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CMA进化策略：教程
多元正态分布n（m，c）具有单型号的“钟形”密度，其中钟的顶部（模态值）对应于分布均值，m。分布n（m，c）由其平均值m∈R唯一决定，其对称和正定的协方差矩阵c∈Rn×n。协方差（正定定义）矩阵具有吸引人的几何解释：可以用（超 - ）椭圆形{x∈Rn |唯一地识别它们。 X T C -1 x = 1}，如图1。椭圆形是分布相等密度的表面。椭圆形的主轴对应于C的特征向量，平方轴的长度与特征值相对应。特征成分由C = B（d）2 B t表示（请参阅Sect。0.1）。如果d =σi，其中σ∈R> 0，我表示身份矩阵，c =σ2i，椭球是各向同性的（图1，左）。如果b = i，则C = D 2是对角线矩阵，椭圆形是平行于轴平行的（中间）。在由B的列给出的坐标系中，分布n（0，c）总是不相关的。
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图 1：将样本从两个类别中分离出来的最大边际超平面 ...................................................................... 9 图 2：决策树算法 .............................................................................................................. 11 图 3：使用决策树对直接邮寄的响应进行分类 ........................................................................ 12 图 4：用于数据分析的 Python 库 ............................................................................................. 21 图 5：我们数据集中缺失值的摘要 ............................................................................................. 23 图 6：热图函数表示空值的分布 ............................................................................................. 24 图 7：说明调查类型的 Python 代码 ............................................................................................. 25 图 8：说明业余建造的 Python 代码 ............................................................................................. 26 图 9：说明飞行阶段的 Python 代码 ............................................................................................. 27 图 10：说明可变数量的发动机的 Python 代码 ............................................................................. 28 图 11：用四个属性的模态值替换缺失值的 Python 代码和结果 ................................................................................................................. 29 图 12：清理后的数据集，没有空值 ............................................................................................. 30图 14：从分类转换为数值后的调查类型摘要 ......................................................................................................................................................................31 图 15：从分类转换为数值后的天气状况摘要 ......................................................................................................................................................31 图 16：从分类转换为数值后的业余建造摘要 ......................................................................................................................31 图 17：从分类转换为数值后的飞行阶段摘要 ......................................................................................................31 图 18：带有数值的发动机数量摘要 .............................................................................................................32 图 19：我们数据集中变量之间相关性的摘要。 .............................................................................................34 图 20：我们数据集的形状 .............................................................................................................................34 图 21：我们数据集中的所有变量 .............................................................................................................35 图 22：筛选特征（可能导致空调事故的潜在特征） .............................................................................................35 图 23：特征重要性 ................................................................................................................ 36 图 24：决策树分类器的分类报告和准确度得分 .............................................................................. 37 图 25：决策树分类器的混淆矩阵 .............................................................................................. 38 图 26：基于曲线下面积的决策树分类器性能图表 ............................................................................................. 38 图 27：随机森林分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................. 39 图 28：随机森林分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 39 图 29：基于曲线下面积的随机森林分类器性能图表 ............................................................................................. 39 图 30：SVM 分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................................................. 40 图 31：SVM 分类器的混淆矩阵 ............................................................................................. 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 ............................................................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯的分类报告和准确度得分分类器 .................................................. 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 .............................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 .............................................. 41 图 36：基于 AUC 对飞机事故数据的不同分类模型的评估性能 ............................................................................................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42SVM 分类器的混淆矩阵 ................................................................................................ 40 图 32：基于 AUC 的 SVM 分类器性能图表 .............................................................. 40 图 33：朴素贝叶斯分类器的分类报告和准确度得分 ............................................................ 41 图 34：朴素贝叶斯分类器的混淆矩阵 ............................................................................. 41 图 35：基于 AUC 的朴素贝叶斯分类器性能图表 ............................................................. 41 图 36：基于 AUC 的不同分类模型在飞机事故数据上的评估性能 ............................................. 42