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机器学习算法原理实现——随机森林，核心是就是行列抽样，可以并行
记得参考之前的文章 机器学习算法原理实现——cart决策树：分类&回归 随机森林算法训练步骤： 代码实现（决策树复用了之前的深度剪枝实现）： # 导入numpy库 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score class ......
提高机器 CPU 、内存、硬盘的使用率
CPU使用率 下载地址一：http://todo.sercretcore.cn/cpu.zip 下载地址二：https://cdn.wyr.me/files/cpu.zip 使用方法 例1：所有CPU核心负载30%运行10秒钟 ./cpu -p 30 -t 10 例2：所有CPU核心负载30%持续运 ......
机器人如何有效采摘苹果？
摘要：本文利用动捕数据构建拟人运动模型，对比观察两种苹果采摘模式，并对系统性能进行全面评估，为提高机器人采摘效率提供创新方法。 近期，一项关于苹果采摘机器人的有趣研究—— "Design and evaluation of a robotic apple harvester using optimi ......
使用网线连接电脑和Fanuc机器人控制柜，运行python脚本，实现上传（或下载）TP程序（或LS程序）
废话不多书，直接上干货！使用网线连接电脑和Fanuc机器人控制柜，运行python脚本，实现上传（或下载）TP程序（或LS程序）首先找一根网线，连接电脑和Fanuc控制柜，并在电脑端或者机器人示教器操作一下ping命令，确保机器人和电脑之间通讯是ok的。例如下图这样。 其次运行python脚本，该脚 ......
机器学习算法原理实现——lightgbm，核心leaf-wise生长结合数据和特征并行+直方图算法+单边梯度抽样+互斥特征捆绑
算法亮点： 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集：| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30 ......
ABB机器人EIP从站配置( OmniCore版) _ WAN口为例
1, 网络设置( 示教器操作) 设置WAN口IP地址为192.168.1.10 2, EtherNet/IP协议选择WAN口连接 3, ......
java开发之个微机器人的开发
简要描述： 根据消息回调收到的xml转发文件消息，适用于同内容大批量发送 请求URL： http://域名地址/sendRecvFile 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： ......
学了1个月机器学习的总结
书实在是厚，看不下去，还是看视频容易接受。 总结： 入门应该从如何把点拟合成一条线开始。 先从统计学里的方差开始，扩展最小二乘法，引出线性回归。然后是逻辑回归，引出机器学习核心——求代价函数最小值。进而引出正则、学习率、过拟合欠拟合、偏差方差、准确率召回率、训练集验证集测试集等机器学习基础。 进而扩 ......
文本翻译,机器翻译序列(Seq2seq)
# Seq2seq # 进行机器翻译 import collections import math import os import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as ......
算法：字典树 (转自九章算法)
https://www.jiuzhang.com/solution/implement-trie/ 算法：字典树 思路： 题目要求实现一个Trie，包含插入、查找和查找前缀三个方法。 Trie树也称字典树，因为其效率很高，所以在在字符串查找、前缀匹配等中应用很广泛，其高效率是以空间为代价的。 原理： ......
机器学习算法原理实现——xgboost，核心是加入了正则化和损失函数二阶泰勒展开
先看总的图： 本质上就是在传统gbdt的决策树基础上加入了正则化防止过拟合，以及为了让损失函数求解更方便，加入了泰勒展开，这样计算损失函数更方便了（除了决策树代码有差别，其他都是gbdt一样，本文仅实现xgboost的决策树）。如下： 再解释各个步骤： 。。。 让gpt来汇总下： 好了，我们直接写下 ......
R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32295 原文出处：拓端数据部落公众号 临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程。 在 ......
机器学习算法原理实现——gbdt
前面的文章介绍了决策树的实现，我们基于之前决策树的实现（https://www.cnblogs.com/bonelee/p/17691555.html），写一个gbdt： import numpy as np from sklearn.model_selection import train_tes ......
机器学习算法原理实现——adaboost，三个臭皮匠顶个诸葛亮
adaboost算法的基本原理是什么？举一个简单的例子说明呢 AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，其基本原理是结合多个弱学习器来构建一个强学习器。AdaBoost的工作方式如下： 权重初始化：给定一个训练数据集，首先为每个训练样本分配一个权重，开始时这些权重都是 ......
