PSO算法优化SVM python代码

时间: 2023-10-12 14:20:30 浏览: 73
下面是使用PSO算法优化SVM参数的Python代码示例: ```python import numpy as np from sklearn import datasets, svm from sklearn.model_selection import train_test_split from pyswarm import pso # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 定义SVM的目标函数 def svm_objective_function(c, gamma): clf = svm.SVC(C=c, gamma=gamma) clf.fit(X_train, y_train) return -clf.score(X_test, y_test) # 目标是最小化测试集准确率的相反数 # 使用PSO算法优化SVM参数 lb = [1e-6, 1e-6] # 参数下界 ub = [10, 10] # 参数上界 xopt, fopt = pso(svm_objective_function, lb, ub) # 输出结果 print('Optimal parameters: C = {}, gamma = {}'.format(*xopt)) print('Test accuracy: {:.2f}%'.format(-fopt * 100)) ``` 代码中使用`pyswarm`库实现了PSO算法,并使用`sklearn`库中的`SVC`实现了SVM分类器。在定义SVM的目标函数时,需要将`C`和`gamma`参数传入`SVC`中,并计算测试集准确率的相反数,因为PSO算法是寻找最小值。最后,使用PSO算法搜索最优参数,并输出结果。 需要注意的是,PSO算法可能会收敛到局部最优解,因此需要多次运行代码以得到不同的结果,并选取最优解。

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PSO(粒子群优化)算法是一种常用于寻找全局最优解的优化算法。SVM(支持向量机)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归任务。在Python中,我们可以使用优化库比如PySwarm来实现PSO算法,并使用Scikit-learn库中的SVM模型来得到优化后的结果。 首先,导入所需的库: python import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import pyswarms as ps 接下来,定义一个函数来计算SVM模型的准确度: python def svm_accuracy(params, X_train, y_train, X_test, y_test): c = params[0] gamma = params[1] model = SVC(C=c, gamma=gamma) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) return -accuracy 然后,定义一个函数作为PSO的目标函数,用于最小化SVM模型的准确度: python def pso_optimize_svm(X_train, y_train, X_test, y_test): bounds = (np.array([1, 0.001]), np.array([100, 100])) options = {'c1': 0.5, 'c2': 0.3, 'w': 0.9} optimizer = ps.single.GlobalBestPSO(n_particles=10, dimensions=2, options=options, bounds=bounds) best_params, _ = optimizer.optimize(svm_accuracy, iters=100, verbose=False, X_train=X_train, y_train=y_train, X_test=X_test, y_test=y_test) return best_params 最后,使用数据集进行测试: python # 假设有一个数据集 X 和标签 y X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) best_params = pso_optimize_svm(X_train, y_train, X_test, y_test) print("最优参数:C={}, gamma={}".format(best_params[0], best_params[1])) 以上就是使用PSO优化SVM算法的Python代码的实现。通过PSO优化,我们可以找到在给定数据集上SVM模型的最优参数,从而提高分类的准确度。
交叉验证是一种常用的模型评估方法,用于评估机器学习模型的性能。PSO代表粒子群优化算法,而SVM代表支持向量机,是一种常用的分类算法。 在Python中进行PSO交叉验证SVM代码编写的步骤如下: 1. 导入所需的库:使用scikit-learn库中的SVC类实现SVM分类器,pyswarm库实现PSO算法,numpy库实现数值运算。 python from sklearn.svm import SVC import numpy as np import pyswarm 2. 定义PSO函数:PSO函数确定SVM的超参数,如C和gamma。根据指定的维数范围,定义搜索空间。 python def pso_func(params): C, gamma = params svm = SVC(kernel='rbf', C=10**C, gamma=10**gamma) svm.fit(x_train, y_train) accuracy = svm.score(x_val, y_val) return 1 - accuracy 3. 定义数据集:将数据集划分为训练集和验证集。 python x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42) 4. 