在监督学习中,给定一组数据,我们知道正确的输出结果应该是什么样子,并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。
这么说可能理解起来不是很清晰,没关系,后面有具体的例子。
监督学习可分为“回归”和“分类”问题。
监督学习分类在回归问题中,我们会预测一个连续值。
也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来;
而在分类问题中,我们会预测一个离散值,我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。
下面举两个例子,就会非常清楚这几个概念了。
通过房地产市场的数据,预测一个给定面积的房屋的价格就是一个回归问题。
这里我们可以把价格看成是面积的函数,它是一个连续的输出值。
但是,当把上面的问题改为“预测一个给定面积的房
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网络上的神经网络对汽油辛烷值进行预测,个人进行了总结与修改并在Matlab上测试,通过训练spectra_data数据,然后测试,生成实际值与预测值对比,精确度较高,代码简单,适合初学者学习。
2024/3/14 23:49:25 4.02MB 神经网络 辛烷值预测 Matlab
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这是一个简单的自顶向下语法分析器,其中的预测分析表是固定给出的,而分析过程严格按照教材的流程图走,输出的结果是表达式的分析栈。
2024/3/13 18:43:08 1.67MB 代码,文档
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python预测分析核心算法(含大量实例代码)在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。
本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。
本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。
全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。
本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能
2024/3/13 4:49:50 16.38MB python
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文中以隐式广义预测控制[1]的原理为基础,建立了以受控自回归积分滑动平均模型(即CARIMA)为基础的LNG气化储备站出口压力控制的隐式广义预测控制。
利用MATLAB对此控制系统进行了仿真,同时介绍了常规PID控制,也对常规PID控制系统进行了仿真,由仿真结果可以看出隐式广义预测控制比PID控制具有响应时间短,控制精度高等优点并能取得良好的可行性、鲁棒性、优越性。
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AnalysisofHouseholdEnergyConsumptionofLightingandElectric_AppliancesandPresictionsfor2020
2024/3/12 12:54:11 1.34MB 能源消费 分析与预测
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意大利专家的多年模型预测控制算法总结,共有9章,2021年更新,可用于BMSSOC估计,PMSM估计等
2024/3/11 21:52:27 2.45MB 模型预测控制
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基于BP神经网络,测试集辛烷值含量预测结果对比
2024/3/11 5:05:06 169KB BP神经网络
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决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。
在20世纪70年代后期和80年代初期,机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后,决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5,成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出,但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
2024/3/11 4:56:35 1.4MB 数据挖掘 大数据 Rapidminer
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数学建模案例matlab代码,包括MATLAB基础知识,基于MATLAB的基础理论及算法设计,企业销售额问题,日报销售问题,风电功率预测问题等
2024/3/10 19:23:25 26.31MB 数学建模 matlab
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