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该项目提供Python中符号回归的遗传编程源码。

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简介:
该程序,名为“符号回归遗传程序设计”(PT:simbólica程序集genéticapararegressão),由佩德罗·拉莫斯撰写,其电子邮件地址可通过联系方式获取。该程序是米纳斯吉拉斯州联邦大学(UFMG)自然计算(Computacao Natural)模块课程中的一部分。鉴于我完成此任务的时间限制(预计约10天),该程序目前仍存在诸多不完善之处,因此无法生成更优化的代码。同时,我还有其他大量的课程作业需要完成,故将其暂时搁置。因此,欢迎您随时审阅并根据实际需求进行必要的修改和调整。 程序的工作原理如下:您将收到一个数据集,该数据集以txt文件形式呈现,其中包含一组坐标信息。该程序运用了遗传编程的思想,旨在寻找最能拟合这些坐标数据的函数。运行方式为:它需要Python 2.7或更高版本作为运行环境。主要模块为gp_main.py;只需执行命令$ python gp_main.py 即可启动程序并更改输入数据集及相关参数。

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  • Python应用-
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    本项目展示了如何使用Python进行遗传编程以解决符号回归问题,并提供了相关源代码。通过遗传算法自动推导数学表达式,适用于数据分析与建模领域。 用于符号回归的遗传程序设计 作者:佩德罗·拉莫斯(Pedro Ramos) 该程序是米纳斯吉拉斯州联邦大学(UFMG)自然计算模块课程的一部分。如果您需要更多详细信息,请通过电子邮件联系作者。 由于完成此任务的时间有限(大约10天),因此代码尚不完整,未来有待改进。鉴于当时还有其他大量课程需要处理,目前就先这样了。请随时查看并根据需求进行修改。 程序运作:您将获得一个数据集,即包含一组坐标的txt文件。该程序使用遗传编程概念来寻找最适合这组坐标的数据函数。 运行方式: - 需要Python 2.7或更高版本。 - 主模块是gp_main.py - 运行命令为 $ python gp_main.py 更改输入数据集时,可相应调整设置以适应新需求。
  • PyGP: 用Python进行
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    PyGP是一款基于Python开发的工具,利用遗传编程技术实现符号回归。它能够自动推导出描述数据间关系的最佳数学表达式。 PyGP是一个专为Python 3设计的基因编程库,主要用于符号回归应用程序,并基于Poli, Langdon和McPhee所著《基因编程领域指南》中的原理。它提供了实现基本遗传程序所需的类和函数,以及用于演示遗传程序运行的模块,还有一个命令行接口(CLI)模块支持通过命令行进行符号回归。 #### 库内容 PyGP库包含四个用户可使用的模块: - `pygp` 主模块:提供简单基因编程所需的所有类和函数。 - 原语模块:包含预设原语集,用于构建程序中的基本操作符和功能元素。 - major_elements 模块:包括种群初始化、进化循环等重要组件的实现方法。 - 工具模块:提供了处理数据所需的顶层工具。 此外,在`demo`目录下有一个演示模块,通过详细的注释来展示基因编程的基本运行过程。
  • 算法:Genetic Algorithm for Symbolic Regression
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    本项目提供了一种基于遗传算法进行符号回归的Python实现源代码。通过模拟自然选择过程优化数学表达式,适用于探索复杂数据集间的关系和模式。 遗传算法可以用于解决符号回归问题。这种方法通过模拟自然选择和基因进化的过程来寻找最优解。在符号回归的应用中,遗传算法能够有效地搜索复杂的函数空间,以找到最能解释数据的数学表达式或模型结构。 该方法通常包括以下步骤: 1. 初始化:随机生成初始种群。 2. 评估适应度:根据目标问题定义的标准对每个个体进行评价。 3. 自然选择与交叉:基于适应度值选取高适应性的个体,并通过遗传操作(如交叉和变异)产生新的后代。 4. 变异:引入少量的随机变化以保持种群多样性,防止过早收敛到局部最优解。 经过多代迭代后,算法会逐渐逼近全局最优或接近全局最优的解决方案。这种方法特别适用于那些难以用传统方法求解的问题领域,在机器学习、优化理论及工程设计等方面有着广泛的应用前景。
  • 方法在求解应用:Genetic-Programming视角
