算法引言 模拟退火算法是一种启发式搜索算法，它受到物理学中固体物质退火过程的启发。在物理学中，退火是一种将材料加热至高温，然后缓慢冷却以减少材料内部应力的过程。在这个过程中，材料的...

引言 岭回归: 通过向线性回归中引入L2正则化项防止过拟合。 LASSO回归: 通过向线性回归中引入L1正则化项实现特征选择。 L1正则化与LASSO回归 L1正则化通过在损失函数中添加参数权重的绝对值和的...

算法引言 蚁群算法，是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。想象一下，当你在野餐时，不小心洒了一些糖在地上。一只蚂蚁偶然发现了这些糖，就会在回巢的路上留下信息素，引导其他蚂蚁也找到这个食...

算法背景 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）是一种模拟鲸鱼捕食行为的优化算法。想象一下，你在大海上划船，突然一只庞大的鲸鱼跃出水面。鲸鱼猎食主要依靠两种策略：一是环绕...

逻辑回归算法解读 基本原理: 有了之前线性回归的学习，我们学习逻辑回归是非常简单的，核心就是通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到(0,1)区间，表示为概率。简单来说，逻辑回归模型的输出是...

算法解读 多项式回归是回归分析的一种形式，它允许因变量 \(y\) 与自变量 \(x\) 之间的关系模型化为 \(x\) 的 \(n\) 次多项式。多项式回归的标准形式如下:$$y=\beta_0+\beta_1 x+\beta_2 x^2+\b...

算法背景 蝙蝠优化算法（Bat Algorithm）是一种基于群体智能的优化算法，它的灵感来源于蝙蝠捕食时的回声定位行为。想象一下，夜幕降临，一群蝙蝠在黑暗中飞翔，它们发出超声波并依靠回声来定位...

算法背景 麻雀算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种受自然界麻雀群体行为启发的优化算法。想象一下，一群麻雀在寻找食物的过程中，它们需要在广阔的区域内快速而有效地搜索到食物资源。...

算法引言 自然界的启发：BSO算法的灵感来自于蜜蜂在自然界中的觅食行为。在自然界中，蜜蜂需要找到花蜜来生存。当一只蜜蜂找到一片花丛时，它会返回蜂巢，通过特殊的“摆动舞”将花丛的位置信息...

引言 基本概念: K-最近邻居（KNN）算法是一种基于实例的学习，它用于分类和回归。在分类中，一个对象的分类由其邻居的“多数投票”决定，即对象被分配到其k个最近邻居中最常见的类别中。 重要性...