定义搜索空间范围:设置C和gamma的搜索范围。 python param_ranges = (slice(-1, 10, 1), slice(-10, 0, 1)) 5. 运行PSO算法:使用pyswarm库中的pso函数运行PSO算法,找出最优的C和gamma。 python best_params, _ = pyswarm.pso(pso_func, param_ranges[0].start, param_ranges[0].stop, param_ranges[1].start, param_ranges[1].stop, maxiter=50) 6. 输出最优参数:打印出找到的最优的C和gamma。 python best_C, best_gamma = best_params print("Best C: ", 10 ** best_C) print("Best gamma: ", 10 ** best_gamma) 以上就是使用PSO交叉验证SVM的Python代码,其中PSO算法通过逐步搜索找到最佳的超参数C和gamma,以实现最佳的SVM分类器性能评估。
粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法,可以用于优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)模型。 在传统的SVM模型中,我们需要使用某种优化算法来寻找最优的超平面。传统的优化算法例如梯度下降,在处理高维复杂数据时可能会陷入局部最优解而无法得到全局最优解。而PSO算法通过模拟鸟群或鱼群的行为,将每个粒子看作一个解空间中的潜在解,根据粒子个体的历史经验和整个群体的协作信息,更新粒子的速度和位置,逐步接近于全局最优解。 将PSO算法与SVM相结合,可以通过粒子群搜索的方式来寻找最优的超平面参数,从而提高SVM模型的分类性能。具体步骤如下: 1. 初始化粒子群的位置和速度,每个粒子代表一个超平面参数向量,速度表示参数的改变幅度。 2. 计算每个粒子对应的超平面参数向量所代表的SVM模型的准确率作为粒子的适应度。 3. 更新每个粒子的速度和位置。根据每个粒子个体的历史经验和整个群体的协作信息,更新速度和位置。 4. 更新最优粒子,记录全局最优的超平面参数向量。 5. 重复步骤3和4,直到达到终止条件(例如达到最大迭代次数)。 6. 输出全局最优的超平面参数向量作为优化后的SVM模型的参数。 通过使用PSO算法优化SVM模型,可以加快优化过程,提高SVM模型的分类性能。同时,由于PSO算法具有较好的全局搜索能力,可以更容易地避免陷入局部最优解的情况,从而进一步提高了SVM模型的性能。
以下是使用PSO-SVM进行多分类的Python代码示例: python import numpy as np from sklearn.svm import SVC from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 生成多分类数据集 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_classes=3, random_state=42) # 定义PSO-SVM分类器 class PSOSVM: def __init__(self, n_particles=10, max_iter=100, c1=2, c2=2, w=0.7): self.n_particles = n_particles self.max_iter = max_iter self.c1 = c1 self.c2 = c2 self.w = w def fit(self, X, y): # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 初始化粒子群 particles = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(self.n_particles, X.shape\[1\] + 1)) velocities = np.zeros_like(particles) best_positions = particles.copy() best_scores = np.zeros(self.n_particles) # 迭代更新粒子群 for _ in range(self.max_iter): for i in range(self.n_particles): # 计算粒子的适应度得分 svm = SVC(C=10 ** particles\[i\]\[-1\]) svm.fit(X_scaled, y) y_pred = svm.predict(X_scaled) score = accuracy_score(y, y_pred) # 更新粒子的最佳位置和最佳得分 if score > best_scores\[i\]: best_positions\[i\] = particles\[i\].copy() best_scores\[i\] = score # 更新粒子的速度和位置 for i in range(self.n_particles): r1 = np.random.rand(X.shape\[1\] + 1) r2 = np.random.rand(X.shape\[1\] + 1) velocities\[i\] = self.w * velocities\[i\] + self.c1 * r1 * (best_positions\[i\] - particles\[i\]) + self.c2 * r2 * (best_positions.mean(axis=0) - particles\[i\]) particles\[i\] += velocities\[i\] # 找到最佳粒子的位置 best_particle = particles\[np.argmax(best_scores)\] # 根据最佳粒子的位置训练最终的SVM分类器 svm = SVC(C=10 ** best_particle\[-1\]) svm.fit(X_scaled, y) self.svm = svm self.scaler = scaler def predict(self, X): X_scaled = self.scaler.transform(X) return self.svm.predict(X_scaled) # 使用PSO-SVM进行多分类 pso_svm = PSOSVM(n_particles=10, max_iter=100, c1=2, c2=2, w=0.7) pso_svm.fit(X, y) y_pred = pso_svm.predict(X) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) 请注意,这只是一个示例代码,具体的PSO-SVM实现可能会有所不同。