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    本文从Genetic Programming的角度探讨了遗传编程技术在解决符号回归问题上的应用,分析其有效性和适用范围。 基因编程基于方法的求解器。 描述每个数学表达式都可以用语法树的形式表示: 实际上,值得记住的是,存在无数种不同的语法树,它们对应于语义等价的表达式。 例如: 在实践中,最通用的问题之一是原始函数的重建,在某些特定点具有有关其值的信息。 可以应用遗传算法来解决给定的问题: 在遗传算法方面 - 每个语法树都可以被视为一个“染色体”(一个实体,可以通过与其他“染色体”交叉来变异和改变)。 需要定义适应度函数:该函数将计算每个公式(由语法树编码)的好坏程度 —— 可以表示现有数据(例如使用均方误差值)。 在交叉期间 - 语法树通过替换其子树来修改,其中一些子树来自其他语法树。 下图解释了对语法树的“交叉”操作的实现: 目前实现了以下“变异”操作: - 语法树的某个节点被另一个节点替代。
  • Deep-Symbolic-Regression: 深度
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    Deep-Symbolic-Regression项目提供深度学习与符号回归相结合的源代码,旨在自动推导出简洁且准确表达数据间关系的数学公式。 深层象征回归(DSR)是一种用于符号回归的深度学习算法,其目标是从输入数据集中恢复可处理的数学表达式。软件包dsr包含了实现DSR所需的代码,并提供了启动脚本、基于遗传编程基线方法的符号回归算法以及与sklearn兼容的接口供用户使用自己的数据集进行实验。 安装过程非常简便,在Python 3虚拟环境中通过pip命令即可完成: 1. 创建一个Python 3虚拟环境: ``` python3 -m venv venv3 ``` 2. 激活创建好的虚拟环境: ``` source venv3/bin/activate ``` 3. 安装所需的Python依赖项: ``` pip install -r requirements.txt ```
  • Python线性实例
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    本文章提供了在Python中实现线性回归的具体代码示例,帮助初学者理解并掌握如何使用Python进行简单的机器学习模型构建。 使用Python进行线性回归分析非常便捷,有许多现成的库可供选择,例如numpy.linalg.lstsq、scipy.stats.linregress以及pandas.ols等。然而,在本段落中我们将采用sklearn库中的linear_model.LinearRegression模块,它支持任意维度的数据,并且非常好用。 一、二维直线的例子 预备知识:线性方程y=a*x+b表示平面一直线。 下面通过一个例子来说明如何使用该方法建立模型并进行预测:根据房屋面积和房价的历史数据,我们建立了线性回归模型。接着,利用给定的房屋面积信息来进行房价预估。 这里是导入所需库的部分: ```python import pandas as pd from io import ``` 注意此处代码未完成,请确保完整引用所需的模块以继续编写程序。
  • Python逻辑
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    本段Python代码实现了一个逻辑回归模型,适用于二分类问题。它包括数据预处理、模型训练和结果预测等关键步骤。 这段文字描述了一个包含逻辑回归源代码的数据集,使用Python3编写,并且封装了实现逻辑回归所需的各种函数,适合初学者学习。
  • Python线性与岭实现_线性_岭_Python_
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    本文详细介绍了如何使用Python进行线性回归和岭回归的模型构建及预测,包括数据准备、模型训练和结果评估。 本段落将介绍如何在机器学习中实现线性回归以及岭回归算法的Python版本。
  • Python-自制字序RAR
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    这是一个利用Python编写的自制字符画程序项目的源代码压缩包。用户可以下载并学习如何通过简单的算法将图像转化为由字符组成的艺术作品。 Python项目源码包括算法游戏自动办公及Excel处理实战的可运行代码。
  • Python逻辑
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    本段代码展示了如何使用Python进行逻辑回归分析,涵盖数据预处理、模型构建与评估等步骤,适合初学者学习机器学习算法。 使用Python语言,并借助MNIST数据集来实现逻辑回归的功能。