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最优子集回归算法详解

01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...,以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢...可做图观察,图横坐标为自变量,纵坐标是调整R2,且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的,同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数,结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量

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最优解-遗传算法

前言 在很多问题上是没有标准解的,我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景: 优化问题:遗传算法可以应用于各种优化问题,如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解,解决复杂的多目标优化问题。...机器学习:遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如,使用遗传算法来选择最佳特征组合,或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题:遗传算法可以用于解决约束满足问题,如布尔满足问题(SAT)、旅行商问题(TSP)等。 它可以搜索解空间,寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。...从中选择最优的N个染色体继续繁殖,达到设置的繁殖代数后,获取适应度最高的个体。 需要注意的是 繁殖次数内不一定找到最优的解,繁殖的次数越多找到最优解的可能越高。

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最优算法之粒子群算法(PSO)

一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。...粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。...每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解,并将其记为当前个体极值,并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享,找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解,粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置...下面的动图很形象地展示了PSO算法的过程: 2、更新规则 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。...3、PSO算法的流程和伪代码 4、PSO算法举例 5、PSO算法的demo #include #include #include #include

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局部最优算法-贪心算法详解

贪心算法的基本思想是每一步都选择当前状态下的最优解,通过局部最优的选择,来达到全局最优。...贪心算法的应用场景贪心算法在解决一些最优化问题时可以有很好的应用,但需要注意的是,并非所有问题都适合贪心算法。。贪心算法只能得到局部最优解,而不一定是全局最优解。...最终,算法选择的硬币数量是 {25, 25, 10, 1, 1, 1},凑出了目标金额 63。这就是贪心算法的基本思路:每一步选择当前状态下的最优解,期望最终达到全局最优解。...最终,算法选择的活动是 {A1, A2, A4, A5},它们是互相兼容的,不重叠。这就是贪心算法的基本思路:在每一步选择中,选取局部最优解以期望达到全局最优解。...然而,需要注意的是,贪心算法并不适用于所有问题,因为贪心选择可能会导致局部最优解并不一定是全局最优解。不全局最优: 在某些情况下,贪心算法可能会陷入局部最优解,而无法达到全局最优

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最优算法学习

简要 本篇主要记录三种求最优解的算法:动态规划(dynamic programming),贪心算法和平摊分析....动态规划算法的设计可以分为以下四个步骤: 1.描述最优解的结构 2.递归定义最优解的值 3.按自底向上的方式计算最优解的值 4.由计算出的结果构造一个最优解 能否运用动态规划方法的标志之一:一个问题的最优解包含了子问题的一个最优解....这个性质为最优子结构....适合采用动态规划的最优化问题的两个要素:最优子结构和重叠子问题 贪心算法 1.贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最佳的,期望通过所做的局部最优选择来产生出一个全局最优解. 2.贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响...,而动态规划不是.贪心算法对每个子问题的解决方案做出选择,不能回退;动态规划则会根据之前的选择结果对当前进行选择,有回退功能.动态规划主要运用于二维或三维问题,而贪心一般是一维问题. 3.贪心算法要经过证明才能运用到算法

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机器学习最优算法(全面总结)

导言 对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...第三个问题是纯数学问题,即最优化方法,为本文所讲述的核心。 最优算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数,我们找到了适合它们的各种求解算法。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外,我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型(本文不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等): 公式求解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。...动态规划算法能高效的求解此类问题,其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程,就可以构造算法进行求解。 推荐阅读 pandas进阶宝典 数据挖掘实战项目 机器学习入门

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常见网络攻击方式和加密算法学习手册

Cascading Style Sheets,CSS)的缩写混淆,故将跨站脚本攻击缩写为XSS 跨站脚本攻击也就是在网站里嵌入恶意脚本程序,当用户打开网站时,窃取Cookie,盗取信息 1.1.2 XSS攻击方式...常用方式 下面简单介绍一下两种DDos攻击的方式SYN Flood和DNS Query Flood 【SYN Flood】 SYN Flood是DDos的一种攻击方法,SYN Flood是互联网最经典的攻击方式之一...2.2.2常见对称加密算法 DES算法全称数据加密标准(Data Encryptin Standard),属于对称加密算法。...AES算法全称高级加密标准(Advanced Encryption Standard),由DES算法发展而来,设计有三个密钥长度:128,192,256位,比DES算法的加密强度更高,更为安全。...2.3 非对称加密算法 2.3.1 非对称加密过程 非对称加密算法和对称加密算法类似,不过就是分为了公钥和私钥,加密过程可以用公钥,也可以用私钥,解密过程同理。 ?

