演算法內容的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

理解演算法：Python初學者的深度歷險

為了解決演算法內容的問題，作者BradfordTuckfield 這樣論述：

　　本書是演算法入門指南，以Python程式實作應用廣泛的演算法，內容主題包含多種現代演算法，用於搜尋、排序及最佳化；以人為本的演算法，協助人們接球運動的判斷；高等演算法，用於機器學習與人工智慧領域；以及古文明演算法，用於算數值相乘、求最大公因數、產生幻方。 　　本書將帶領您學習： 　　‧產生幾何用途廣泛的Voronoi圖 　　‧以演算法建置簡單聊天機器人、贏得棋賽、玩數獨遊戲 　　‧實作梯度上升(下降)演算法程式，求出函數最大值(最小值)、極值 　　‧使用模擬退火進行全域最佳化 　　‧憑個人特徵建立快樂感預測決策樹 　　‧以演算法執行程式除錯、實施稅收最大化、產生亂數

　　‧衡量演算法效率與速度 　　此外探討純數學領域實用的演算法，了解數學概念改進演算法的方式。 　　跟著本書邊做邊學，您將理解當今許多超強演算法的重要細節，其中包含演算法的Python 3程式實作，以及針對衡量演算法效能與最佳化的方法。

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強健補償演算法於輪胎力估測器及電動車之整合應用

為了解決演算法內容的問題，作者林彥廷 這樣論述：

本研究將一種強健補償演算法應用於輪胎力估測器中，並將其估測結果應用於車身穩定系統中。其演算法內容為整合遞迴型神經網路的卡爾曼濾波器，其目的在於增加估測器的強健性及降低對參數的靈敏度，以及在實車試驗時減少雜訊的干擾，同時增加車身穩定控制應用之強健性。在輪胎縱向力估測方面，以輪胎剛體的單輪受力圖作為基礎，使用滑模估測器來做輪胎縱向力的估算。此估測器在行車過程中將提供估測值給整合車身穩定控制做判定依據；在側向力估測方面，以Magic Formula的輪胎模型，並以Hybrid Levenberg–Marquardt method and quasi Newton(LMQN)的一套非線性最小二乘方演

算法來做輪胎側向力的估算；而在正向力估測方面，使用了車體動態模型進行方程式推導。其中，車身穩定控制包含直接偏擺力矩控制器(direct yaw-moment controller, DYC)及防鎖死煞車系統(anti-lock braking system, ABS)。DYC藉由側滑角速度及偏擺角速度，以β-γ相位穩定圖判斷車輛穩定性，再整合滑模控制及PSO粒子群最佳化法即時分配各馬達之驅動力矩，使車輛轉向時依然能保持車輛的轉向穩定性；而ABS能根據駕駛者的煞車命令即時分配各馬達之煞車力矩，且利用積分型滑模控制調整車輛之煞車油壓以防止輪胎打滑與失控。本研究以模型迴路(model-in-the-

loop, MIL)及實車試驗驗證輪胎力估測器及強韌補償器之性能。實驗以本實驗室之多動力馬達電動車作為模型架構，實車採用15-kw直流無刷馬達搭配傳動齒輪箱，作為前輪之間接驅動動力源；後輪則由兩顆7-kw永磁同步馬達至於輪內，作為後輪之直接驅動動力源。此架構能藉由操作各馬達的輸出力矩於高效率區間，達到提升整體行車效率與續航力之效果。

Python預測之美：資料分析與演算法實戰

為了解決演算法內容的問題，作者游皓麟 這樣論述：

Python是一種物件導向的指令碼語言，其代碼簡潔優美，類庫豐富，開發效率也很高，得到越來越多開發者的喜愛，廣泛應用於Web開發、網路程式設計、爬蟲開發、自動化運維、雲計算、人工智慧、科學計算等領域。預測技術在當今智慧分析及其應用領域中發揮著重要作用，也是大資料時代的核心價值所在。   隨著AI技術的進一步深化，預測技術將更好地支撐複雜場景下的預測需求，其商業價值不言而喻。基於Python來做預測，不僅能夠在業務上快速落地，還讓代碼維護更加方便。對預測原理的深度剖析和演算法的細緻解讀，是本書的一大亮點。   本書共分為3篇。 第1篇介紹預測基礎，主要包括預測概念理解、預測方法論、分析方法、特

徵技術、模型優化及評價，讀者通過這部分內容的學習，可以掌握預測的基本步驟和方法思路。   第2篇介紹預測演算法，該部分包含多元回歸分析、複雜回歸分析、時間序列及進階演算法，內容比較有難度，需要細心品味。   第3篇介紹預測案例，包括短期日負荷曲線預測和股票價格預測兩個實例，讀者可以瞭解到實施預測時需要關注的技術細節。   希望讀者在看完本書後，能夠將本書的精要融會貫通，進一步在工作和學習實踐中提煉價值。 遊皓麟，大資料分析、資料採擷專家，高級培訓講師。畢業于東南大學，從事大資料相關領域工作8年有餘，專注大資料架構、機器學習、資料採擷、NLP、知識圖譜等領域的方案設計、演算法

