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LINGO软件的学习
LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时,会得到类似下面的一个窗口: 外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子
所属分类:
C
发布日期:2009-08-08
文件大小:312kb
提供者:
huxlaylyx
数据挖掘中的新方法:支持向量机.pdf
支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题,并可推广于预测和综合评价等领域,因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。 《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者,也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者,略去书中的某些理论
所属分类:
C
发布日期:2010-03-24
文件大小:7mb
提供者:
shiyoumaomao
组合数学的算法与程序设计
目录 第一章 导论 1.1 组合数学的研究对象 1.2 组合问题的基本解题方法 1.3 回溯法的讨论 习题一 第二章 从鸽笼原理到Ramsey理论 2.1 鸽笼原理 2.2 Ramsey问题和数 习题二 第三章 排列组合信其计数问题 3.1 两个基本计数原理 3.2 排列 3.3 组合 3.4 排列组合问题的一个实验程序 练习三 第四章 容斥原理 4.1 容斥原理的两种形式 4.2 容斥原理的一般形式 4.3 容斥原理的应用 第五章 母函数 5.1 母函数的引出 5.2 普通母函数 5.3 指
所属分类:
其它
发布日期:2011-03-06
文件大小:6mb
提供者:
whiteai
ACM国家集训队2000论文集
ACM国家集训队2000论文集 陈彧:《信息学竞赛中的思维方法》 方奇:《动态规划》 高寒蕊:《递推关系的建立及在信息学竞赛中的应用》 郭一:《数学模型及其在信息学竞赛中的应用》 江鹏:《探索构造法解题模式》 李刚:《动态规划的深入讨论》 龙翀:《解决空间规模问题的几种常用的存储结构》 骆骥:《数学模型的建立和选择》 施遥:《人工智能在围棋程序中的应用》 肖洲:《数据结构的在程序设计中的应用》 谢婧:《规模化问题的解题策略》 徐串:《论程序的调试技巧》 徐静:《图论模型的建立与转化》 杨江明:
所属分类:
C/C++
发布日期:2011-04-19
文件大小:1mb
提供者:
ftyyl2009
最优化问题的数学模型构造
最优化问题的数学模型构造钱军先 (江苏射阳中学 224300)
所属分类:
网络基础
发布日期:2011-07-25
文件大小:183kb
提供者:
ctpcsky001
算法合集之国家队论文,多种算法介绍
83个算法合集 树状数组.doc 算法合集之《Pólya原理及其应用》.doc 算法合集之《SPFA算法的优化及应用》.pdf 算法合集之《Trie图的构建、活用与改进》.doc 算法合集之《“分层图思想”及其在信息学竞赛中的应用》.pdf 算法合集之《一类猜数问题的研究》.doc 算法合集之《一类称球问题的解法》.doc 算法合集之《一类算法复合的方法》.pdf 算法合集之《与圆有关的离散化方法.doc 算法合集之《二分法与统计问题》.doc 算法合集之《人工智能在围棋程序中的应用》.doc
所属分类:
C++
发布日期:2011-08-05
文件大小:12mb
提供者:
y1948107115
算法国家队论文集acm noi
83个算法合集 树状数组.doc 算法合集之《Pólya原理及其应用》.doc 算法合集之《SPFA算法的优化及应用》.pdf 算法合集之《Trie图的构建、活用与改进》.doc 算法合集之《“分层图思想”及其在信息学竞赛中的应用》.pdf 算法合集之《一类猜数问题的研究》.doc 算法合集之《一类称球问题的解法》.doc 算法合集之《一类算法复合的方法》.pdf 算法合集之《与圆有关的离散化方法.doc 算法合集之《二分法与统计问题》.doc 算法合集之《人工智能在围棋程序中的应用》.doc
所属分类:
C/C++
发布日期:2013-01-23
文件大小:12mb
提供者:
fei33423
ACM国际大学生程序设计竞赛实用算法
大量的ACM国际大学生程序设计竞赛算法: 1.递推 2.polya原理及应用 3.半平面角算法 4.测试数据设计 5.动态规划 6.对策问题 7.多项式乘法 8.二分 9.非最优化算法初探 10.高斯消元法 11.构造法 12.构造法的应用 13.规模化问题的解题策略 14.基本动态规划问题的扩展 15.计算几何 16.剪枝优化 17.进阶 18.空间规划问题常用几种存储结构 19.类比思想 20.高精度算法 21.数学模型 22.跳绳法 23.圆桌问题 24.遗传算法 25.中等硬度解题报告
所属分类:
C/C++
发布日期:2013-09-05
文件大小:6mb
提供者:
hasiteerxp
算法设计与分析PPT(C语言完整版)
《算法设计与分析》目录: 第一篇引入篇 第1章算法概述1.1用计算机求解问题与算法 1.1.1用计算机求解问题的步骤 1.1.2算法及其要素和特性 1.1.3算法设计及基本方法 1.1.4从算法到实现 1.2算法描述 1.2.1算法描述简介 1.2.2算法描述约定 1.2.3一个简单问题的求解过程 1.3现代常用算法概览* 1.3.1压缩算法 1.3.2加密算法 1.3.3人工智能算法 1.3.4并行算法 1.3.5其他实用算法 第2章算法分析基础 2.1算法分析体系及计量 2.1.1算法分析
所属分类:
C/C++
发布日期:2014-06-05
文件大小:836kb
提供者:
cengjingeryi
离散与系统模型
