2016年底为了一个活动PPT，做了这个Github上的量化交易开源项目Star数量排名TOP10，后续更新过几次。考虑到Github的受欢迎程度和用户数量，应该可以比较好的体现每个项目的流行程度，以及更重要的，开源社区的发展方向。
线性规划是一种数学优化方法，用于求解线性目标函数在线性约束条件下的最优解。它在运筹学、经济学、工程等领域得到广泛应用。本文将深入讲解Python中的线性规划，包括基本概念、线性规划问题的标准形式、求解方法，并使用代码示例演示线性规划在实际问题中的应用。
你可能还记得高中时的一个简单的微积分问题——在给定盒子体积的情况下，求出构建盒子所需的最小材料量。
好不容易学了一门编程语言 Python，又懂一点 Excel 操作，感觉自己无所不能了。直到有一天遇到了凑数最优问题，看似很简单，但始终无法解决。
优化问题是量化中经常会碰到的，之前写的风险平价/均值方差模型最终都需要解带约束的最优化问题，本文总结用python做最优化的若干函数用法。
当你在逛超市的时候，你有没有想过商场里的商品的摆放方式有什么讲究？随着新零售时代的到来，超市如今已经开始逐渐转向精细化运营时代。面对成千上万商品，通过数据收集和分析技术不断提升销售效率是零售超市们如今最关心的事情。其中，如何让货架空间最大化是其中的关键因素之一。数据侠Deepesh Singh使用python和贪婪算法告诉你：货架空间优化的奥义就藏在那些简单的数据里。
线性规划简介及数学模型表示线性规划简介一个典型的线性规划问题线性规划模型的三要素线性规划模型的数学表示图解法和单纯形法图解法单纯形法使用python求解简单线性规划模型编程思路求解案例例1：使用scipy求解例2：包含非线性项的求解从整数规划到0-1规划整数规划模型0-1规划模型案例：投资的收益和风险问题描述与分析建立与简化模型
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
【深度学习 | 非线性拟合】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如，输入可以是电机的设计参数，输出可以是功耗，或者输入可以是业务选择，输出可以是获得的利润。
Scipy 提供了多种优化算法，用于求解最小化或最大化问题。这些问题可以涉及到拟合模型、参数优化、函数最优化等。在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的优化功能，并通过实例演示如何应用这些算法。
量子退火器是一类可以帮助解决NP-hard和NP-complete问题的量子计算机。下面是一个对社交网络、推荐系统等具有实际意义的例子。
线性规划是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。Python中有许多第三方的工具可以解决这类问题，这里介绍常用的pulp工具包。pulp能够解包括整数规划在内的绝大多数线性规划问题，并且提供了多种solver，每种solver针对不同类型的线性规划问题有更好的效果。 关于pulp工具包的详细介绍，请参见pulp官网。
某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为 4000 元与 3000 元。生产甲机床需用 A、B 机器加工，加工时间分别为每台 2 小时和 1 小时；生产乙机床需用 A、B、C 三种机器加工，加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时数分别为 A 机器 10 小时、B 机器 8 小时和C 机器 7 小时，问该厂应生产甲、乙机床各几台，才能使总利润最大？
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说建模 python_整数规划建模例题,希望能够帮助大家进步!!!
本文由CDA作者库成员HarryZhu翻译，并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 概述 本文将探究一个被称为二次规划的优化问题，这是一种特殊形式的非线性约束优化问题。二次规划在
开发者写代码，和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑，一行行写成代码，并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发，将思考过程一行行写成表达式，并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在支持向量机原理(一) 线性支持向量机中，我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了总结。最后我们提到了有时候不能线性可分的原因是线性数据集里面多了少量的异常点，由于这些异常点导致了数据集不能线性可分，本篇就对线性支持向量机如何处理这些异常点的原理方法做一个总结。 线性可分SVM的算法过程 输入是线性可分的m个样本(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym),,其中x
一、介绍 数据分类是机器学习中非常重要的任务。支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。 SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题，例如文本（和超文本）分类，图像分类，生物信息学（蛋白质分类，癌症分类），手写字符识别等。 二、目录 什么是支持向量机？ SVM是如何工作的？ 推导SVM方程 SVM的优缺点 用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机是一种有监督的
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法，和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。 熵和条件熵 在(机器学习(9)之ID3算法详解及python实现)一文中，我们
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 感知器PLA是一种最简单，最基本的线性分类算法（二分类）。其前提是数据本身是
Python中支持Convex Optimization（凸规划）的模块为CVXOPT,其安装方式为：
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
生活中，存在最多的就是单目相机，不过现在双摄，三摄手机基本取代了单目手机，我们先来说一下单目相机的缺点。单目相机在使用中存在尺度问题，先来看看下面这种图片。
梯度下降法及其Python实现 基本介绍 梯度下降法（gradient descent），又名最速下降法（steepest descent）是求解无约束最优化问题最常用的方法，它是一种迭代方法，每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量，将当前位置的负梯度方向作为搜索方向。 梯度下降法特点：越接近目标值，步长越小，下降速度越慢。 下面将通过公式来说明梯度下降法。 建立模型为拟合函数h(θ) : 接下来的目标是将该函数通过样本的拟合出来，得到最佳的函数模型。因此构建损失函数J(θ)（目的是通过求解minJ(θ)