研究與工程實現。在遊戲、 第1 篇 預測入門 第1 章 認識預測 ． 2 1．1 什麼是預測 ． 2 1．1．1 占卜術 ． 3 1．1．2 神秘的地動儀 ． 3 1．1．3 科學預測 ． 5 1．1．4 預測的原則 ． 7 1．2 前沿技術 ． 9 1．2．1 大資料與預測 ． 10 1．2．2 大資料預測的特點 11 1．2．3 人工智慧與預測 ． 15 1．2．4 人工智慧預測的特點 ． 17 1．2．5 典型預測案例 ． 18 1．3 Python 預測初步 ． 26 1．3．1 數據預處理 ． 27 1．3．2 建立模型 ． 31 1．3．3 預測及誤差分析 ．

34 第2 章 預測方法論 ． 37 2．1 預測流程 ． 37 2．1．1 確定主題 ． 38 2．1．2 收集資料 ． 40 2．1．3 選擇方法 ． 42 2．1．4 分析規律 ． 43 2．1．5 建立模型 ． 48 2．1．6 評估效果 ． 51 2．1．7 發佈模型 ． 52 2．2 指導原則 ． 53 2．2．1 界定問題 ． 53 2．2．2 判斷預測法 ． 55 2．2．3 外推預測法 ． 56 2．2．4 因果預測法 ． 58 2．3 團隊構成 ． 59 2．3．1 成員分類 ． 59 2．3．2 數據氛圍 ． 61 2．3．3 團隊合作 ． 63 第3 章 探索規律 ．

65 3．1 相關分析 ． 65 3．1．1 自相關分析 ． 65 3．1．2 偏相關分析 ． 68 3．1．3 簡單相關分析 ． 69 3．1．4 互相關分析 ． 80 3．1．5 典型相關分析 ． 82 3．2 因果分析 ． 87 3．2．1 什麼是因果推斷 ． 87 3．2．2 因果推斷的方法 ． 90 3．2．3 時序因果推斷 ． 93 3．3 聚類分析 ． 98 3．3．1 K-Means 演算法 ． 98 3．3．2 系統聚類演算法 ． 102 3．4 關聯分析 110 3．4．1 關聯規則挖掘 110 3．4．2 Apriori 演算法 ． 111 3．4．3 Eclat 演算法

120 3．4．4 序列模式挖掘 ． 123 3．4．5 SPADE 演算法 124 第4 章 特徵工程 ． 136 4．1 特徵變換 ． 136 4．1．1 概念分層 ． 137 4．1．2 標準化 ． 138 4．1．3 離散化 ． 141 4．1．4 函數變換 ． 143 4．1．5 深入表達 ． 144 4．2 特徵組合 ． 145 4．2．1 基於經驗 ． 145 4．2．2 二元組合 ． 146 4．2．3 高階多項式 ． 148 4．3 特徵評價 ． 151 4．3．1 特徵初選 ． 151 4．3．2 影響評價 ． 152 4．3．3 模型法 ． 167 4．4 特徵學習 ．

172 4．4．1 基本思路 ． 173 4．4．2 特徵運算式 ． 174 4．4．3 初始種群 ． 183 4．4．4 適應度 ． 185 4．4．5 遺傳行為 ． 187 4．4．6 實例分析 ． 192 第2 篇 預測演算法 第5 章 參數優化 ． 199 5．1 交叉驗證 ． 199 5．2 網格搜索 ． 201 5．3 遺傳演算法 ． 203 5．3．1 基本概念 ． 203 5．3．2 遺傳演算法算例 ． 204 5．3．3 遺傳演算法實現步驟 ． 209 5．3．4 遺傳演算法Python 實現 210 5．4 粒子群優化 ． 213 5．4．1 基本概念及原理 ． 213

5．4．2 粒子群演算法的實現步驟 ． 214 5．4．3 用Python 實現粒子群演算法 215 5．5 模擬退火 ． 220 5．5．1 基本概念及原理 ． 220 5．5．2 類比退火演算法的實現步驟 ． 221 5．5．3 類比退火演算法Python 實現 222 第6 章 線性回歸及其優化 226 6．1 多元線性回歸 ． 226 6．1．1 回歸模型與基本假定 ． 226 6．1．2 最小二乘估計 ． 227 6．1．3 回歸方程和回歸係數的顯著性檢驗 ． 228 6．1．4 多重共線性 ． 229 6．2 Ridge 回歸 233 6．2．1 基本概念 ． 233 6．2．2

