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Sanet.st.FeatureEngineeringMadeEasy-SinanOzdemir.epub(正式版)让特征工程变得简单正式版Thisbookwillcoverthetopicoffeatureengineering.Ahugepartofthedatascienceandmachinelearningpipeline,featureengineeringincludestheabilitytoidentify,clean,construct,anddiscovernewcharacteristicsofdataforthepurposeofinterpretationandpredictiveanalysis.Inthisbook,wewillbecoveringtheentireprocessoffeatureengineering,frominspectiontovisualization,transformation,andbeyond.Wewillbeusingbothbasicandadvancedmathematicalmeasurestotransformourdataintoaformthat'smuchmoredigestiblebymachinesandmachinelearningpipelines.Bydiscoveringandtransforming,we,asdatascientists,willbeabletogainawholenewperspectiveonourdata,enhancingnotonlyouralgorithmsbutalsoourinsights.

3D_Deep_Learning_for_Robot_Perception.pdf

KNN编写的书写数字识别。
MNIST手写数字库。
用到tf函数下载MNIST库，需要安装TensorFlow。
如果没有安装，需要手动导入数据。

遗传算法在PID参数整定中的应用，应用遗传算法对PID参数整定，满足性能需求

由于最近时间有限，没有写CSDN，但写了word版的算法总结。
此资源包括MOEAD，NSGA2的MATLAB实现代码以及MOEAD的英文论文的自我学习笔记文档，代码有详细的注释，并且还附有实验数据供读者参考。
之后我会尽快提供python版的代码，还望读者耐心等待。