Python基础算法解析:支持向量机(SVM)
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种用于分类和回归分析的机器学习算法,它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类。本文将详细介绍支持向量机的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是支持向量机? 支持向量机是一种监督学习算法,它可以用于分类和回归任务。在分类问题中,SVM的目标是找到一个超平面,将不同类别的数据点分开。这个超平面的选...

Python基础算法解析:K最近邻算法
K最近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种简单而有效的监督学习算法,常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。 什么是K最近邻算法? K最近邻算法是一种基于实例的学习方法,其核心思想是:如果一个样本在特征空间中的...

Python基础算法解析:逻辑回归
逻辑回归是一种常用的分类算法,尤其适用于二分类问题。本文将介绍逻辑回归的原理、实现步骤以及如何使用Python进行逻辑回归的编程实践。 什么是逻辑回归? 逻辑回归是一种基于概率的统计分类技术,主要用于二分类问题。尽管名字中含有“回归”,但实质上是一种分类算法。逻辑回归通过将特征值的线性组合传递给一个称为sigmoid函数的激活函数,将线性输出转换为概率输出,从而进行分类。 逻辑回归的原理 ...

Catboost算法助力乳腺癌预测:Shap值解析关键预测因素
一、引言 乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤,对女性健康和生命造成严重威胁。乳腺癌的预测和治疗是当前研究的热点和难点。传统的预测方法主要基于临床病理学特征,但准确率有待提高。随着机器学习技术的发展,数据驱动的预测方法逐渐受到关注。Catboost算法是一种高效的深度学习模型,能够处理类别型特征,具有较高的预测精度。Shap值是一种解释模型预测结果的方法,能够解释模型中各个特征对预测结果的贡献程度...

【数学建模竞赛】优化类赛题常用算法解析
优化类建模 问题理解和建模:首先,需要深入理解问题,并将问题抽象为数学模型。这包括确定问题的目标函数、约束条件和决策变量。 模型分析和求解方法选择:对建立的数学模型进行分析,可以使用数学工具和方法,例如最优化算法、梯度下降法、遗传算法、模拟退火等。根据问题的性质和模型的特点,选择适当的优化方法来求解问题。 模型求解和结果分析:根据选择的优化方法对模型进行求...

【数学建模竞赛】预测类赛题常用算法解析
解析常见的预测类算法 灰色预测模型 灰色预测模型是一种利用少量的、不完全的信息,建立数学模型并进行预测的方法。该方法通过对系统行为特征的发展变化规律进行估计预测,同时也可以对行为特征的异常情况发生的时刻进行估计计算,并研究特定时间区间内事件的未来时间分布情况。灰色预测主要使用灰色系统理论中的GM(1,1)模型进行处理。该模型在工业、农业、商业等经济领域,以及环境、社会和军事等领域...

【数学建模竞赛】评价类赛题常用算法解析
解析常见的评价类算法 常见的评价类算法 层次分析法 层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)是一种主观赋值评价方法,由美国运筹学家Saaty于20世纪70年代初期提出。该...

Java中的数据结构与算法解析
数据结构和算法是计算机科学中的核心概念,它们在软件开发中起着至关重要的作用。了解和掌握常见的数据结构和算法是每个程序员必备的技能。Java作为一种流行的编程语言,提供了丰富的数据结构实现和强大的算法支持。本文将介绍Java中常见的数据结构及其实现,并解析一些经典的算法。 一、Java中的数据结构 数组:数组是Java中最基本的数据结构之一,它用于存...
往年 | 大疆雷达算法校招笔试题目解析
本文图片中的答案仅仅是为了说明题目,并不是正确答案,额外注意!文中的解析仅作为学习参考。 1、FFT主要利用旋转因子 的什么性质,减少运算量? 答:对称性和周期性 2...

Paxos 算法-浅显易懂的方式解析
——本文由 MageByte 团队的「青叶」编写Paxos 算法是一种提高分布式系统系统容错性的一致性算法 。对于一个一致性算法 有以下特点:在所有被提出的提案中,只有一个会被选定。如果没有提案被选出,就不会有选定的提案。当一个提案被选定后,所有的节点进程都可以获取到被选定的提案信息。一旦 “接受者” 接受了提议,就不能再接受其他提议内容。算法过程在该一致性算法中有三种参与角色。分别为 “提议者....

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