【機器學習】利用蟻群演算法求解旅行商（TSP）問題

阿新 • • 發佈：2019-01-15

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1. TSP問題概述 TSP問題即旅行商問題，是數學領域的著名問題之一。假設有一個旅行商人要拜訪n個城市，他必須選擇所要走的路徑，路徑的限制是每個城市只能拜訪一次，而且最後要回到原來出發的城市。路徑的選擇目標是要使求得的路徑路程為所有路徑之中的最小值。 2. 基於遺傳演算法

讓我們使用Reddit API獲取新聞標題並執行情感分析在我上一篇文章中，使用Python進行K-Means聚類，我們只是抓取了一些預編譯資料，但是對於這篇文章，我想更深入地瞭解一些實時資料。使用Reddit API，我們可以從各種新聞subreddit獲得成千上萬的

我們來用python寫一個沒有正則化的分類神經網路。傳統的分類方法有聚類，LR邏輯迴歸，傳統SVM，LSSVM等。其中LR和svm都是二分類器，可以將多個LR或者svm組合起來，做成多分類器。多分類神經網路使用softmax+cross entropy組

粒子群演算法求解旅行商問題TSP 寫在開頭：最近師妹的結課作業問我，關於使用粒子群求解TSP問題的思路。我想了想，自己去年的作業用的是遺傳演算法，貌似有些關聯，索性給看了看程式碼。重新學習了一遍粒子群演算法，在這裡記錄一下，算是對知識的總結，鞏固一下。

該帖子的程式碼主要轉自模擬退火演算法1. 該文對模擬退火演算法作了較好的分析，不過該文中舉例的TSP的程式碼有一些問題，我對此作了修正，並在文中最後做出解釋。程式碼如下： #include <iostream> #include <

綜述：資料探勘是指以某種方式分析資料來源，從中發現一些潛在的有用的資訊，所以資料探勘又稱作知識發現，而關聯規則挖掘則是資料探勘中的一個很重要的課題，顧名思義，它是從資料背後發現事物之間可能存在的關聯或者聯絡。關聯規則的目的在於在一個數據集中找出項之間的關

關聯規則挖掘的原理和過程從關聯規則（一）的分析中可知，關聯規則挖掘是從事務集合中挖掘出這樣的關聯規則：它的支援度和置信度大於最低閾值（minsup,minconf），這個閾值是由使用者指定的。根據 support=(X,Y).count/T.countsupp

先附上參考文章吧。文章其實是“P. Viola, M. Jones. Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features[J].CVPR, 2001”的學習筆記，下面第二個連結是文獻的中英文版

Bregman系列演算法是近幾年在影象處理和壓縮感知領域異軍突起的演算法，能夠更好地從現有資料中還原真實目標結果。我們可以構造優化模型argminH(u)+J(u)來還原真實目標資料，一般理解為H(u)是我們的目標最小化模型，常用的有H(u)=1/2(Au−Y)

1. 聚類簡介在機器學習中，分為監督學習、無監督學習和半監督學習。前一篇部落格中提到的迴歸和分類都屬於監督學習，本文著重探討無監督學習中的聚類演算法。博主之前看過一些資料，這兩天也翻閱了網上的各大部落格後，也想總結一下，寫一寫聚類相關的知識點，對

標籤（空格分隔）：王小草機器學習筆記 1. 聚類的概述存在大量未標註的資料集，即只有特徵，沒有標籤的資料。根據這些特徵資料計算樣本點之間的相似性。根據相似性將資料劃分到多個類別中。使得，同一個類別內的資料相似度大，類別之間的資料相似度小。

對於GBDT的引數調整，上一篇已經通過例項講明，不過調整引數確實重要，繼續總結一下通用套路。 1、相關引數 GBDT演算法引數主要分為三個類別： 1.Tree-Specific Paramete

回顧迴歸分析之線性迴歸中我們得到了線性迴歸的損失函式為： J ( θ

本文程式碼推薦使用Jupyter notebook跑，這樣得到的結果更為直觀。缺失資料處理： # 顯示資料的缺失值 import pandas as pd from io import StringIO csv_data = '''A,B,C,D 1.0,2.0,3

一、Fiddler是什麼？ Fiddler是一個http協議除錯代理工具，它能夠記錄並檢查所有你的電腦和網際網路之間的http通訊，設定斷點，檢視所有的進出Fiddler的資料。 Fiddler 要比其他的網路偵錯程式要更加簡單，因為它不僅僅暴露http通

一個 GAN 框架，最少（但不限於）擁有兩個組成部分，一個是生成模型 G，一個是判別模型 D。在訓練過程中，會把生成模型生成的樣本和真實樣本隨機地傳送一張（或者一個 batch）給判別模型 D。判別模型 D 的目標是儘可能正確地識別出真實樣本（輸出為“真”，或者1），和儘可能

轉載宣告：原文把蟻群解決旅行商問題寫的很清楚，只不過本人認為原文中有一些小錯誤，特此更改（文中紅色加粗字型為改正處），程式碼中出現的一些演算法的小問題也進行了更正（比如程式碼中的貪心演算法），程式碼也附在下面，謝謝博主的分享。 1.關於旅行商(TSP)問題及衍化

上個部落格裡闡述了梯度消失的原因，同時梯度消失會造成RNN的長時記憶失效。所以在本部落格中，會闡述梯度消失的解決方案：①梯度裁剪（Clipping Gradient）②LSTM（Long Short-T

之前一直在玩cpu版的tensorflow，這些天突然心血來潮，想搞個gpu版的tensorflow來嚐嚐鮮，沒想到把所有能夠踩的坑幾乎全部踩了一遍，在這裡把自己踩的坑和一些安裝細節拿出來分享給大家，