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RSS订阅原创 以生活例子通俗地解释随机森林算法
你生病了，妈妈带你去医院。10个医生投票，7个说是感冒，2个说是过敏，1个说是着凉 → 最终诊断：感冒（多数表决）：每个医生根据自己看到的信息，独立判断你得了什么病（每棵树做决策）：有的医生先量体温，有的先看喉咙，有的先问睡眠（随机选特征）这就是为什么它既能处理复杂问题，又不容易出错的原因！：每个医生只看你过去3天的部分症状（随机抽取样本）：没有医生能看到全部信息，强迫他们关注关键特征。：就算2个医生误诊，其他8个正确的能拉回结果。：不同医生关注不同症状，组合起来更全面。会诊投票 = 随机森林的集体决策。
2025-03-10 22:11:21
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原创 以生活例子通俗地解释鲸鱼算法
元启发式算法通常用于解决复杂的优化问题，比如在工程、物流或人工智能中找到最佳解决方案。想象一下，你是一头座头鲸，在大海里寻找鱼群最密集的地方饱餐一顿。鲸鱼算法就是模仿你这种聪明捕食方式的数学策略，用来帮人类解决“找最佳方案”的问题，比如设计最省油的汽车路线或调配最高效的物流。：故意让部分“鲸鱼”不跟随大部队，随机乱逛，避免错过更好的解。你发现鱼群的大致区域后，会绕着它们转圈，逐渐缩小包围圈。：所有“鲸鱼”（解）会先朝着当前找到的最好位置聚拢。：在最优解附近细微调整，像用放大镜找隐藏的宝石。
2025-03-10 22:06:54
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空空如也
Matlab，Eigen
2023-12-17
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