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RSA算法及一种旁门左道的攻击方式

RSA 算法一种常见的非对称加密算法, 常用来对一些在网络上传输的敏感信息进行加密, 本文将概述RSA算法的流程以及一种意想不到的”旁门左道”的攻击方式....RSA RSA 算法流程如下, 找到互质的两个数, p 和 q, 计算 N = p*q 确定一个数 e, 使得 e 与 (p-1)(q-1) 互质, 此时公钥为 (N, e), 告诉给对方 确定私钥 d...RSA算法依赖于欧拉定理, 一个简化版本为大致为 a 和 p 互质, 那么有, ? , a 的 p-1 次方 对 p 取余为1, (a 的 p-1次方减去1可以整除 p)....当然能被20整除, 3*67-1=200 也能被20整除) 因此 public key 为 (N=33, e=3), private key 为 d=7 或者d=67, 假设加密消息M=8,通过加密算法...如果密码通过hash加密后也能通过这种攻击方式得到hash后的密文.

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解读最优算法之模拟退火

2018 06 21 模拟退火算法 模拟退火算法 ( simulated anneal , SA) 求解最优化问题常用的算法,今天应用 SA 解决一元多次函数最小值的例子解释 SA 算法。...(-ΔT/kT) 接受 S′ 作为新的当前解 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解,结束程序,终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。...这是有意选取的一个多峰值函数,观察SA算法是否陷入局部极小;爬山算法是怎么陷入局部极小的,SA又是怎么跳出局部极小的。...T,T_max 是解空间的取值范围,i 是迭代次数,best是初始最优解,设为在 T处,break_i是控制跳出的次数,每当取到最优解则置为0. 评价函数选用min(s,s')....5 爬山算法搜索模拟 这主要得益于SA以一定概率接收不好的解,如果标注这部分,可以认为为爬山算法。再看下,爬山算法的搜索过程,陷入局部最小,搜索提前终止,所能找到的最小值为-0.5. ?

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机器学习中的最优算法总结

对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...第三个问题是纯数学问题,即最优化方法,为本文所讲述的核心。 最优算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数,我们找到了适合它们的各种求解算法。...除了极少数问题可以用暴力搜索来得到最优解之外,我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型(不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等,对于这些算法,我们后面会专门有文章进行介绍): 公式解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。...动态规划算法能高效的求解此类问题,其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程,就可以构造算法进行求解。

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机器学习中的最优算法总结

导言 对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...第三个问题是纯数学问题,即最优化方法,为本文所讲述的核心。 最优算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数,我们找到了适合它们的各种求解算法。...除鞍点外,最优算法可能还会遇到另外一个问题:局部极值问题,即一个驻点是极值点,但不是全局极值。如果我们对最优化问题加以限定,可以有效的避免这两种问题。...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。...动态规划算法能高效的求解此类问题,其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程,就可以构造算法进行求解。

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网络安全系列之网络攻击方式和加密算法

Cascading Style Sheets,CSS)的缩写混淆,故将跨站脚本攻击缩写为XSS 跨站脚本攻击也就是在网站里嵌入恶意脚本程序,当用户打开网站时,窃取Cookie,盗取信息 1.1.2 XSS攻击方式...常用方式 下面简单介绍一下两种DDos攻击的方式SYN Flood和DNS Query Flood 【SYN Flood】 SYN Flood是DDos的一种攻击方法,SYN Flood是互联网最经典的攻击方式之一...2.2.2常见对称加密算法 DES算法全称数据加密标准(Data Encryptin Standard),属于对称加密算法。...AES算法全称高级加密标准(Advanced Encryption Standard),由DES算法发展而来,设计有三个密钥长度:128,192,256位,比DES算法的加密强度更高,更为安全。...2.3 非对称加密算法 2.3.1 非对称加密过程 非对称加密算法和对称加密算法类似,不过就是分为了公钥和私钥,加密过程可以用公钥,也可以用私钥,解密过程同理。

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【趣学算法】Day2 贪心算法——最优装载问题

该篇文章收录专栏—趣学算法 ---- 目录 一、贪心算法 (1)介绍 (2)注意事项 (3)性质 1)贪心选择 2)最优子结构 二、最优装载问题 (1)古董重量排序 (2)贪心策略选择 模板代码 (...1)分析 (2)伪代码 代码优化 (1)分析 (2)伪代码 三、 程序实现 ---- 一、贪心算法 (1)介绍 贪心算法总是做出当前最好的选择,期望通过局部最优解选择,从而得到全局最优的解决方案。...2)有可能得不到最优解,而是得到最优解的近似值。 3)选择什么样的贪心策略直接决定了算法的好坏。...(3)性质         人们通过实践发现,利用贪心算法求解的问题往往具有两个重要的性质:贪心选择和最优子结构。只要满足这两个性质,就可以使用贪心算法。...贪心算法通过一系列的局部最优解(子问题的最优解)得到全局最优解(原问题的最优解),如果原问题的最优解和子问题的最优解没有关系,则求解子问题没有任何意义,无法采用贪心算法

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