要点

  1. Python使用库:数值处理库NumPy,绘图库Matplotlib,统计数据可视化seaborn,结构图分析NetworkX,数据分析Pandas,预测性机器学习scikit-learn和视觉图形处理OpenCV
  2. 基因算法解决问题:组合优化处理运输路径,约束满足处理分配和调度计划,基因算子函数优化(Eggholder函数,Himmelblau函数,Simionescu函数和多模态函数),奇偶检测和粒子群优化
  3. 解决特征提取问题:多元自适应回归数据集,动物分类特征
  4. 超参数调整问题:自适应提升算法分类器,网格搜索
  5. 图像重建应用方式:像素均方值,结构相似性

梗概

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