视频课程:普林斯顿大学算法课程 I 和 II
普林斯顿大学算法课程 I 和 II
相关推荐
普林斯顿数学指南Fields奖得主主编的数学巨作
《数学名著译丛:普林斯顿数学指南(第1卷)》是由Fields奖得主T.Gowers主编,133位著名数学家合作撰写的大型文集,包括288篇长篇论文和短篇条目,全面概述了20世纪末至21世纪初的纯数学发展。
算法与数据结构
9
2024-07-17
浙江大学数据挖掘I课程视频
学习数据挖掘课程?浙江大学王灿老师授课视频结合韩家炜经典教材《数据挖掘: 原理与算法》,带你深入浅出地探索数据挖掘的奥秘。
数据挖掘
12
2024-05-25
Oracle 9i DBA基础 I 和 II 中文电子书下载
Oracle 9i DBA基础 I 和 II 的中文电子书,分为上下两册共4本,非扫描版PDF,清晰可读。这是booke小布老师配套的视频教材。如果需要英文版,请访问另一个资源下载页面。
Oracle
9
2024-09-29
华沙大学数据挖掘课程作业和项目详解
数据挖掘是信息技术领域的重要分支,涉及从复杂数据中发现有价值信息和模式。华沙大学的数据挖掘课程通过作业和项目,深入培养学生对核心概念和技术的理解。课程内容涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘和预测等关键技能。学生将学习数据清洗、集成、转换和规约等预处理步骤,以提高后续分析的准确性和效率。分类任务将使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行模型建立和预测。聚类则利用K-means、层次聚类和DBSCAN等算法实现数据分组,无需事先知道类别标签。关联规则挖掘和预测则依赖于Apriori和FP-Growth算法等方法。课程还涉及时间序列分析、回归模型和深度学习技术。学生通过项目展示数据解释能力和
数据挖掘
7
2024-09-14
Oracle 9i Database Administration Fundamentals II Ed 2.0
Oracle9i 数据库管理教材的第二部分,内容挺丰富的,涉及到多数据库管理的核心知识,适合那些已经有一些基础的开发者。教材的层次感蛮清晰的,分门别类了从基本操作到一些高级管理的技巧。如果你已经学过基础的 Oracle 管理,这一部分会你更好地理解数据库优化、备份恢复等复杂操作。,教材内容也结合了实际工作中的一些常见问题,挺接地气的。对于数据库管理员来说,这部分内容有用,值得一读。
如果你对 Oracle9i 的数据库管理有兴趣,这些教材资料挺适合你。直接跳到进阶部分,了解下数据的高效管理和优化手段,会让你在工作中更加得心应手。建议你在实际操作中多做练习,能加深理解哦。
Oracle
0
2025-06-24
NSGA-II算法的MATLAB实现
该库为NSGA-II算法提供了一个MATLAB实现,可以用于解决多目标优化问题。该库由国外学者开发,提供了便利的接口和高效的算法实现。
Matlab
16
2024-05-28
NSGA-II多目标进化算法
多目标优化里头,NSGA-II 算法还挺经典的,属于进化算法中的老大哥级别。它是在老版 NSGA 的基础上做了不少优化,比如非支配排序快了不少,速度快,代码也不臃肿。精英策略的引入也让好个体不容易被淘汰,结果更稳,收敛也更快。
精英策略的引入挺关键,防止了“好苗子”在迭代中被随机干掉的尴尬。举个例子,如果你在做路径规划、多目标调度这类事儿,这点能帮你节省不少调参时间。
拥挤度比较这块也蛮有意思。以前的 NSGA 要手动设置共享半径,麻烦还容易出锅。NSGA-II 直接上密度排序,你不用再关心那些参数细节,个体分布也更均匀,结果看起来就舒服多了。
资源是打包好的NSGA-II.zip,里面代码结
算法与数据结构
0
2025-06-17
NSGA-II多目标优化算法
进化算法里的 NSGA-2,挺适合搞多目标优化的,尤其你不想死磕函数公式的时候,效果还不错。它不需要目标函数规整,像线性、连续、可导啥的,统统不强求,思路灵活,效率也蛮高的。
NSGA-2的思路是群体进化,每一代都是全体优化,目标是搞定一堆解里最优的那一批,也就是 Pareto 前沿。你不需要设定复杂的规则,它自己跑一会儿就能给你一些还挺靠谱的结果。
推荐几个资源,比较全:
NSGA-II 多目标进化算法,基本原理说得比较清楚,想入门的可以看看
多目标进化算法开发资源集,工具代码都有,比较适合动手的朋友
Matlab 实现文件下载,用 Matlab 搞多目标优化的朋友可以直接上手
算法与数据结构
0
2025-06-25
利用种子约束的NSGA-II算法一个集成NSGA-II优化算法的Matlab函数文件
一种简单快速的NSGA-II算法,适用于处理约束问题。其两个主要特点包括:能够在同一个或单独的文件中处理约束条件,以及能够使用多种有趣的设计来初始化第一代种群。
Matlab
13
2024-07-31