第1章 先识-卓识-后识 1.引言 2.问题 教师参考 第2章 五个航海模型 1.引言 2.到海平线的距离 3.会合地点问题(按匀速前进) 4.潜艇探测与远程导航 5.潜艇追踪 6.卫星监视 教师参考 第3章 一个最优存储模型 1. 引言 2.问题的陈述与分析 3.一个数值例子 4.结束语 练习 教师参考 第4章 重力的一个算术模型 .1.引言 2.重力 3.其它算术模型综述 练习 参考文献 教师参考 第5章 四向停车标志还是红绿灯?建模过程的一个实例 1.模型的一般情况 2.红绿灯方式的分析
所属分类:
专业指导
发布日期:2014-06-11
文件大小:10mb
提供者:
zqzzzq
acm国际大学生程序设计竞赛试题与解析
ACM的常用算法 初期: 一.基本算法: (1)枚举. (poj1753,poj2965) (2)贪心(poj1328,poj2109,poj2586) (3)递归和分治法. (4)递推. (5)构造法.(poj3295) (6)模拟法.(poj1068,poj2632,poj1573,poj2993,poj2996) 二.图算法: (1)图的深度优先遍历和广度优先遍历. (2)最短路径算法(dijkstra,bellman-ford,floyd,heap+dijkstra) (poj1860
所属分类:
Java
发布日期:2014-08-26
文件大小:1mb
提供者:
wlpjsj0641
acm国家集训队2000年论文合集
acm大学生程序设计竞赛,国家集训队2000年论文合集 国家集训队2000论文集 陈彧:《信息学竞赛中的思维方法》 方奇:《动态规划》 高寒蕊:《递推关系的建立及在信息学竞赛中的应用》 郭一:《数学模型及其在信息学竞赛中的应用》 江鹏:《探索构造法解题模式》 李刚:《动态规划的深入讨论》 龙翀:《解决空间规模问题的几种常用的存储结构》 骆骥:《数学模型的建立和选择》 施遥:《人工智能在围棋程序中的应用》 肖洲:《数据结构的在程序设计中的应用》 谢婧:《规模化问题的解题策略》 徐串:《论程序的调
所属分类:
其它
发布日期:2009-03-27
文件大小:1mb
提供者:
cnyoky
统计学习方法_李航
统计学习是计算机及其应用领域的一门重要的学科。本书全面系统地介绍了统计学习的主要方法,特别是监督学习方法,包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、em算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外,每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手,由浅入深,阐明思路,给出必要的数学推导,便于读者掌握统计学习方法的实质,学会运用。为满足读者进一步学习的需要,书中还介绍了一些相关研究,给出了少量习题,列出了主要参考文献。 《统计学习方法
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-11-03
文件大小:16mb
提供者:
play_chess_itmanito
IOI国家集训队论文集1999-2019
# 国家集训队论文列表(1999-2019) ___点击目录快速跳转:___ - _国家集训队论文列表(1999-2019)_ * [_1999_](#1999) * [_2000_](#2000) * [_2001_](#2001) * [_2002_](#2002) * [_2003_](#2003) * [_2004_](#2004) * [_2005_](#2005) * [_2006_](#2006) * [_2007_](#2007) * [_2008_](#2008) * [_2
所属分类:
讲义
发布日期:2019-09-20
文件大小:105mb
提供者:
jiazhendong
机器学习中的最优化算法总结
机器学习中的最优化算法总结下图给出了这些算法的分类与它们之间的关系: 接下来我们将按照这张图来展开进行讲解。 费马定理 对于一个可导函数,寻找其极值的统一做法是寻找导数为0的点,即费马定理。微积分中的 这一定理指出,对于可导函数,在极值点处导数必定为0: 对于多元函数,则是梯度为0 导数为0的点称为驻点。需要注意的是,导数为0只是函数取得极值的必要条件而不是充分条 件,它只是疑似极值点。是不是极值,是极大值还是极小值,还需要看更高阶导数。对于 元函数,假设x是驻点 如果 (x)>0,则在该
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-02
文件大小:557kb
提供者:
abacaba
机器学习算法基础学习总结
机器学习算法基础学习总结2.基本算法 2.1 Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现。 缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高 适用数据类型:数值型和标称型数据。 类别:分类算法。 试用场景:解决二分类问题。 简述: Logistic回归算法基于 Sigmoid函数,或者说 Sigmoid就是逻辑回归函数。 Sigmoid函数定义如下:1/(1-exp(-z))。函数值域范围(0,1)。可以用来做分 类器。 Sigmoid函数的函数曲线如下: 逻辑凹归模型分解如下:(1)首先将不同
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-02
文件大小:305kb
提供者:
abacaba
机器学习中的目标函数总结.docx
几乎所有的机器学习算法最后都归结为求解最优化问题,以达到我们想让算法达到的目标。为了完成某一目标,需要构造出一个“目标函数”来,然后让该函数取极大值或极小值,从而得到机器学习算法的模型参数。如何构造出一个合理的目标函数,是建立机器学习算法的关键,一旦目标函数确定,接下来就是求解最优化问题,这在数学上一般有现成的方案。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-07-17
文件大小:195kb
提供者:
guzhao9901