你可以根据自己的需求进行调整和修改。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [基于Python的SVM算法深入研究](https://blog.csdn.net/weixin_45137708/article/details/106340493)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法是一种基于群体智能的优化算法,模拟了鸟群觅食行为,通过粒子的位置和速度迭代搜索最优解。 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种二分类的机器学习算法,通过找到一个最优超平面来进行分类。它的优点包括可以解决高维问题、泛化能力强等。 在Python中,可以结合粒子群优化算法和SVM算法来进行分类任务。具体步骤如下: 1. 设置PSO的参数,包括群体大小、迭代次数、惯性权重等。 2. 初始化粒子群的位置和速度,并随机生成SVM参数。 3. 计算每个粒子的适应度,通过SVM算法对训练数据进行分类,并计算误差或准确率作为适应度。 4. 更新粒子的速度和位置,根据惯性权重、个体最优和全局最优来更新速度和位置。 5. 对更新后的粒子群计算适应度。 6. 如果满足终止条件(如达到最大迭代次数或适应度达到预设阈值),则停止迭代,否则返回第4步。 7. 从所有粒子中选择适应度最好的粒子,即全局最优解。 8. 使用全局最优的SVM参数进行测试数据的分类。 PSO算法的优点是能够在较短时间内搜索到较好的解,但它可能会陷入局部最优。因此,需要根据实际情况调整算法参数并进行多次实验,以得到更好的结果。 以上是粒子群优化SVM算法在Python中的基本流程,可以根据具体问题进行适当的调整和优化。
PSO(粒子群优化算法)是一种基于自然界鸟群觅食行为的优化算法,可以用于解决各种优化问题。支持向量机(SVM)是一种常用的分类算法,通过构建超平面将不同类别的样本分割开来。 要使用PSO优化支持向量机的Python代码,首先需要导入相关的库和模块,例如以下代码示例: python import numpy as np from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_classification from pyswarm import pso # 生成随机数据集 X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10) # 定义SVM的训练函数 def svm_train(params): C, gamma = params clf = svm.SVC(C=C, gamma=gamma) clf.fit(X, y) return clf.score(X, y) # 定义PSO的目标函数 def objective(params): return 1- svm_train(params) # 定义PSO的变量范围 lb = [0.1, 0.1] ub = [10, 10] # 使用PSO优化SVM参数 xopt, fopt = pso(objective, lb, ub) # 打印最优参数和最优结果 print("Optimal parameters: C={}, gamma={}".format(xopt[0], xopt[1])) print("Optimal result: {}".format(fopt)) 在上述代码中,首先使用make_classification函数生成一个随机的数据集。然后通过定义svm_train函数来训练和评估SVM模型,其中params为SVM的参数。接下来,定义objective函数作为PSO的目标函数,其返回值为SVM准确率与1之差。然后,定义PSO的参数搜索范围lb和ub,分别表示参数的下界和上界。最后,使用pso函数进行PSO优化,得到最优参数和最优结果。最后打印出最优参数和最优结果。 需要注意的是,上述代码中使用了pyswarm库来实现PSO算法,需要先安装该库。可以通过以下命令来安装: pip install pyswarm 这就是使用PSO优化支持向量机的Python代码的一个简单示例。
以下是使用粒子群优化算法实现的SVM多分类Python代码: python import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.svm import SVC # 定义粒子群优化算法 class PSO: def __init__(self, num_particles, max_iter, c1, c2, w, dim): self.num_particles = num_particles self.max_iter = max_iter self.c1 = c1 self.c2 = c2 self.w = w self.dim = dim self.x = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(num_particles, dim)) self.v = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(num_particles, dim)) self.pbest_x = self.x.copy() self.pbest_y = np.zeros(num_particles) self.gbest_x = np.zeros(dim) self.gbest_y = float('inf') def update(self, X_train, y_train): clf = SVC(kernel='linear') for i in range(self.num_particles): # 训练支持向量机模型 clf.fit(X_train, y_train) # 使用支持向量机模型预测 y_pred = clf.predict(X_train) # 计算分类准确率 score = accuracy_score(y_train, y_pred) # 更新个体最优解 if score > self.pbest_y[i]: self.pbest_x[i] = self.x[i].copy() self.pbest_y[i] = score # 更新全局最优解 if score > self.gbest_y: self.gbest_x = self.x[i].copy() self.gbest_y = score # 更新粒子速度和位置 r1 = np.random.rand(self.dim) r2 = np.random.rand(self.dim) self.v[i] = self.w * self.v[i] + self.c1 * r1 * (self.pbest_x[i] - self.x[i]) + self.c2 * r2 * (self.gbest_x - self.x[i]) self.x[i] = self.x[i] + self.v[i] def fit(self, X_train, y_train): for i in range(self.max_iter): self.update(X_train, y_train) # 加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义PSO算法参数 num_particles = 30 max_iter = 100 c1 = 2 c2 = 2 w = 0.8 dim = X_train.shape[1] # 初始化PSO算法 pso = PSO(num_particles, max_iter, c1, c2, w, dim) # 训练PSO-SVM分类器 pso.fit(X_train, y_train) # 使用最优参数训练支持向量机模型 clf = SVC(kernel='linear') clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上测试模型性能 y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) 在上述代码中,我们首先定义了一个粒子群优化算法类 PSO,其中 update 方法用于更新粒子速度和位置,并在每次更新后训练支持向量机模型并计算分类准确率。在 fit 方法中,我们多次调用 update 方法来寻找最优解。最后,我们使用最优参数训练支持向量机模型,并在测试集上测试模型性能。 需要注意的是,这里使用的是线性核函数的支持向量机模型。如果需要使用其他核函数,可以在 SVC 的构造函数中设置。另外,由于粒子群优化算法通常是一种全局优化方法,所以在实际应用中需要考虑算法的收敛速度和计算复杂度等问题。
以下是使用粒子群优化算法优化SVM多分类模型参数的示例代码。该代码使用scikit-learn库中的make_classification函数生成一个模拟数据集,并使用粒子群优化算法搜索SVM多分类模型的最优参数。 python from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from pyswarm import pso # 生成模拟数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=5, n_informative=5, random_state=42) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义SVM多分类模型和目标函数 def svm_objective_function(params): C = params[0] gamma = params[1] clf = SVC(C=C, gamma=gamma, kernel='rbf') clf.fit(X_train, y_train) score = clf.score(X_test, y_test) return -score # 定义参数搜索空间 lb = [0.1, 0.001] ub = [10, 1] # 使用粒子群优化算法进行优化 xopt, fopt = pso(svm_objective_function, lb, ub) # 输出最优参数和最优得分 print('Best Parameters:', xopt) print('Best Score:', -fopt) 在以上代码中,首先生成一个模拟数据集,并将其划分为训练集和测试集。然后定义目标函数svm_objective_function,在目标函数中使用SVC类定义SVM多分类模型,并使用训练集训练模型,使用测试集计算模型在数据集上的性能得分,并将得分取负作为目标函数的返回值,因为粒子群优化算法是一个最小化目标函数的算法。最后使用pso函数进行粒子群优化算法的优化,并输出最优参数和最优得分。
