十分钟掌握禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径问题(附C++代码和详细代码注释)
一 什么是禁忌搜索算法? 禁忌搜索算法(Tabu Search Algorithm,简称TS)起源于对于人类记忆功能的模仿,是一种亚启发式算法(meta-heuristics)。它从一个初始可行解(initial feasible solution)出发,试探一系列的特定搜索方向(移动),选择让特定的目标函数值提升最多的移动。为了避免陷入局部最优解,禁忌搜索对已经历过的搜索过程信息进行记录,从而指导下一步的搜索方向。 禁忌搜索是人工智能的一种体现,是局部搜索的一种扩展。禁忌搜索是在邻域搜索(local
用户1621951
2018-04-19
4.7K0
干货 | 到底是什么算法,能让人们如此绝望?
BOSS最近强迫小编学Tabu Search(TS) 听到这么高大上的词语后 当然是 ...... 一脸懵逼 开始各种Google、度娘 搜索中却无奈发现 百科给的知识太零散 Paper中的介绍又太学
用户1621951
2018-04-19
3.4K1
干货 | 嘿!你和遗传算法的距离也许只差这一文(附C++代码和详细代码注释)
这是数据魔术师的第5篇算法干货文 ▲ 一 什么是遗传算法? 遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究,是一种随机全局搜索优化方法,它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉(crossover)和变异(mutation)等现象,从任一初始种群(Population)出发,通过随机选择、交叉和变异操作,产生一群更适合环境的个体,使群体进化到搜索空间中越来越好的区域,这样一代一代不断繁衍进化,最后收敛到一群最适应环境的个体(Individual),从
用户1621951
2018-04-19
3.4K1
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