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• [DM]聚类

  文章目录一、聚类的基本概念二、K-means聚类三、基于模型的聚类四、按密度聚类五、matlab实现一、聚类的基本概念物以聚类，人以群分，相似的东西会被安排在一起。聚类就是把相似的一类事物找到一起。 聚类与分类不同，聚类之前数据样本并没有标签，学习过程完全靠数据驱动，是一种无监督学习。 相似的一类样本叫做一簇，簇内部元素相对接近，簇与簇之间元素差异较大。如下图：因为聚类是一种无监督学习，所以聚类结

  2022-05-08

• 通过代码原理教你搞懂SGD随机梯度下降、BGD、MBGD

  在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为：对应的损失函数为：（这里的1/2是为了后面求导计算方便）下图作为一个二维参数（theta0，theta1）组对应能量函数的可视化图：下面我们来分别讲解三种梯度下降法1批量梯度

  2022-05-08

• 大规模邻域搜索（LNS）求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）（附MATLAB代码）

  本文引用Shaw P. Using Constraint Programming and Local Search Methods to Solve Vehicle Routing Problems[M]// Principles and Practice of Constraint Programming — CP98. 1998.刘小兰, 郝志峰, 汪国强, et al. 有时间窗的车辆路径问

  2022-05-08

• 对复杂网络节点重要性的排序方法

  前言在生物信息学的研究中我们经常或利用到各种各样的复杂网络，无论是蛋白质互作网络还是共表达网络，从建立的网络中筛选关键的节点是重要的一步。我们经常通过对网络中节点的重要性的排序筛选出关键的基因或者蛋白质等。那么复杂网络中节点重要性的排序有什么算法又都有什么样的优缺点呢？1.基于局部属性基于网络局部属性的节点重要性排序指标主要考虑节点自身信息和其邻居信息,这些指标计算简单,时间复杂度低,可以用于大型

  2022-05-07

• 用matlab调用迄今为止最强悍的求解旅行商（TSP）的算法-LKH算法

  最近小编恰好遇到这样一个问题，如何用matlab调用比较牛X的TSP solver，小编费劲千辛万苦终于在github上找到一位大神写的LKH的matlab接口（网址链接：https://github.com/unr-arl/LKH_TSP），除了matlab接口还有调用LKH的python接口。可能各位小伙伴对LKH算法还不太了解，不过没关系，大家只要记住LKH算法是目前求解TSP问题最牛X的算

  2022-05-07

• 外显子组测序数据分析

  简介外显子测序是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。全外显子组测序仅需对全基因组的2%左右的区域进行测序，就能够得到超过95%的已知功能区域的信息，而这些区域涵盖了95%的孟德尔疾病致病突变以及多种疾病易感多态性位点。因此，全外显子组测序已经成为当前疾病相关基因检测的常用方法，广泛应用于寻找复杂疾病的致病基因和易感基因等。下面对外显子组测序数据的

  2022-05-07

• 真正的完全图解Seq2Seq Attention模型

  文通过图片，详细地画出了seq2seq+attention模型的全部流程，帮助小伙伴们无痛理解机器翻译等任务的重要模型。seq2seq 是一个Encoder–Decoder 结构的网络，它的输入是一个序列，输出也是一个序列， Encoder 中将一个可变长度的信号序列变为固定长度的向量表达，Decoder 将这个固定长度的向量变成可变长度的目标的信号序列。--简书好了别管了，接下来开始刷图吧。大框

  2022-05-07

• VRPTW合集 [CW节约算法,TS(硬约束版),TS(惩罚函数版),LNS四种方法对比(附MATL

  01方法回顾VRPTW系列推文终于要告一段落了，最初小编写了一篇最基本的节约算法构造VRPTW初始解推文；然后在这个基础上，小编尝试用3种不同的策略在所构造的初始解的基础上，进一步优化解的质量。推文链接如下：CW节约算法构造VRPTW初始解（附MATLAB代码）大规模邻域搜索（LNS）求解带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）（附MATLAB代码）禁忌搜索算法求解带时间窗的车辆路径问题(上)禁忌搜索

  2022-05-07

• 一种新的思路通俗理解激活函数

  活函数其中一个重要的作用是加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。这个解释理解激活函数作用，看这篇文章就够了！这篇文章已经解释的比较清楚。下面从另一个角度来解释一下激活函数的作用，特征的充分组合。首先我们看一个简单的感知机如下：其中x1,x2输入均为特征的输入激活函数采取sigmoid函数,公式表达如下：此时，我们可能看不出什么不同，但是根据泰勒展开，我们能够看到，将x3代码到激活函数的时

  2022-05-07

• 闲聊结构化预测（structured learning）【这是一类问题】

  我们首先需要明白什么是结构化预测。好，开始：在机器学习过程中，对数据的拟合其实就是在找一个拟合函数f：比如对于回归问题（Regression）来说，这个函数输出一个标量（scalar）、对于分类问题（Classification）来说，这个函数输出一个类别（一个one-hot的向量）但是有一类的预测，它并不是输出一个标量或者一个类别，而是输出些有结构的输出，比如，一个序列，一个句子，一个图，一颗树

  2022-05-07