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KernelML——一种广义机器学习算法

最近,我创造了一个自定义的“粒子优化算法”,并制作了一个叫做KernelML的Python包。创造这种算法是为了给数据分析师和数据科学家提供一个针对复杂损失函数和非线性系数的广义机器学习算法。优化算法通过简单机器学习和概率模拟的组合,使用损失函数、输入和输出矩阵以及随机采样器(可选)来寻找最优参数。目前,我在研究更多功能,希望项目最终能够开源。 使用示例: 以经纬度坐标的聚类问题作为范例,K均值的聚类方法使用欧氏距离来区别观测值。但是,经纬度坐标间的欧氏距离并不能直接映射为Haversine距离。这意味着,如果将0和1之间的坐标进行归一化,则距离无法精确的在聚类模型中得以表示。最好的解决方案就是找到坐标投影,使该点质心的Haversine距离等于欧式空间中的投影距离。 以上坐标变换在聚类解决方案中的缩放和使用,将相对于中心的Havers

Grid++Report报表工具C/S实战篇(五)

一、课程介绍 本次分享课程属于《C#高级编程实战技能开发宝典课程系列》中的第五部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集、整理和完善此系列课程! 本次分享课程适合人群如下: 1、想学习Grid++Report报表工具在C/S项目中的实战演练。 2、喜欢阿笨的干货分享课程的童鞋们。 3、想解决我们在实际工作中运到的“复杂多变”的标签打印痛点问题。 本次分享课涉及覆盖的知识点: 1)、Grid++Report报表工具正确的安装步骤以及科学的快速学习方法分享。 2)、掌握Grid++Report报表工具使用过程中需要注意事项。 3)、掌握Grid++Report报表工具在C/S项目中的基本运用。 4)、掌握Grid++Report报表工具如何在生产环境C/S项目中的进行发布部署。 5)、基于Grid++Report报表工具开发的两个C/S项目中的实例分享。 6)、如何灵活地采用面向对象设计解决我们项目中经常遇到复杂多变的“标签打印”需求痛点。(强烈推荐) 希望大家在选择阿笨的C#高级编程实战技能开发宝典课程系列的时候,根据自身的情...

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