说明：最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失...
说明：梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函...
说明：目前最先进的标准粒子群算法，是美国人写的，不管是迭代速度还是迭代精度都达到了先进水平，目前正在研究粒子群算法的同学可以看一看，亲测效果不错。本人在原来的基础上进行了代码的优化和改进，加入了适应度函数的变化曲线，并提供了多种测试函数，直接用matlab打开就可以运行。
说明：基于生物地理学的优化，优良的全局优化算法 ！地理学是研究生物的地理分布。执政的生物分布的数学方程首先发现和开发在 1960 年代。工程师的思维方式是我们可以汲取自然。这促使在优化问题中的生物地理学应用。就像数学上的生物遗传学激励遗传算法 （气） 的发展和生物神经元的数学人工神经网络的发展，本文认为生...
说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1] ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...
说明：这是一个怎么进行均匀分配的代码 主要是对比如地表啊 等建筑物就行均匀分配 这是一个简单的程序，对物体能进行相当好的分配 很均匀。如果想进行均匀等部分分配的话，使用该程序很简单，也比较容易操作。