Python全排列算法详解

Imbalancd 库中包含 21 种算法： 欠采样 (8 种)- 集群中心点- 凝聚最近邻- 编辑最近邻- 重复编辑最近邻- AlIKNN- 实例硬度阈值- 近邻遗漏- 邻域清理规则- 单侧选择- 随机欠采样器- 托梅克链接 过采样 (11 种)- 随机过采样器- SMOTENC- SMOTEN- ADASYN- 边界 SMOTE- KMeans SMOTE- SVMSMOTE 组合采样 (2 种)- SMOTEENN- SMOTETomek

Birch（聚类层次树）是一种用于大规模数据集的层次聚类算法，由加拿大滑铁卢大学的研究人员于1996年提出。该算法的主要特点是分层构建聚类特征，通过减少数据处理的复杂度，解决了传统聚类算法在大数据集上效率低下的问题。Birch算法的核心在于它的三元组表示法（CF，CS，N），分别代表特征向量、子聚类中心和子聚类样本数，有效地减少了存储和计算的需求。在数据表示方面，Birch算法将数据点表示为三元组CF，CS，N。CF是数据点与子聚类中心的特征向量差值的平方和；CS是子聚类中心；N是子聚类包含的数据点数量。算法从单个点开始，逐步合并子聚类，通过比较新加入点与现有子聚类的相似性，决定是否添加到子聚

快速排序是一种高效的排序算法，由C.A.R. Hoare在1960年提出。该算法的基本思想是分治法 (Divide and Conquer)，通过将待排序记录分成两部分，使一部分的元素都小于另一部分的元素，然后对每部分继续排序，最终实现整个序列的有序化。以下为快速排序的具体步骤与实现： 选择基准：在列表中选取一个元素作为基准（pivot），可以选取第一个、最后一个或随机一个元素。 分区操作：对列表进行重新排列，使所有小于基准的元素位于基准的左边，所有大于基准的元素位于基准的右边。此过程即为分区操作，完成后基准元素的位置就是其最终排序位置。 递归排序：对基准左右两边的子序列分别递归执

【Python全栈学习教程1】是一份专为初学者和进阶者设计的详尽学习资源，从基础到高级全面覆盖Python编程语言的核心概念和实用技能，使学习者能够掌握全栈开发所需的全部知识。课程内容包括Python语法、面向对象编程、文件操作、函数式编程、数据库交互、Web开发、网络编程、数据分析、自动化脚本等多个方面。教程还可能涵盖机器学习与人工智能等前沿领域，帮助读者快速掌握Python的全方位应用。

该函数使用公式 n!/(n-k)! 计算所有可能的排列数，其中 n 表示样本中所有元素的数量，k 表示选择的元素数量。

《同花顺Level-2全推行情Python API操作手册详解》专为高频交易和量化投资设计，特别适用于涉及涨停板策略的交易者。本手册详细介绍了如何使用Python API获取和处理沪深市场的Level-2高频行情数据。Level-2数据提供深度买卖盘信息、逐笔成交和委托细节，对于精准交易决策至关重要。SDK V2.0.0版本进行了重大更新，从单连接模式转变为多连接模式，支持上证逐笔委托数据，并增加了证券和指数快照的字段。用户可注册不同的域名和端口以应对不同市场需求。随后版本继续优化，加入了级联功能、逐笔业务序号字段、Level-1数据支持、Linux兼容性，并优化了数据精度。V2.0.7至V2

该资源包含多种进化算法的Python实现，包括： 差分进化算法 遗传算法 粒子群算法 模拟退火算法 蚁群算法 免疫优化算法 鱼群算法

这份全面指南详细阐述了Oracle的所有用法及函数说明。

NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II，非支配排序遗传算法第二代）是一种经典的多目标优化算法，适用于解决存在多个相互冲突目标函数的问题。该算法由Deb等人于2002年提出，是遗传算法的重要进展之一。将详细介绍NSGA-II的基本概念和步骤。首先，多目标优化问题与单目标优化的区别，以及Pareto最优解的概念将被讨论。其次，我们将详细解释NSGA-II的操作步骤，包括非支配排序、快速非支配排序算法（RNS）、拥挤度计算等。最后，我们将通过案例分析展示NSGA-II在实际问题中的应用。