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蚁群算法-最优路径软件包下载(二维).zip下载
weixin_39821746
2023-01-21 12:00:12
蚁群算法_最优路径软件包下载(二维).zip , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/weixin_48077282/87367488?utm_source=bbsseo
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结合mahout的数据挖掘算法介绍
数据挖掘算法 前言:数据挖掘和机器学习包含了许多的算法,算法的介绍往往是枯燥乏味的。本文中结合mahout和小例子还解释这些算法。因此我们先介绍一下mahout。 准备工作:Mahout环境的搭建 初识mahout Hadoop是为了大数据而生的,在之前的学习中,我们也了解了Mapreduce程序的基本原理。但是,读者对如何将Hadoop应用到大数据还是没有一个清晰地认识。相信读者朋友们了
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019(五百二十八)
这一分析的目标是使用折扣应用程序,根据他们获得的交易确定不同的用户群,以便为他们重新提供类似于他们过去获得的优惠。机器学习算法 K-means 用于根据用户的购买行为识别用户群。这是算法提取内容的三维图。总之,通过数据和适当的努力,我们能够识别用户及其喜好的有趣信息,并能够根据用户的偏好制定如何吸引用户的策略。需要帮助进行用户细分吗?我们来连线。[## 找到类似的产品推荐给用户在这篇文章中,我将分享一种管理拼写错误和缩写的新方法。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019(三百七十一)
虽然这两个问题都很难解决,但每个问题的复杂性可以在非常不同的阶段发现。传统的最后一英里运输问题是一个车辆路线问题(VRP),一个组合的优化问题,从算法设计的角度以及计算的角度来看,其复杂性是众所周知的。与实时按需运输问题相比,它们的明显优势在于,关于订单和司机可用性的所有信息都是预先知道的,通常不需要立即找到解决方案。这使得更容易找到接近
最优
的解决方案。有几个算法被设计来解决这个问题,有几个实现了这些算法的解决方案,包括商业的和开源的。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2021(四百三十三)
好吧,我知道,“功能性数据”听起来很可怕,所以我们在进入细节之前先从一个例子开始。图 1:2013-2017 年悉尼日最低气温;x 轴:时间,y 轴:摄氏温度;作者图片假设我们对澳大利亚的气候感兴趣,观测了 2013 年到 2017 年的每日气温(见图 1)。对于每一年,我们有 365 次观察(不考虑闰年)。换句话说,我们可以把每一年看作一个 365 维的观察。现在,我们有 5 个 365 维的观测值,这是高维数据的经典设置。我们可以简单地继续处理这种类型的数据,但会遇到与维数灾难相关的问题。
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