以下是使用粒子群优化算法对SVM多分类模型参数进行寻优的Python代码: python import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.svm import SVC # 定义粒子群优化算法 class PSO: def __init__(self, num_particles, max_iter, c1, c2, w, dim): self.num_particles = num_particles self.max_iter = max_iter self.c1 = c1 self.c2 = c2 self.w = w self.dim = dim self.x = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(num_particles, dim)) self.v = np.random.uniform(low=-1, high=1, size=(num_particles, dim)) self.pbest_x = self.x.copy() self.pbest_y = np.zeros(num_particles) self.gbest_x = np.zeros(dim) self.gbest_y = float('inf') def update(self, X_train, y_train): for i in range(self.num_particles): # 使用当前粒子位置构造支持向量机模型 clf = SVC(C=10 ** self.x[i][0], gamma=10 ** self.x[i][1], kernel='rbf') # 训练支持向量机模型 clf.fit(X_train, y_train) # 使用支持向量机模型预测 y_pred = clf.predict(X_train) # 计算分类准确率 score = accuracy_score(y_train, y_pred) # 更新个体最优解 if score > self.pbest_y[i]: self.pbest_x[i] = self.x[i].copy() self.pbest_y[i] = score # 更新全局最优解 if score > self.gbest_y: self.gbest_x = self.x[i].copy() self.gbest_y = score # 更新粒子速度和位置 r1 = np.random.rand(self.dim) r2 = np.random.rand(self.dim) self.v[i] = self.w * self.v[i] + self.c1 * r1 * (self.pbest_x[i] - self.x[i]) + self.c2 * r2 * (self.gbest_x - self.x[i]) self.x[i] = self.x[i] + self.v[i] def fit(self, X_train, y_train): for i in range(self.max_iter): self.update(X_train, y_train) # 加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义PSO算法参数 num_particles = 30 max_iter = 100 c1 = 2 c2 = 2 w = 0.8 dim = 2 # 初始化PSO算法 pso = PSO(num_particles, max_iter, c1, c2, w, dim) # 训练PSO-SVM分类器 pso.fit(X_train, y_train) # 使用最优参数训练支持向量机模型 clf = SVC(C=10 ** pso.gbest_x[0], gamma=10 ** pso.gbest_x[1], kernel='rbf') clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上测试模型性能 y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) 在上述代码中,我们使用了径向基函数(RBF)作为核函数,并使用粒子群优化算法对支持向量机模型的参数 $C$ 和 $\gamma$ 进行寻优。具体来说,我们将 $C$ 和 $\gamma$ 的取值范围分别设定为 $[10^{-1}, 10^1]$ 和 $[10^{-1}, 10^1]$,并将它们的对数作为粒子位置的维度。在 update 方法中,我们使用当前粒子位置构造支持向量机模型,并在训练集上计算分类准确率。最后,我们使用最优参数训练支持向量机模型,并在测试集上测试模型性能。 需要注意的是,这里使用的是径向基函数作为核函数。如果需要使用其他核函数,可以在 SVC 的构造函数中设置。另外,由于粒子群优化算法通常是一种全局优化方法,所以在实际应用中需要考虑算法的收敛速度和计算复杂度等问题。
粒子群优化算法可以用来搜索SVM多分类模型中的最优参数。具体来说,可以使用sklearn库中的GridSearchCV函数来进行参数搜索,然后将GridSearchCV的结果传入粒子群优化算法中进行优化。 以下是一个示例代码,使用GridSearchCV搜索SVM多分类模型的最优参数,然后使用粒子群优化算法进行优化: python from sklearn import svm, datasets from sklearn.model_selection import GridSearchCV from pyswarm import pso # 加载鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() # 定义SVM多分类模型 svc = svm.SVC() # 定义参数搜索空间 parameters = {'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [0.1, 1, 10]} # 使用GridSearchCV进行参数搜索 clf = GridSearchCV(svc, parameters) # 训练模型并获取最优参数 clf.fit(iris.data, iris.target) best_params = clf.best_params_ # 定义目标函数 def objective_function(params): kernel = params[0] C = params[1] clf = svm.SVC(kernel=kernel, C=C) score = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5).mean() return -score # 使用粒子群优化算法进行优化 lb = [0, 0.1] ub = [1, 10] xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub) # 输出最优参数 print('GridSearchCV Best Params:', best_params) print('PSO Best Params:', xopt) 在以上代码中,首先使用GridSearchCV搜索SVM多分类模型的最优参数,然后定义目标函数objective_function,在目标函数中使用交叉验证计算模型在数据集上的性能得分,并将得分取负作为目标函数的返回值,因为粒子群优化算法是一个最小化目标函数的算法。最后使用pso函数进行粒子群优化算法的优化,并输出最优参数。
