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???撰寫作者：左手の明天
???精選專欄：《python》
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MATLAB–基于蟻群算法的機(jī)器人最短路徑規(guī)劃 * https://blog.csdn.net/woai210shiyanshi/article/details/104712540?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168853912916800215023827%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257Drequest_id=168853912916800215023827biz_id=0utm_medium=distribute.pc_search_result.
本系列側(cè)重于例題實(shí)戰(zhàn)與講解，希望能夠在例題中理解相應(yīng)技巧。文章開頭相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)只是進(jìn)行簡(jiǎn)單回顧，讀者可以搭配課本或其他博客了解相應(yīng)章節(jié)，然后進(jìn)入本文正文例題實(shí)戰(zhàn)，效果更佳。 如果這篇文章對(duì)你有幫助，歡迎點(diǎn)贊與收藏~ 現(xiàn)代優(yōu)化算法，自20世紀(jì)80年代初開
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? 全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽中，常見的算法模型有以下30種： 最小二乘法 數(shù)值分析方法 圖論算法 線性規(guī)劃 整數(shù)規(guī)劃 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 貪心算法 分支定界法 蒙特卡洛方法 隨機(jī)游走算法 遺傳算法 粒子群算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 人工智能算法 模糊數(shù)學(xué) 時(shí)間序列分析 馬爾可夫鏈 決策樹 支
目錄 一、一元線性回歸 1、步驟 ?2、matlab命令（多元線性回歸） 3、舉例 ?二、一元非線性回歸 ?三、多項(xiàng)式回歸 1、一元多項(xiàng)式回歸 ?應(yīng)用 ?2、多元二項(xiàng)式 應(yīng)用 ?四、非線性回歸 ?應(yīng)用 五、 逐步回歸 ?應(yīng)用 ? ?r2和F越大越好 p越小越好 ? ? ?從殘差圖可以看出，除第二個(gè)
最近有很多朋友咨詢我關(guān)于Matlab論文插圖繪制方面的問題。 問了一下，這些朋友中，除了寫博士論文的， 大部分都是要參加美賽的 。 這讓我突然想起， 自己曾經(jīng)為了水論文， 購(gòu)買過一批Matlab數(shù)學(xué)建模的資料 。 想了想，自己應(yīng)該也用不到了，索性借此機(jī)會(huì)，拿出來分享給
客觀評(píng)價(jià)方法中的一種,亦稱為理想解法，是一種有效的多指標(biāo)評(píng)價(jià)方法。這種方法通過構(gòu)造評(píng)價(jià)問題的正理想解和負(fù)理想解，即各指標(biāo)的最優(yōu)解和最劣解，通過計(jì)算每個(gè)方案到理想方案的相對(duì)貼近度，即靠近止理想解和遠(yuǎn)離負(fù)理想解的程度，來對(duì)方案進(jìn)行排序，從而選出最優(yōu)
與插值問題不同，在擬合問題中不需要曲線一定經(jīng)過給定的點(diǎn)。擬合問題的目標(biāo)是尋求一個(gè)函數(shù)（曲線），使得該曲線在某種準(zhǔn)則下與所 有的數(shù)據(jù)點(diǎn)最為接近，即曲線擬合的最好（最小化損失函數(shù)） 【插值和擬合的區(qū)別】 插值算法中，得到的多項(xiàng)式f(x)要經(jīng)過所有樣本點(diǎn)。但
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可以三個(gè)條件 以此類推 （condition1）？x：（condition2）？y：z string變成int int 變成string 可以用循環(huán) 模運(yùn)算展開式推導(dǎo) 我們要證明等式： (a * b) mod m = ((a mod m) * (b mod m)) mod m 假設(shè) a = q1 * m + r1 ，其中 q1 是 a 除以 m 的商， r1 是 a 除以 m 的余數(shù)。類似地，假設(shè) b = q2 * m + r2 ，其中