现有5个广告投放渠道，分别是日间电视、夜间电视、网络媒体、平面媒体、户外广告，每个渠道的效果、费用及限制如下表所示：
集成电路板等电子产品生产中，控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要（点击文末“阅读原文”了解更多）。
选自arXiv 作者：Yi-Lun Wu等 机器之心编译 编辑：Geek AI 用梯度归一化解决 GAN 由于陡峭梯度空间造成的训练不稳定问题，这篇 ICCV 2021 的新方法在 FID 和 IS 两种指标上均优于现有方法。 近年来，生成对抗网络（GAN）取得了巨大的成功，它能够根据给定的先验分布合成新的数据，该技术对超分辨率、域风格迁移等应用都有所帮助。根据最原始的定义，GAN 由两个网络构成：（1）生成器，旨在生成能够欺骗判别器的逼真样本；（2）判别器，通过学习将真实样本与由生成器生成的样本区分开来
使用谷歌OR-工具的数学优化指南 图片由作者提供，表情符号由 OpenMoji(CC BY-SA 4.0) 线性编程是一种优化具有多个变量和约束条件的任何问题的技术。这是一个简单但强大的工具，每个数据科学家都应该掌握。 想象一下，你是一个招募军队的战略家。你有 三种资源。食物、木材和黄金 三个单位：️剑客，弓箭手，和马兵。 骑士比弓箭手更强，而弓箭手又比剑客更强。下表提供了每个单位的成本和力量。 图片由作者提供 现在我们有1200食物，800木材，600黄金。考虑到这些资源，我们应该如何最大化我们的军队
网上有很多博客讲解遗传算法，但是大都只是“点到即止”，虽然给了一些代码实现，但也是“浅尝辄止”，没能很好地帮助大家进行扩展应用，抑或是进行深入的研究。
scipy.optimize.minimize() 是 Python 计算库 Scipy 的一个功能，用于求解函数在某一初始值附近的极值，获取 一个或多个变量的标量函数的最小化结果 ( Minimization of scalar function of one or more variables. )。
Python版本： Python3.x 运行平台： Windows IDE： Sublime text3 一、前言 说来惭愧，断更快半个月了，本打算是一周一篇的。感觉SVM瞬间难了不少，推导耗费了很多时间，同时身边的事情也不少，忙了许久。本篇文章参考了诸多大牛的文章写成的，对于什么是SVM做出了生动的阐述，同时也进行了线性SVM的理论推导，以及最后的编程实践，公式较多，还需静下心来一点一点推导。 本文出现的所有代码，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：https://githu
小编有个小伙伴，隔三差五就过来跟我说：这个模型CPLEX怎么写呢？我说我不是给你讲过好多次？他说CPLEX太复杂了，俺没学过学不会呢。其实对于很多刚入行的小伙伴来说，CPLEX算不上友好，就连学习资料都不知道去哪里看，不像Excel或者Word，百度一下出来好多资料。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 机器学习（15）之支持向量机原理(一)线性支持向量机 机器学习(16)之支持向量机原理(二)软间隔最大化 机器学习(18)之支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 在前三篇里面我们讲到了SVM的线性分类和非线性分类，以及在分类时用到的算法。这些都关注与SVM的分类问题。实际上SVM也可以用于回归模型，本篇就对如何将SVM用于回归模型做一个总结。重点关注SVM分类和SVM
现代算法分为硬计算和软计算，这个概念是由美国加州大学的一名教授提出的。硬计算需要建立数学模型，软计算是一种动态的自适应求解方式，不需要建立深入的数学模型。智能算法都属于软计算。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短短的二十多年，但是自一诞生便由于它良好的分类性能席卷了机器学习领域，并牢牢压制了神经网络领域好多年。如果不考虑集成学习的算法，不考虑特定的训练数据集，在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。 SVM是一个二元分类算法，线性分类和非线性分类都支持。经过演进，现在也可以支持多元分类，
前言 哈啰，又见面啦 大家在编写启发式算法程序解决NP难问题时 有没有觉得会很耗时间呀 今天小编给大家介绍 两个可以解决各类VRP问题的工具（即VRP求解器） 一起来看看吧 1 求解器介绍 1.1 Jsprit 1.1.1 Jsprit简介 Jsprit 是一个基于 java 的开源工具包，用于解决旅行商问题 (Traveling Salesman Problem,简称TSP) 和多种车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, 简称VRP）。Jsprit是轻量级、灵活且易于使用的V
正值毕业季，小编这里简洁明了地讲述一下自己毕业设计相关的算法。 当初之所以跟着导师学习进化算法，首先很有意思的一点是，进化算法是一种种群类算法，设计算法思路的时候感觉就像在玩策略游戏，讲求如何排兵布阵
如果你是一名模式识别专业的研究生，又或者你是机器学习爱好者，SVM是一个你避不开的问题。如果你只是有一堆数据需要SVM帮你处理一下，那么无论是Matlab的SVM工具箱，LIBSVM还是python框架下的SciKit Learn都可以提供方便快捷的解决方案。
线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。这里我们介绍一下，基于docker来调用cplex的python接口，对线性规划问题进行求解。
在昨天的 Go contributor 年度峰会上，与会者对错误处理和泛型的设计草案有了一个初步的了解。Go 2 的开发项目是去年宣布的，今天谷歌公布了这一语言的更新。
很多人第一次听说 SVM 时都觉得它是个非常厉害的东西，但其实 SVM 本身“只是”一个线性模型。
– 比较分析C++、Java、Python、R语言的面向对象特征，这些特征如何实现的？有什么相同点？
本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充，以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好，需要用数据来验证，还有求解方法也不唯一，比如指派问题，你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。
做机器学习的一定对支持向量机（support vector machine-SVM）颇为熟悉，因为在深度学习出现之前，SVM一直霸占着机器学习老大哥的位子。他的理论很优美，各种变种改进版本也很多，比如
整数规划求解的基本框架是分支定界法，首先去除整数约束得到"松弛模型"。使用线性规划的方法求解。
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其中 c 和 x 为 n 维列向量， A 、 Aeq 为适当维数的矩阵， b 、 beq 为适当维数的列向量。
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