本专栏已更新至第10篇,此文集锦了前9篇关于算法的代码文件,涵盖递归算法、2种查找算法和10种排序算法。期待这份代码库能助你高效学习Python算法,如遇问题,欢迎随时交流。
Python算法代码库(1-9篇)
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Python实现机器学习算法终止matlab下列代码
机器学习算法Python实现目录一、1、代价函数其中:下面就是要求出theta,使代价最小,即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据,其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方,平方的原因是因为可能有负值,正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导,2可以消去实现代码: #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1,因为有theta(0) 2、梯度下降算法代价函数对求偏导得到:所以对theta的更新可以写为:其中为学习速率,控制梯度下降的速度,一般取0.01,0.03,0.1,0.3.....为什么梯度下降可以逐步减小代价函数假设函数f(x)泰勒展开:f(x+△x)=f(x)+f'(x)△x+o(△x)令:△x=-αf'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α将△x
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Python接口的ANI-1神经网络潜力源代码
注意:此Python二进制文件仅适用于带有NVIDIA GPU的Ubuntu变体Linux上的Python 3.6和CUDA 9.2。这是针对原子模拟环境(ASE)设计的ANI-1x和ANI-1ccx神经网络潜力的原型接口。当前的ANI-1x和ANI-1ccx电位可预测CHNO元素的性质。原始的ANI-1和ANI-1x电位可在“deprecated_original”分支中找到。为了获得最佳性能,请在应用程序中使用分支中集成的ANI-1x和ANI-1ccx。要测试代码,请运行examples/ani_quicktest.py脚本。在正常运行的设备上,初始能量为-2078.50282(eV)。
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蜂群算法与其他自然启发式算法MATLAB/Python代码资源
在进行优化问题的研究和实现时,蜂群算法(Bee Algorithm)作为一种常见的自然启发式优化算法,已经广泛应用于各种领域。以下是一些与此相关的自然启发算法以及其MATLAB/Python代码资源:
引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm, GSA)
论文:[GSA论文链接]
MATLAB代码:[GSA MATLAB代码链接]
Python代码:[GSA Python代码链接]
基于生物地理学的优化器(Biogeography-Based Optimization, BBO)
论文:[BBO论文链接]
代码:[BBO代码链接]
差分进化算法(Differential Evolution, DE)
论文:[DE论文链接]
代码:[DE代码链接]
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)
论文:[ABC论文链接]
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粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)
论文:[PSO论文链接]
代码:[PSO代码链接]
灰狼优化器(Grey Wolf Optimizer, GWO)
论文:[GWO论文链接]
代码:[GWO代码链接]
其他有用的链接:- [链接1]- [链接2]- [链接3]
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snakeinterp1Snakes算法MATLAB代码实现与开发
本篇介绍了Snakes算法在MATLAB中的实现代码,主要用于图像分割和轮廓提取。代码通过迭代优化Snakes模型来拟合目标边缘。具体实现步骤包括:
初始化蛇形曲线,设定初始轮廓;
计算外部和内部力,通常包括图像的梯度信息;
根据这些力迭代更新蛇形曲线的位置,直到收敛;
输出优化后的轮廓。
该代码适用于基于图像梯度的轮廓提取任务,并提供了简单的调整参数接口,使得算法可灵活适应不同图像。通过运用此算法,可以实现精确的边缘提取和目标跟踪。
代码如下:
% 初始化蛇形曲线
n=100; % 曲线点数
theta=linspace(0,2*pi,n);
X=50+40*cos(theta); Y=50+40*sin(theta);
% 计算图像梯度(示例图像)
img=imread('example.jpg');
I=rgb2gray(img);
[Ix, Iy]=gradient(double(I));
% 迭代更新蛇形曲线
for i=1:100
% 计算内部与外部力
% 更新曲线位置
% 具体公式实现
end
% 输出最终结果
figure; plot(X,Y);
该代码是一个基本框架,用户可以根据具体需求进行优化。
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