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种群优化算法：鲸鱼优化算法（WOA）
种群优化算法：鲸鱼优化算法（WOA）
鲸鱼优化算法（WOA）是一种受座头鲸行为和捕食策略启发的元启发式算法。该算法的核心思想在于模仿所谓的“气泡网”捕食方法，即鲸鱼在猎物周围制造气泡，然后以螺旋运动的方式攻击猎物。
种群优化算法：社群进化（ESG）
种群优化算法：社群进化（ESG）
我们将研究构造多种群算法的原理。作为该算法类别的一个示例，我们将查看新的自定义算法 — 社群进化（ESG）。我们将分析该算法的基本概念、种群互动机制和优势，并检查其在优化问题中的表现。
矩阵分解基础知识
矩阵分解基础知识
由于这里的目标是教学，我们将尽可能简单地进行。也就是说，我们将只实现所需的功能：矩阵乘法。今天您将看到，这足以模拟矩阵标量乘法。许多人在使用矩阵分解实现代码时遇到的最大困难是：与标量分解不同，在标量分解中，几乎所有情况下因子的顺序都不会改变结果，但使用矩阵时情况并非如此。
克服集成ONNX（Open Neural Network Exchange ）的挑战
克服集成ONNX（Open Neural Network Exchange ）的挑战
ONNX是集成不同平台间复杂AI代码的强大工具，尽管它非常出色，但要想充分发挥其作用，就必须解决一些伴随而来的挑战。在本文中，我们将讨论您可能会遇到的一些常见问题，以及如何处理这些问题。
头脑风暴优化算法（第一部分）：聚类
头脑风暴优化算法（第一部分）：聚类
在本文中，我们将探讨一种受自然现象“头脑风暴”启发的新型优化方法——头脑风暴优化（Brain Storm Optimization，简称BSO）。我们还将讨论BSO方法所应用的一种解决多模态优化问题的新方法。该方法能够在无需预先确定子种群数量的情况下，找到多个最优解。此外，我们还会考虑K-Means和K-Means++聚类方法。
神经网络实践：割线
神经网络实践：割线
正如理论部分已经解释的那样，在使用神经网络时，我们需要使用线性回归和导数。为什么呢？原因是线性回归是现存最简单的公式之一。从本质上讲，线性回归只是一种仿射函数。然而，当我们谈论神经网络时，我们对直接线性回归的影响并不感兴趣。我们感兴趣的是生成这条直线的方程。我们对创建出的线并不感兴趣。你知道我们需要理解的主要方程吗？如果没有，我建议您阅读这篇文章来了解它。
种群优化算法：鸟群算法（BSA）
种群优化算法：鸟群算法（BSA）
本文探讨了受自然界鸟类集群行为启发而产生的基于鸟群的算法（BSA）。BSA中的个体采用不同的搜索策略，包括在飞行、警戒和觅食行为之间的切换，使得该算法具有多面性。它利用鸟类集群、交流、适应性、领导与跟随等规则来高效地找到最优解。
因果推理中的倾向性评分
因果推理中的倾向性评分
本文探讨因果推理中的匹配问题。匹配用于比较数据集中的类似观察结果，这对于正确确定因果关系和消除偏见是必要的。作者解释了这如何有助于构建基于机器学习的交易系统，这些系统在没有经过训练的新数据上变得更加稳定。倾向性评分在因果推理中起着核心作用并被广泛应用。
因果推断中的时间序列聚类
因果推断中的时间序列聚类
在机器学习中，聚类算法是重要的无监督学习算法，它们可以将原始数据划分为具有相似观测值的组。利用这些组，可以分析特定聚类的市场情况，使用新数据寻找最稳定的聚类，并进行因果推断。本文提出了一种在Python中进行时间序列聚类的原创方法。
随机数生成器质量对优化算法效率的影响
随机数生成器质量对优化算法效率的影响
在这篇文章中，我们将探讨梅森旋转算法（Mersenne Twister）随机数生成器，并将其与MQL5中的标准随机数生成器进行比较。此外，我们还将研究随机数生成器的质量对优化算法结果的影响。