以下是基于PSO算法的SVM代码实现(Python版本): python import numpy as np class PSO_SVM: def __init__(self, c1=1, c2=1, w=0.6, max_iter=100, num_particles=10, kernel='linear'): self.c1 = c1 self.c2 = c2 self.w = w self.max_iter = max_iter self.num_particles = num_particles self.kernel = kernel self.X = None self.y = None self.n_samples = None self.n_features = None self.alpha = None self.b = None self.particles_alpha = None self.particles_b = None self.particles_v_alpha = None self.particles_v_b = None self.particles_loss = None self.gbest_alpha = None self.gbest_b = None self.gbest_loss = float('inf') def fit(self, X, y): self.X = X self.y = y self.n_samples, self.n_features = X.shape self.alpha = np.zeros(self.n_samples) self.b = 0 self.particles_alpha = np.zeros((self.num_particles, self.n_samples)) self.particles_b = np.zeros(self.num_particles) self.particles_v_alpha = np.zeros((self.num_particles, self.n_samples)) self.particles_v_b = np.zeros(self.num_particles) self.particles_loss = np.zeros(self.num_particles) for i in range(self.num_particles): self.particles_alpha[i] = np.random.uniform(low=0, high=1, size=self.n_samples) self.particles_b[i] = np.random.uniform(low=0, high=1) self.particles_v_alpha[i] = np.zeros(self.n_samples) self.particles_v_b[i] = 0 self.particles_loss[i] = self.loss(self.particles_alpha[i], self.particles_b[i]) if self.particles_loss[i] < self.gbest_loss: self.gbest_alpha = self.particles_alpha[i] self.gbest_b = self.particles_b[i] self.gbest_loss = self.particles_loss[i] for _ in range(self.max_iter): for i in range(self.num_particles): r1 = np.random.uniform(low=0, high=1, size=self.n_samples) r2 = np.random.uniform(low=0, high=1) self.particles_v_alpha[i] = self.w * self.particles_v_alpha[i] \ + self.c1 * r1 * (self.particles_alpha[i] - self.gbest_alpha) \ + self.c2 * r2 * (self.particles_alpha[i] - self.alpha) self.particles_v_b[i] = self.w * self.particles_v_b[i] \ + self.c1 * r1 * (self.particles_b[i] - self.gbest_b) \ + self.c2 * r2 * (self.particles_b[i] - self.b) self.particles_alpha[i] = np.clip(self.particles_alpha[i] + self.particles_v_alpha[i], 0, 1) self.particles_b[i] += self.particles_v_b[i] self.particles_loss[i] = self.loss(self.particles_alpha[i], self.particles_b[i]) if self.particles_loss[i] < self.gbest_loss: self.gbest_alpha = self.particles_alpha[i] self.gbest_b = self.particles_b[i] self.gbest_loss = self.particles_loss[i] self.alpha = self.gbest_alpha self.b = self.gbest_b def