嶺跡曲線 ． 233 6．2．3 基於GCV 準則確定嶺參數 ． 235 6．2．4 Ridge 回歸的Python 實現 ． 237 6．3 Lasso 回歸 ． 237 6．3．1 基本概念 ． 237 6．3．2 使用LAR 演算法求解Lasso ． 238 6．3．3 Lasso 演算法的Python 實現 ． 240 6．4 分位數回歸 ． 242 6．4．1 基本概念 ． 242 6．4．2 分位數回歸的計算 ． 245 6．4．3 用單純形法求解分位數回歸及Python 實現 246 6．5 穩健回歸 ． 248 6．5．1 基本概念 ． 249 6．5．2 M 估計法及Pyt

hon 實現 ． 250 第7 章 複雜回歸分析 ． 254 7．1 梯度提升回歸樹（GBRT） ． 254 7．1．1 Boosting 方法簡介 254 7．1．2 AdaBoost 演算法 255 7．1．3 提升回歸樹演算法 ． 257 7．1．4 梯度提升 ． 259 7．1．5 GBRT 演算法的Python 實現 261 7．2 深度神經網路 ． 264 7．2．1 基本概念 ． 264 7．2．2 從線性回歸說起 ． 269 7．2．3 淺層神經網路 ． 272 7．2．4 深層次擬合問題 ． 277 7．2．5 DNN 的Python 實現 278 7．3 支持向量機回歸 ．

281 7．3．1 基本問題 ． 281 7．3．2 LS-SVMR 演算法 ． 284 7．3．3 LS-SVMR 演算法的Python 實現 ． 285 7．4 高斯過程回歸 ． 286 7．4．1 GPR 演算法 287 7．4．2 GPR 演算法的Python 實現 ． 289 第8 章 時間序列分析 ． 292 8．1 Box-Jenkins 方法 292 8．1．1 p 階自回歸模型 293 8．1．2 q 階移動平均模型 295 8．1．3 自回歸移動平均模型 ． 296 8．1．4 ARIMA 模型 ． 300 8．1．5 ARIMA 模型的Python 實現 ． 301 8

．2 門限自回歸模型 ． 309 8．2．1 TAR 模型的基本原理 309 8．2．2 TAR 模型的Python 實現 ． 310 8．3 GARCH 模型族 313 8．3．1 線性ARCH 模型 313 8．3．2 GRACH 模型 315 8．3．3 EGARCH 模型 ． 315 8．3．4 PowerARCH 模型 ． 316 8．4 向量自回歸模型 ． 318 8．4．1 VAR 模型基本原理 318 8．4．2 VAR 模型的Python 實現 ． 320 8．5 卡爾曼濾波 ． 324 8．5．1 卡爾曼濾波演算法介紹 ． 324 8．5．2 卡爾曼濾波的Python 實現

326 8．6 迴圈神經網路 ． 328 8．6．1 RNN 的基本原理 329 8．6．2 RNN 演算法的Python 實現 332 8．7 長短期記憶網路 ． 335 8．7．1 LSTM 模型的基本原理 ． 336 8．7．2 LSTM 演算法的Python 實現 341 第3 篇 預測應用 第9 章 短期日負荷曲線預測 ． 345 9．1 電力行業負荷預測介紹 ． 345 9．2 短期日負荷曲線預測的基本要求 ． 346 9．3 預測建模準備 ． 347 9．3．1 基礎資料獲取 ． 347 9．3．2 缺失資料處理 ． 349 9．3．3 潛在規律分析 ． 352 9．4 基於

DNN 演算法的預測 355 9．4．1 資料要求 ． 356 9．4．2 數據預處理 ． 356 9．4．3 網路結構設計 ． 357 9．4．4 建立模型 ． 358 9．4．5 預測實現 ． 359 9．4．6 效果評估 ． 359 9．5 基於LSTM 演算法的預測 361 9．5．1 資料要求 ． 361 9．5．2 數據預處理 ． 362 9．5．3 網路結構設計 ． 362 9．5．4 建立模型 ． 363 9．5．5 預測實現 ． 364 9．5．6 效果評估 ． 364 第10 章 股票價格預測 ． 367 10．1 股票市場簡介 ． 367 10．2 獲取股票資料 ． 36

8 10．3 基於VAR 演算法的預測 ． 371 10．3．1 平穩性檢驗 ． 371 10．3．2 VAR 模型定階 372 10．3．3 預測及效果驗證 ． 373 10．4 基於LSTM 演算法的預測． 375 10．4．1 資料要求 ． 375 10．4．2 數據預處理 ． 376 10．4．3 網路結構設計 ． 377 10．4．4 建立模型 ． 377 10．4．5 預測實現 ． 378 10．4．6 效果評估 ． 378 參考文獻 ． 381

L型超級網格圖之漢彌爾頓連通性

為了解決演算法內容的問題，作者李俊霖 這樣論述：

超級網格圖是基於三角形網格圖去增加兩條可行路徑(右上和左下)。在普遍的超級網格圖中，漢彌爾頓循環及路徑問題眾所皆知是NP-complete。在一張圖中，若有一條由不同的兩點形成的漢彌爾頓路徑，我們將之稱作漢彌爾頓連接性。在以往中已經證明除了少許禁制條件以外的方形、三角形、平行四邊形及梯形超級網格圖的漢彌爾頓連接特性。在此篇論文中，我們將證明除了一條禁制條件的每種L型的超級網格圖皆包含一條漢彌爾頓循環。再來我們會證明L型超級網格圖的漢彌爾頓連接特性。在此篇論文中，會介紹一種線性時間演算法，內容為在L型超級網格圖中找到給的兩點之間的最長路徑，並且可以應用在計算電腦縫紉機的最佳縫合軌跡來將不同尺寸

的字母L縫在物件上。