种群优化算法：二进制遗传算法（BGA）。第 I 部分
种群优化算法：二进制遗传算法（BGA）。第 I 部分
在本文中，我们将探讨二进制遗传和其它种群算法中所用的各种方法。我们将见识到算法的主要组成部分，例如选择、交叠和突变，以及它们对优化的影响。此外，我们还将研究数据表示方法，及其对优化结果的影响。
群体算法的基类作为高效优化的支柱
群体算法的基类作为高效优化的支柱
该文章代表了一种独特的研究尝试，旨在将多种群体算法组合成一个类，以简化优化方法的应用。这种方法不仅为开发新算法（包括混合变体）开辟了机会，而且还创建了一个通用的基本测试平台。它成为根据特定任务选择最佳算法的关键工具。
MQL5 简介（第 4 部分）：掌握结构、类和时间函数
MQL5 简介（第 4 部分）：掌握结构、类和时间函数
在我们的最新文章中揭开 MQL5 编程的秘密！深入了解结构、类和时间函数的基本要素，为您的编码之旅赋能。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，我们的指南都简化了复杂的概念，为掌握 MQL5 提供了宝贵的见解。提升你的编程技能，在算法交易领域保持领先！
种群优化算法：微人工免疫系统（Micro-AIS）
种群优化算法：微人工免疫系统（Micro-AIS）
本文研究一种基于人体免疫系统原理的优化方法 — 微人工免疫系统（Micro-AIS） - AIS 的修订版。Micro-AIS 使用更简单的免疫系统模型，和更简单的免疫信息处理操作。本文还讨论了 Micro-AIS 与传统 AIS 相比的优缺点。
种群优化算法：细菌觅食优化 — 遗传算法（BFO-GA）
种群优化算法：细菌觅食优化 — 遗传算法（BFO-GA）
本文释义了一种解决优化问题的新方式，即把细菌觅食优化（BFO）算法和遗传算法（GA）中所用的技术结合到混合型 BFO-GA 算法当中。它用细菌群落来全局搜索最优解，并用遗传运算器来优调局部最优值。与原始的 BFO 不同，细菌现在可以突变，并继承基因。
神经网络变得简单（第 71 部分）：目标条件预测编码（GCPC）
神经网络变得简单（第 71 部分）：目标条件预测编码（GCPC）
在之前的文章中，我们讨论了决策转换器方法，以及从其衍生的若干种算法。我们测验了不同的目标设定方法。在测验期间，我们依据各种设定目标的方式进行操作。然而，该模型早期研究时验算过的轨迹，始终处于我们的关注范围之外。在这篇文章中。我想向您介绍一种填补此空白的方法。
神经网络变得简单（第 69 部分）：基于密度的行为政策支持约束（SPOT）
神经网络变得简单（第 69 部分）：基于密度的行为政策支持约束（SPOT）
在离线学习中，我们使用固定的数据集，这限制了环境多样性的覆盖范围。在学习过程中，我们的 Agent 能生成超出该数据集之外的动作。如果没有来自环境的反馈，我们如何判定针对该动作的估测是正确的？在训练数据集中维护 Agent 的政策成为确保训练可靠性的一个重要方面。这就是我们将在本文中讨论的内容。
时间序列分类问题中的因果推理
时间序列分类问题中的因果推理
在本文中，我们将研究使用机器学习的因果推理理论，以及 Python 中的自定义方法实现。因果推理和因果思维植根于哲学和心理学，在我们理解现实中起着重要作用。
MQL5 简介（第 3 部分）：掌握 MQL5 的核心元素
MQL5 简介（第 3 部分）：掌握 MQL5 的核心元素
在这篇便于初学者阅读的文章中，我们将为您揭开数组、自定义函数、预处理器和事件处理的神秘面纱，并对所有内容进行清晰讲解，让您可以轻松理解每一行代码，从而探索 MQL5 编程的基础知识。加入我们，用一种独特的方法释放 MQL5 的力量，确保每一步都能理解。本文为掌握 MQL5 奠定了基础，强调了对每行代码的解释，并提供了独特而丰富的学习体验。