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Python 中实现线性阈值(Linear_Threshold)模型算法

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简介:
本简介介绍如何在Python中实现线性阈值(Linear_Threshold)模型算法,适用于社交网络分析和信息传播研究。通过代码示例说明其基本原理与应用。 实现社交网络影响力最大化的Linear_Threshold(线性阈值模型)算法及改进版贪心算法的Python代码编写工作包括以下内容: 1. 使用Python语言实现社交网络影响力的最大化,具体采用的是线性阈值模型。 2. 对原有的线性阈值模型进行优化改进,并且在此基础上实现了基于贪心策略的增强版本。 3. 为确保程序可读性和便于他人理解,在代码中添加了详细的注释说明。同时提供了测试数据集和相应的处理方法,以及最终输出的结果展示。 4. 开发环境设定为Python2.7、Anaconda2及PyCharm2017。 以上描述的内容主要集中在算法的实现细节和技术选型上,并未提及任何具体的联系方式或网站链接信息。

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  • Python 线Linear_Threshold
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    本简介介绍如何在Python中实现线性阈值(Linear_Threshold)模型算法,适用于社交网络分析和信息传播研究。通过代码示例说明其基本原理与应用。 实现社交网络影响力最大化的Linear_Threshold(线性阈值模型)算法及改进版贪心算法的Python代码编写工作包括以下内容: 1. 使用Python语言实现社交网络影响力的最大化,具体采用的是线性阈值模型。 2. 对原有的线性阈值模型进行优化改进,并且在此基础上实现了基于贪心策略的增强版本。 3. 为确保程序可读性和便于他人理解,在代码中添加了详细的注释说明。同时提供了测试数据集和相应的处理方法,以及最终输出的结果展示。 4. 开发环境设定为Python2.7、Anaconda2及PyCharm2017。 以上描述的内容主要集中在算法的实现细节和技术选型上,并未提及任何具体的联系方式或网站链接信息。
  • 逆 Preisach 的双线 - 逆 Preisach 线.rar
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    本资源提供了一种基于双线性插值方法实现逆Preisach模型的数值算法,适用于磁学与材料科学中的记忆效应研究。包含了详细的代码和示例数据文件。下载后请自行解压查看内容。 逆Preisach模型双线性插值数值实现-逆Preisach模型双线性插值数值实现.rar 本帖最后更新于2016年7月9日中午 在之前的毕业设计中,我制作了一个基于Preisach迟滞模型的GUI工具。该工具只是参考了他人的论文进行开发,并没有创新的内容,因此分享给需要的人使用。 由于很少参与论坛交流,可能无法进一步讨论相关问题。不过为了帮助有需求的学习者,我可以提供一些参考资料供他们学习和研究用。具体来说,程序源码及相关的参考文献均包含在附件中。 提供的资料包括: - 逆Preisach模型双线性插值数值实现的代码文件 - 论文《Real-time compensation of hysteresis in a piezoelectric-stack actuator tracking a stochastic reference》 - 上述论文所引用的相关参考文献 以下是程序运行效果的预览图: 1. Preisach模型数值实现:Preisach.gif 2. 逆Preisach模型双线性插值数值实现:Inverse_Preisach.gif
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    本文章介绍了如何在Python中使用sklearn库实现线性支持向量机(SVM)进行二分类任务,并探讨了其参数调整和模型优化的方法。 本段落主要介绍了如何使用Python实现SVM线性分类模型,并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对于学习或工作中需要应用该技术的人来说具有参考价值。希望有兴趣的朋友可以跟着文章一起学习实践。
  • 线的MATLAB_双线_
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    本项目详细介绍了如何在MATLAB中实现高效的双线性插值算法。通过源代码和示例,帮助用户理解并应用这一广泛用于图像处理的技术。 双线性插值在MATLAB中的实现可以应用于运动补偿,并且能够对处理后的图像进行重建等操作。
