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- 金融风控可解释性算法安全优化实践
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- 人工智能概念
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- 松鼠豆豆的坚果侦探社:一棵会长大的「吃货决策树」
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- 无人机动态追踪技术难点与距离分析!
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一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**:在动态背景(如人群、森林)或光照变化(逆光、夜间)下,算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法(如光流法、卡尔曼滤波)易受干扰,需结合深度学习(如YOLO、SiamRPN++)提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**:目标被遮挡或短暂消失时,需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪,对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**:算法需
- 【人工智能】随机森林的智慧:集成学习的理论与实践
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随机森林(RandomForest)是一种强大的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础,包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制,并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着,我们详细描述了随机森林的算法流程,分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法(如SVM)的性能,探
- 数字识别项目
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集成算法·Bagging·随机森林构造树模型:由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样。集成算法·Stacking·堆叠:很暴力,拿来一堆直接上(各种分类器都来了)·可以堆叠各种各样的分类器(KNN,SVM,RF等等)·分阶段:第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch内置函数mnist下载数据。·利用torchvision对数据进
- 考研系列-数据结构第六章:图(上)
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#数据结构笔记数据结构图的存储邻接表邻接矩阵十字链表法图的基本操作
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本人正在学习R语言,想利用这个平台记录自己一些自己的学习情况,方便以后查找,也想分享出来提供一些资料给同样学习R语言的同学们。(如果内容有错误,欢迎大家批评指正)1.决策树我们使用的还是RStudio自带的数据集iris。#######################决策树模型install.packages("rpart")#安装库library("rpart")dt<-function(dat
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- 决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现
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基本逻辑(1)使用rnorm函数生成5个特征变量x1到x5,并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y;(2)将生成的数据存储在数据框中,处理缺失值,并将响应变量转换为因子类型;(3)使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估;(4)将各个模型的准确率和AUC值存储在结果数据框中,并通过柱状图展示结果。1.R包
- 每日一题之宝石组合
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问题描述在一个神秘的森林里,住着一个小精灵名叫小蓝。有一天,他偶然发现了一个隐藏在树洞里的宝藏,里面装满了闪烁着美丽光芒的宝石。这些宝石都有着不同的颜色和形状,但最引人注目的是它们各自独特的“闪亮度”属性。每颗宝石都有一个与生俱来的特殊能力,可以发出不同强度的闪光。小蓝共找到了NN枚宝石,第ii枚宝石的“闪亮度”属性值为HiHi,小蓝将会从这NN枚宝石中选出三枚进行组合,组合之后的精美程度SS可以
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回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形,比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分,接下来逐一解读。1、包部分,也就是加载各类包,包括随机森林包randomForest,数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer,模型评估包caret。2、数据部分,主要是读取数据,处理缺失值,转换变量类型。3、模型部分。为了对
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机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测。它对于处理大量特征、非线性关系和避免过拟合都有一定的优势。在Python中,你可以使用Scikit-learn库中的RandomForestRegressor来实现。随机森林回归作为
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最小生成树特点:1.是一棵树。无回路,N个顶点有N-1条边。2.是生成树。包含全部顶点,N-1条边都在图里。3.边的权重和最小。主要包括两种算法,一种是让小树慢慢长大的Prim算法(先定一个顶点为起点,然后每次都找到离这棵树最近的那个顶点,将他归进树内,直到正好用掉顶点数N-1条边)。二是Kruskal算法,将一个个森林(一开始每个节点都是森林)连成树。每次在图中找所有的边中权重最小的那个边,将其
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编程小白冲Kaggle每日打卡机器学习随机森林人工智能
Kaggle官方课程链接:RandomForests本专栏旨在Kaggle官方课程的汉化,让大家更方便地看懂。RandomForests使用更复杂的机器学习算法。介绍决策树给你留下了一个艰难的决定。一棵有很多叶子的深树会被过度拟合,因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。但是,叶子很少的浅树表现不佳,因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。即使是当今最复杂的建模技术也面临着欠拟合和过拟
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基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集,并将数据划分为训练集和测试集。然后,对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。文章目录MATLAB代码实现说明:MATLAB代码实现说明:运行代码前的注意事项:示例输出:MATLAB代码实现说明:示例输出:以下是一个基于随机森林(RF,RandomForest)机器学习
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《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
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无人设备遥控器的视频回传是指将无人设备(如无人机)采集到的视频信号传输回遥控器或其他接收设备的过程。这一技术在诸多应急情境中显得尤为重要,如森林防火、消防救援、防汛等,它能为指挥中心的决策者、调度系统以及AI分析等提供实时画面。一、主流视频回传方式目前,主流的视频回传方式是利用遥控器的4G/5G上网功能。具体流程为:无人机通过空中的图传系统将影像传输至遥控器,再经由遥控器重新编码后,利用4G/5G
- 【C++】探索Vector:灵活的数据存储解决方案
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什么都无法舍弃的人,什么也改变不了。前言这是我自己学习C++的第六篇博客总结。后期我会继续把C++学习笔记开源至博客上。上一期笔记是关于C++的string类知识,没看的同学可以过去看看:【C++】代码森林中的STL宝藏工具箱---string类_c++工具箱-CSDN博客https://blog.csdn.net/hsy1603914691/article/details/143967928?s
- QILSTE H4-405FO超亮橙光LED灯珠 发光二极管LED
QILSTE LED
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型号H4-105FO/5M,一款超亮橙光LED,以其1.0×0.5×0.4mm的迷你外观尺寸,携带着透明平面胶体(WaterClearFlatMold),在电子设备中的应用潜力不容小觑。这款LED,符合EIA标准包装,是环保的绿色产品,符合ROHS要求,并且拥有Level3的防潮等级。在技术参数的森林中,我们首先被其最大绝对额定值所吸引。消耗功率(PowerDissipation,Pd)仅为65m
- 考研系列-数据结构第五章:树与二叉树(下)
Nelson_hehe
#数据结构笔记数据结构哈夫曼树树森林树的遍历森林遍历并查集
目录前情提要:树的逻辑结构1.树的存储结构(1)双亲表示法(2)孩子表示法(3)孩子兄弟表示法(4)总结2.树、森林与二叉树的转换(1)树转二叉树(2)森林转二叉树(3)二叉树转树(4)二叉树转森林(5)总结3.树的遍历(1)先根遍历(2)后根遍历(3)层次遍历4.森林的遍历(1)森林的先序遍历(2)森林的中序遍历5.树与森林遍历的知识点总结6.易错习题总结(1)选择题(2)简答题二、树与二叉树的
- 【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统
阿里matlab建模师
matlab精品科研项目数学建模matlab开发语言科研项目算法美赛全国大学生数学建模竞赛
MATLAB实现HSV空间森林火灾监测系统1、项目下载:本项目完整讲解和全套实现源码见下资源,有需要的朋友可以点击进行下载说明文档(点击下载)全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习-HSV色彩空间-图像处理-森林火灾监测-matlab更多阿里matlab精品数学建模项目可点击下方文字链接直达查看:matlab精品数学建模项目合集(算法+源码+论文)
- 解锁机器学习核心算法|朴素贝叶斯:分类的智慧法则
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法机器学习算法分类朴素贝叶斯python深度学习人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析(PCA)、神经网络。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这众多的算法中,朴素贝叶斯算法
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例14:基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘随机森林人工智能分类算法
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
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bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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Integer
public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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private static final Integer[] val=new Integer[10];
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
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位运算
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- tomcat7性能调优(01)
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