Python机器学习——鸟类图像分类
（一）选题背景： 1.生物多样性保护：鸟类是地球上最为丰富和多样的脊椎动物类群之一，对于生态系统的稳定和生物多样性的维持起着重要作用。通过开展鸟类图像分类研究，可以帮助精确地辨别鸟类物种，有助于监测鸟类的分布、数量和迁徙情况，从而更好地实施生物多样性保护和生态环境管理。 2.环境监测和生态学研究：鸟 ......
基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
1.算法理论概述 情绪识别是一种重要的情感分析任务，旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进 ......
机器学习从入门到放弃：如果优化让机器学习的更好？
一、前言 在真正的工程应用中，模型训练也许更为重要，特别是对于生成式模型来说，无论是 NLP 领域或者 GNN 领域所产生的内容是否适用，在直觉上我们可以可以清晰的辨别。但是具体在模型上我们怎么调整就是一个类似黑盒的概念，我们一般通过更多的特征向量，和更深层次的神经网络架构来实现我们所期望的内容。但 ......
Gradio：为你的机器学习模型快速构建Web UI
Gradio是一个开源库，用于仅使用Python构建易于使用且易于共享的应用程序。它特别适用于机器学习项目，旨在使测试、共享和展示模型简单直观。 安装 Gradio的安装非常简单，直接使用pip即可安装： pip install gradio 创建第一个程序 import gradio as gr ......
scp、ssh访问远程机器不用输入密码
在linux操作系统中，可以使用scp命令进行服务器之间的文件复制，但是复制时需要输入远程服务器的密码，这在经常需要进行远程复制操作或者使用脚本复制时会略显麻烦，如果远程复制是在定时任务中执行，更会导致脚本不能自动执行，这时就需要实现无需输入密码进行scp复制。无需输入密码进行scp复制的方法有多种 ......
机器码备份
[yhzr]新版本改动太大，建议保留老版本以备不时只需，重要事件我会在这发布，请关注！更新通知群:待定$$$D2ACF487CB8563B1D5BFFE4A9F459FA3:00|01|02|03|04|10|11|12|13|14|20|21|22|23|24|30|31|32|33|34|40| ......
机器学习的六个核心算法
吴恩达：机器学习的六个核心算法！ https://mp.weixin.qq.com/s/twoSrB2wwolx5fY5-Q29qw 线性回归 一元线性回归，多元线性回归 逻辑回归 主要解决二分类问题，sigmoid函数 梯度下降 神经网络 决策树 k均值聚类算法 聚类算法 ......
数据分享|R语言逻辑回归、线性判别分析LDA、GAM、MARS、KNN、QDA、决策树、随机森林、SVM分类葡萄酒交叉验证ROC|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 介绍 该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度 ......
机器学习 人与马的识别
（一）选题背景： 可以帮助人们更好地管理马匹，提高马术运动和相关产业的工作效率。人与马识别涉及到图像处理、机器学习、深度学习等领域，是计算机视觉技术的经典问题之一。对该问题进行深入研究，可以促进相关领域的技术发展，为其他类似问题提供参考。总体而言，人与马识别是一个具有实际应用价值的问题，具有重要的研 ......
机器学习——零售商品价格预测回归模型
在电子商务业务蓬勃发展的同时，零售业遭遇了寒潮。电子商务的冲击、瞬息万变的经济环境、难以捉摸的销售情况和日益冷清的大型卖场，都给零售业带来了重重困难。 进入数字时代后，数据的有效使用成为零售企业颠覆传统的动力，也势必将改变零售业的格局。沃尔玛等大型零售商都积极第将数据分析与商业结合，创造了额外的经济 ......
数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 数据集信息： ......
关于机器学习的卫星图像分类
基于机器学习的卫星图像分类 一.选题背景 过去几年见证了遥感（RS）图像解释及其广泛应用的巨大进展。随着 RS 图像变得比以往任何时候都更容易访问，对这些图像的自动解释的需求也在不断增加。在这种情况下，基准数据集是开发和测试智能解释算法的基本先决条件。在回顾了RS图像解释研究界现有的基准数据集之后， ......
机器学习裂纹识别
基于逻辑斯谛回归算法的裂纹识别 (一)选题背景 裂纹识别一直是机器视觉领域的重要研究内容，尤其是与之相关的自动检测算法在近年来备受关注。深度学习作为机器学习的一个分支，其在裂纹识别方面已显现出强大的功能和灵活性。裂纹是指材料在应力和/或环境作用下产生的裂隙，它存在于道路、机械、建筑等各种结构中。裂纹 ......