predict(self, X_test): y_pred = np.zeros(len(X_test)) if self.kernel == 'linear': for i in range(len(X_test)): y_pred[i] = np.sign(np.dot(self.alpha * self.y, np.dot(self.X, X_test[i])) + self.b) return y_pred def loss(self, alpha, b): if self.kernel == 'linear': y_pred = np.dot(self.alpha * self.y, np.dot(self.X, self.X.T)) + b loss = np.sum(alpha) - 0.5 * np.sum((alpha * self.y)[:, None] * (self.y * y_pred)) return loss 其中,PSO算法的核心部分在fit方法中,其中r1和r2分别代表随机因子,particles_v_alpha和particles_v_b分别代表粒子的速度,particles_alpha和particles_b分别代表粒子的位置,self.gbest_alpha和self.gbest_b分别代表全局最优位置,self.particles_loss代表粒子的损失函数值。其中,损失函数的实现采用的是线性核函数。

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Http定义了与服务器交互的不同方法,最基本的方法有4种,分别是GET,POST,PUT,DELETE。URL全称是资源描述符,我们可以这样认为:一个URL地址,它用于描述一个网络上的资源,而HTTP中的GET,POST,PUT,DELETE就对应着对这个资源的查,改,增,删4个操作。到这里,大家应该有个大概的了解了,GET一般用于获取/查询资源信息,而POST一般用于更新资源信息。 1.根据HTTP规范,GET用于信息获取,而且应该是安全的和幂等的。 2.根据HTTP规范,POST表示可能修改变服务器上的资源的请求。 (1).所谓安全的意味着该操作用于获取信息而非修改信息。换句话说,GET 请求一般不应产生副作用。就是说,它仅仅是获取资源信息,就像数据库查询一样,不会修改,增加数据,不会影响资源的状态.但在实际应用中,以上2条规定并没有这么严格。引用别人文章的例子:比如,新闻站点的头版不断更新。虽然第二次请求会返回不同的一批新闻,该操作仍然被认为是安全的和幂等的,因为它总是返回当前的新闻。从根本上说,如果目标是当用户打开一个链接时,他可以确信从自身的角度来看没有改变资源即可。

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① 系统环境:Windows/Mac ② 开发语言:Java ③ 框架:SpringBoot ④ 架构:B/S、MVC ⑤ 开发环境:IDEA、JDK、Maven、Mysql ⑥ JDK版本:JDK1.8 ⑦ Maven包:Maven3.6 ⑧ 数据库:mysql 5.7 ⑨ 服务平台:Tomcat 8.0/9.0 ⑩ 数据库工具:SQLyog/Navicat ⑪ 开发软件:eclipse/myeclipse/idea ⑫ 浏览器:谷歌浏览器/微软edge/火狐 ⑬ 技术栈:Java、Mysql、Maven、Springboot、Mybatis、Ajax、Vue等 最新计算机软件毕业设计选题大全 https://blog.csdn.net/weixin_45630258/article/details/135901374 摘 要 目 录 第1章 绪论 1.1选题动因 1.2背景与意义 第2章 相关技术介绍 2.1 MySQL数据库 2.2 Vue前端技术 2.3 B/S架构模式 2.4 ElementUI介绍 第3章 系统分析 3.1 可行性分析 3.1.1技术可行性 3.1.2经济可行性 3.1.3运行可行性 3.2 系统流程 3.2.1 操作信息流程 3.2.2 登录信息流程 3.2.3 删除信息流程 3.3 性能需求 第4章 系统设计 4.1系统整体结构 4.2系统功能设计 4.3数据库设计 第5章 系统的实现 5.1用户信息管理 5.2 图片素材管理 5.3视频素材管理 5.1公告信息管理 第6章 系统的测试 6.1软件测试 6.2测试环境 6.3测试测试用例 6.4测试结果

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OceanBase数据库简介及原理解析

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python的pandas读取excel怎么将excel表里的列从1开始而不是0

在 Pandas 中,数据框的列默认从0开始编号,但我们可以通过自定义函数来进行数据列的转换。可以先将读取的数据框列的第一个值设为1,然后对后续列进行递增处理。 以下是示例代码: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx') # 定义函数将列从1开始 def reset_column(x): return str(int(x) + 1) # 应用函数到所有列名 df = df.rename(columns=reset_column) # 打印数据框

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# 1. 第1章 项目立项与概述 ## 1.1 动机 随着互联网的快速发展,Web应用的开发需求不断增加。为了提高开发效率、代码可维护性和团队协作效率,我们决定采用MVC架构来设计我们的Web应用。 ## 1.2 服务器状态 我们的服务器环境采用了LAMP(Linux + Apache + MySQL + PHP)架构,满足了我们Web应用开发的基本需求,但为了更好地支持MVC架构,我们将对服务器进行适当的配置和优化。 ## 1.3 项目立项 经过团队讨论和决定,决定采用Laravel框架来开发我们的Web应用,基于MVC架构进行设计和开发,为此做出了项目立项。 ## 1.4 项目概况