1.系统结构模型1.1光伏光伏电池的空载电压与光谱辐照度有关，与电池面积无关。在100MW/cm2的太阳光谱辐照度下，单晶硅光伏电

目录分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证2.网格搜索【分类】K近邻算法【分类】朴素贝叶斯——文本分类实例：新闻数据分类【分类】决策树和随机森林1.决策树2.决策树的算法3.代码实现实例：泰坦尼克号预测生死【集成学习】随机森林1.集成学习2.随机森林3.学习算法4.代码实现5.优点【分类】逻辑回归——二分类实例：良／恶性乳腺癌肿数据【分类】SVM模型分类模型的评估模型优化与选择1.交叉验证交叉验

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2024.1.15最近基于时序数据训练分类算法，对其进行了一番了解，主要围绕以下几点：时序数据算法有哪些细分类？时序数据分类算法经典模型？当下时序分类算法模型强baseline？有没有现成的工具？

2024.1.16Rocket家族算法是用于时间序列分类的强baseline（性能比较参考【小笔记】时序数据分类算法最新小结），Rocket/MiniRocket/MultiRocket官方都有开源实现

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，为了熟练地掌

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具体来说，荧光量子效率积分球的工作原理是基于荧光光谱和荧光强度的测量，通过比较待测样品和已知荧光量子产率的参比样品的积分荧光强度和吸光度，可以计算出待测样品的荧光量子效率。

这几天，很多人私聊，说是放假在学习算法，巩固算法知识点，方面后续春招面试使用。老规矩：大家伙如果觉得近期文章还不错！欢迎大家点个赞、收藏咱们今天就从下面7种算法模型为出发点，进行总结性的介绍，分别汇总核心的公式、优缺点以及最适用的场景方面介绍。文末还有一份面试大礼包，为大家找到称心的OFFER，助力一把火。文章目录逻辑回归核心公式优点缺点适用场景一个核心案例代码决策树核心步骤优点缺点适用场景一个核

昨天发布了关于分类算法的一些总结，不少人给予了反馈。令我没想到的是，居然足足有一半的人想要看关于回归的总结，今天它来了！

在他们小小的脑瓜里，有着无穷无尽新奇的创意，如开发设计机器人、检测司机酒驾的光谱仪、司机

概念K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

X射线管在医学上可用于诊断和治疗，在工业技术方面可用于材料的无损检测、结构分析、光谱分析和底片曝光等。目前，X射线管的壳体材料主要采用玻璃、陶瓷、金属材料这三种材质。

为了应对这一挑战，本研究开发了纯林指数（PFI），该指数结合使用了现有的植被指数（VI）和光谱混合分析（SMA），以更有效地检测和描述森林对观测到的像素光谱响应的贡献。利用连续变化检测和分类

水汽、臭氧、大气高度、气溶胶光学厚度、数字高程与Landsat数据一起输入到太阳光谱(6S)辐射传输模型中对卫星信号进行二次模拟，生成大气顶部(TOA)反射率、表面反射率、TOA

IEEEGRSL2019：HybridSN：基于3-D–2-DCNN的高光谱分类题目HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification

Linux之IR驱动背景在光谱中波长自760nm至400um的电磁波称为红外线，它是一种不可见光。

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KNN算法属于监督学习方式的分类算法，我的理解就是计算某给点到每个点的距离作为相似度的反馈。简单来讲，KNN就是“近朱者赤，近墨者黑”的一种分类算法。

在玛雅13月亮历中，我是kin232白风波光谱的小黄人。图片来自静静小黄人的品质关键词是自由意志，影响，智慧。我今天想说的就是我对自由的理解，我在自由之路上的感悟。

第一章简介太赫兹波是介于微波和光波之间的光谱区域，频率从0.1THz~10THz之间，波长在3mm~30μm之间。

K邻近K邻近是一种分类算法，其思路是计算离该类别最近的K条数据的类别，来标记该数据的类别!

IEEETGRS2021：基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类题目MorphologicalConvolutionalNeuralNetworksforHyperspectralImageClassification

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如果某一光源发出的光，与某一温度下黑体发出的光所含的光谱成分相同．即称为某K色温。如100W灯泡发出光的颜色，与绝对黑体在2527K时的颜色相同，那么这只灯泡发出的光的色温就是：2527K+

CoupledNonnegativeMatrixFactorizationUnmixingforHyperspectralandMultispectralDataFusion摘要：本文提出了耦合非负矩阵分解解混合（CNMF），用于低空间分辨率高光谱和高空间分辨率多光谱数据的融合

STK/EOIR模块属性1EO/IR模块属性EOIR工具栏EOIR配置界面EOIR大气模型大气模型大气属性参数EOIR传感器选项通用属性空间属性光谱属性光学属性辐射属性EO/IR模块属性这一节介绍如何使用

Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众多分类算法中的一员。通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。

在链路上，有光纤在相关波长光谱中显示低损耗和传输性能，除了平增益光放大器在更长的跨度上增强信号。在接收端，有使用薄膜滤光片或衍

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下面要介绍的这艘邮轮就是离中国最近的一艘亚洲最大游轮海洋光谱号（英语：SpectrumoftheSeas）是德国迈尔造船公司为皇家加勒比国际游轮建造的一艘量子级游轮，全长347米，宽49米，16层甲板，

目录一、具体应用例子1.1星系分类1.2瞬态天体检测1.3光谱分析1.4引力波数据分析二、关键技术详解一、具体应用例子1.1星系分类应用背景：随着天文望远镜技术的发展，积累了大量的星系图像。

主要内容包含：  1.NaiveBayes的分类思想；  2.NaiveBayes分类的数学基础；  3.NaiveBayes分类算法实现；  4.NaiveBayes算法的sklearn调用；  5.

五大感官系统：视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉感官系统分析角度：信息来源、感觉的生理器官、产生的心理现象1、视觉使用器官：眼睛可见光谱：400毫微米紫色到700毫微米红色三色说：托马斯·杨和家亥姆霍兹认为三种不同的感受器

今天腊八节了小宛妹妹问是不是快过年了是的呀，快过年了呢时间就像呼啸而过的列车从这里经过仿佛只是一个片刻感恩安静的日子里带给我力量与勇气感恩所有一切都是礼物“熬”过了片刻，放下了过往没有哪个困难不能跨越踏踏实实地过每天都是好日子带着初学者之心向阳生长，攀爬会好的～#小宛妹妹富有日记#88我的富有我很富有，妈妈早起的时间和我一起选厨房玩具我很富有，放学我和妈妈在店里读了好多绘本，都是我以前读过的，我还

对于CASI/SASI这样的航空高光谱传感器没有对应的传感器模型怎么办？如何对受地形影响的山区进行大气校正呢？影像中有雾霾、薄云在大气校正的同时如何去除呢？

目录写在开头1.常用的分类算法2.决策树算法2.1基本原理2.2建模流程2.3实践案例：垃圾邮件分类3.朴素贝叶斯3.1基本原理3.2建模流程3.3实践案例4.最近邻算法4.1基本原理4.2建模流程4.4

详情点击链接：基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程第一：GPT4基础1、ChatGPT概述（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变

往期回顾介绍除了化学信息，光谱还包含其他不相关或不需要的信息，如电噪声，基质背景，杂散光，散射效应等。在用化学计量学方法建立校准模型时，利用预处理方法消除光谱数据中的无关信息和噪声是非常必要的。

Baselinecorrectionusingasymmetricallyreweightedpenalizedleastsquaressmoothing-Analyst(RSCPublishing)前言：基于惩罚最小二乘法的基线校正方法已成功地应用于各种光谱分析中

基于惩罚最小二乘法的基线校正方法已成功地应用于各种光谱分析中。该方法通过估计基线来迭代地改变权重。如果信号低于先前拟合的基线，则给予大权重。

前言在光谱数据中，并非每个数据点都是有效的，因此，在构建模型时找到与大部分数据不符合的数据点是一种必要的操作。这些数据我们称之为异常值。在这篇文章中，我们将使用PLS回归进行红外光谱数据的异常值检测。

光谱的白巫师日子，五点多起床做了一个小时的瑜伽，坚持一周了耶，多亏了群里小伙伴们一起打卡坚持着，不然真怀疑自己无法坚持，心里想坚持身体总是时不时的偷个懒，今天做瑜伽时候明显感觉身体有些疲惫，可能是昨晚没有休息好吧

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图片发自App买花。我在三家店之间选来选去，最后也没有买。是在纠结金钱吧，内心还是不够丰盛。即便给自己买一大泡漂亮的玫瑰花，又能怎么样呢？多美的事情呀，为什么要如此纠结？开会时的意见不统一我觉察到了自己还是害怕被人看不起。所以一旦有这样的迹象，就会浑身像是准备战斗的刺猬。开始反驳，开始喋喋不休。亲爱的，这很正常，我接纳这样的自己，同时我也要告诉自己，好好的爱自己，接纳自己，同时让自己的工作看起来更

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目录0简述1GradientBoosting2点云特征向量构建3用GradientBoosting进行分类4代码实现5结果展示0简述点云分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，其主要目标是将三维空间中的点云数据划分为不同的类别。点云是由大量的三维点组成的数据集，通常由激光雷达或结构光等传感器采集而来。点云分类在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域具有广泛的应用，为实现对环境的理解和感知提供了基础。点

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这种新型的LED技术，它产生的光接近自然光光谱。