  • 小波去噪:对比软、硬及其他与函数方
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  • Python线优化
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    本文章介绍了如何在Python编程语言中实现非线性优化算法。它涵盖了选择合适的库、定义目标函数和约束条件以及求解优化问题的方法。 使用Python语言实现四种非线性优化算法,并探究学习率对其优化效果的影响。
  • 线回归:PythonLinearRegression
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    本篇文章详细介绍了如何在Python中使用LinearRegression算法实现线性回归分析,适合初学者学习和实践。 欢迎使用我们的教程资料库!这里将向您展示如何通过SourceTree(一款优秀的Git客户端)或命令行来操作Git及Bitbucket。无论选择哪种方式,都将学习设置Git、克隆本地存储库的方法,并掌握在本地进行更改和提交的技能,以及如何把这些变更推送回Bitbucket。 您可以根据自己的需求从以下两种途径中做出选择:SourceTree(Atlassian出品的一款客户端)或命令行工具。教程适用于Windows、Mac及Linux系统用户。 最后,请参考我们的完整端到端教程以深入了解Git与协作工作流程的相关知识。不同于SVN,Git在本地仓库和中央存储库之间没有明显的区别,它们都是成熟的Git仓库。因此,掌握远程仓库的通信能力是基于Git的工作流的关键所在。 若要进一步了解有关Git及其工作流程的信息,请访问相关页面。 本教程将涵盖SourceTree、安装配置以及如何开始使用Bitbucket与Git进行源代码管理等内容。
  • MAGSAC:采用MAGSAC稳健拟合,不依赖于离群和离群
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    MAGSAC是一种先进的鲁棒模型拟合算法,通过创新性地避免对异常值和离群值阈值的依赖,显著提高了在含有大量噪声数据集中的性能与准确性。 我很高兴地宣布,MAGSAC ++已包含在OpenCV中。 MAGSAC 和 MAGSAC++ 算法能够进行稳健的模型拟合而无需使用单一的离群值阈值。 提出了MAGSAC和MAGSAC++算法用于没有单个内部外部阈值情况下的稳健模型估计。 关于MAGSAC 的论文可以查阅相关文献,MAGSAC++的相关资料同样可以在学术资源中找到。 CVPR教程介绍了这两种方法。实验结果展示了在2020年RANSAC教程中的相应部分对单应性、基本矩阵和6D姿态估计的性能分析。 这些算法已在OpenCV 3.46 和 4.3 版本上进行了测试。 若要运行示例可执行文件,请复制与该可执行文件相邻的数据文件夹,或在main()函数中设置路径。 使用此算法时请引用相关文献: @inproceedings{barath2019magsac, author = {Barath, Daniel and Matas, Jiri}
  • 基于软的MATLAB代码-GLMM:广义线混合
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    本作品提供了一种基于软阈值方法在MATLAB环境下实现广义线性混合模型(GLMM)的代码。该代码适用于处理复杂数据结构,尤其擅长于大数据集中的变量选择与参数估计。通过采用软阈值技术,有效提升了模型预测精度和计算效率。 软阈值MATLAB代码工具箱包含多个脚本和函数,用于使用广义线性混合模型(GLMM)处理高光谱数据的去混杂过程。该代码基于Lucas Drumetz及其同事提供的ELMM代码构建而成,并且可以出于非商业目的自由复制、使用及重新分发,只要保留此处提供的版权声明即可。 作者:Tales Imbiriba 日期:2018年4月 参考文献: [1] Imbiriba, T., Borsoi, R.A., Bermudez, J.C.M. (2018). Generalized Linear Mixed Models Considering Endmember Variability. 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 内容包括: - GLMM_ADMM.m:执行与GLMM混合相关的功能 - GLMM_RealData.m:提供在实际高光谱数据集上使用该函数的示例 - real_data_1.mat:用于演示的实际数据集(DFC2013数据的一部分) - endmembers_houston.mat:演示中使用的参考端成员矩阵 - FCLSU.m:执行标准完全约束最小二乘分解的功能 - CLSU.m:执行标准部分约束的最小二乘分解的功能 - SCLSU.m:执行缩放版本的CLSU功能