https://blog.csdn.net/weixin_44049128/article/details/86502423此篇博文代码。
2023/6/29 4:17:22
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本文通过对中国人口增长问题的讨论，建立了中国人口增长的Logistic人口预测模型和Leslie矩阵人口预测模型。
首先，考虑到人口增长问题的复杂性，我们先摒弃其它因素，在仅考虑总人口出生率和死亡率的条件下，建立Logistic人口预测模型并对中国人口增长进行简单预测。
通过matlab编程求解，部分预测结果为（表1-1）：
首先，考虑到人口增长问题的复杂性，我们先摒弃其它因素，在仅考虑总人口出生率和死亡率的条件下，建立Logistic人口预测模型并对中国人口增长进行简单预测。
通过matlab编程求解，部分预测结果为（表1-1）：
2023/6/13 22:14:08
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第一章统计学习方法概论第二章感知机第三章k近邻法第四章朴素贝叶斯法第五章决策树-2016-ID3CART第六章Logistic回归第七章支持向量机第八章提升方法第九章EM算法及其推广第十章隐马尔科夫模型第十一章条件随机场第十二章统计学习方法总结
2023/5/29 3:22:04
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本文建树了我国生齿削减的料想模子，对于各年份天下生齿总量削减的中短期以及临时趋向作出了料想，并对于生齿老龄化、生齿培育比等一系列评估目的举行了料想。
末了提出了无关生齿抑制与管理的步骤。
模子Ⅰ：建树了Logistic生齿阻滞削减模子，行使附件2中数据，松散网上查找增补的数据，分别依据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总生齿数据建树模子，举行料想，把料想下场与附件1《国度生齿阻滞策略钻研报告》中提供的料想值举行阐发比力。
患上出使用1980年到2005年的总生齿数建树模子料想下场好，拟合的曲
末了提出了无关生齿抑制与管理的步骤。
模子Ⅰ：建树了Logistic生齿阻滞削减模子，行使附件2中数据，松散网上查找增补的数据，分别依据从1954年、1963年、1980年到2005年三组总生齿数据建树模子，举行料想，把料想下场与附件1《国度生齿阻滞策略钻研报告》中提供的料想值举行阐发比力。
患上出使用1980年到2005年的总生齿数建树模子料想下场好，拟合的曲
2023/5/15 7:51:28
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本文阐发了台湾某银行客户的守约收入情景，提出了基于数据开掘本领的料想客户守约大概性。
从迫害管理的角度来看，料想的守约概率的准确性能够用来对于可信的或者不可信的客户举行分类。
本文起首对于数据集举行了末了处置，将数据拆分为2000个熬炼集与1000个测试集。
每一个客户信息中有23个自变量，依据其各个因素的相关性举行了调解而后使用了5开掘方式，搜罗KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经收集举行建模，比力这5种方式中守约概率的料想准确性。
其中神经收集的料想下场最佳，料想准确率抵达了83.3%；
其次，分类树（81.8%）以及随机森林（80.1%），而后是Logistic回归（78.3%）。
KNN的料想下场最不梦想（75.8%）。
关键词：诺言卡守约料想、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经收集、随机森林。
从迫害管理的角度来看，料想的守约概率的准确性能够用来对于可信的或者不可信的客户举行分类。
本文起首对于数据集举行了末了处置，将数据拆分为2000个熬炼集与1000个测试集。
每一个客户信息中有23个自变量，依据其各个因素的相关性举行了调解而后使用了5开掘方式，搜罗KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经收集举行建模，比力这5种方式中守约概率的料想准确性。
其中神经收集的料想下场最佳，料想准确率抵达了83.3%；
其次，分类树（81.8%）以及随机森林（80.1%），而后是Logistic回归（78.3%）。
KNN的料想下场最不梦想（75.8%）。
关键词：诺言卡守约料想、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经收集、随机森林。
2023/4/26 23:56:21
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用MATLAB实现的一种图像加密方式，加密方式用到了混沌体系——Logistic体系，并对于该Logistic体系做了未必的改善，从而患上到了随机性更好的不合漫衍的随机体系。
2023/4/20 13:17:11
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在开发医学分析的软件中经常用到四参数Logistic拟合算法，例如化学发光、定量分析等。
找了很久，征询了很多人都敝帚自珍。
我终于找到了ImageJ这个好东东，不过是Java的代码，有一天，我终于把它改成Delphi的了。
再一天我把它传到网上去，大家分享。
找了很久，征询了很多人都敝帚自珍。
我终于找到了ImageJ这个好东东，不过是Java的代码，有一天，我终于把它改成Delphi的了。
再一天我把它传到网上去，大家分享。
2023/2/22 16:17:17
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更好地对信誉卡申请人进行识别和判断,提高银行预防和抵抗信誉卡风险的能力,是所有银行迫切需要解决的问题。
2023/2/17 13:38:53
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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