目录1主要内容模型架构图目标函数非合作博弈流程2部分代码3程序结果4下载链接1主要内容该程序复现《基于非合作博弈的风-光-氢微电网容量优化配置》，程序包含3种场景，场景1中包含风电、光伏和制氢-储氢-发电3种分布式电源，而场景2中仅包含风电和光伏，场景3中包含风电和制氢-储氢-发电。（通过设置相应的变量为0来实现对比场景）以风电、光伏和制氢-储氢-发电系统3个投资方作为博弈主体，并以各投资方收益最

本文为第三篇：我们为何需要机器学习运营平台？

人工智能、机器学习、物联网等技术的快速发展对软件开发行业产生了巨大影响。本文旨在通过30个数据汇总，帮助读者们初步了解2024年软件开发领域的新趋势。

场景当时，我说要开发一个HSipder，开发完毕的时候，我发现不太智能，通过正则表达式拿过来的相似数据实际上也不太ok，但是后面我在接触机器学习的时候听闻了余弦相似度算法，当时用他爬了一些网页，结果是很

sharedUserIdandroid:sharedUserIdsharedUserId的作用是让两个应用程序共享一个userid,我们都知道linux进程给每一个应用程序分配了一个独立的userid,所以如果两个或多...MATLAB

本期省流版：成为数据分析师，这些数理统计知识必不可少！大样本，小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布，和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理，大数定理内容很多，创作不易，请多多支持~大样本/小样本大样本：样本量趋于无穷小样本：样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义：两个变量总体的误差，反映两个变量之间的变化趋势（eg.一个上升，

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

该基准测试通过模拟机器学习I/O负载的方法，在不需要GPU的情况下就能进行大规模的性能压测，用以评估存储系统的在AI模型训练场景的适用性。

octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。

2.开发语言Python用途：通用编程、科学计算、数据分析、机器学习、Web开发等。流行库：NumPy,Pandas,TensorFlow,PyTorch,Flask,Django。

文章目录0简介1二维码检测2算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉该项目较为新颖，

机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。

TRMM全球降水数据处理前言一、TRMM降水数据二、数据处理步骤1.数据读取2.数据转化3.提取区域结果3.运行实例总结前言将TRMM降水数据的处理过程进行梳理，使用Matlab工具获取区域降水异常的变化速率和区域平均值

AI相关掌握Python语言，了解基本的机器学习和深度学习神经网络算法，会使用PyTorch框架进行深度学习模型训练，例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频，文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台

图像的正交变换matlab《数字图像处理》课程实验报告实验名：图像的正交变换实验1院系：自动化测试与控制系班级：1201132姓名：李丹阳学号：1120110113哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院光电信息工程

基于matlab的DNCNN图像降噪，网络分为三部分，第一部分为Conv+Relu（一层），第二部分为Conv+BN+Relu（若干层），第三部分为Conv（一层），网络层数为17或者20层。

链接：华为机考原题TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个针对神经网络和深度学习的强大工具集，能够帮助开发人员构建和训练各种机器学习模型。

文章目录0前言1课题背景2实现效果UI界面设计web预测界面RSRS选股界面3软件架构4工具介绍Flask框架MySQL数据库LSTM5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器学习股票大数据量化分析与预测系统该项目较为新颖

一些matlab的常用用法。MATLAB（MatrixLaboratory）是一款广泛使用的数值计算环境和编程语言，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等。

专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！

模型训练后，就要进行模型优化了。一般来讲，很简单，优化就是不换模型换参数，或者直接换模型。换了之后来对比，最后选个最好的。比如在本案例中，选择LinearRegression后，MSE从22下降到12，因此选择新的模型。取前20个验证集数据，将标注数据与实际房价对比关系如上图。可以看到，效果还是很好的。LinearRegression是线性回归算法。线性回归算法是一种通过对样本特征进行线性组合来进

优化技术与库的应用模型剪枝（ModelPruning）模型量化（ModelQuantization）混合精度训练（MixedPrecisionTraining）总结模型优化和加速：PyTorch优化技术与库的应用在机器学习和深度学习领域

教材选用《阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇》；2.2数据探索2.2.2读取数据train_data_file="./zhengqi_train.txt"test_data_file=".

曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录简述概要知识图谱简述概要了解机器学习的定义与发展历程知识图谱机器学习（MachineLearning，ML）是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为

BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测数据matlab

文章目录多元线性回归模型（multipleregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm）特征工程（featureengineering）特征缩放（featurescaling）正则化线性回归（regularizationlinearregress

它特别适用于数据科学、机器学习、网络爬虫、Web开发等领域。示例代码#打印"Hello,Wor

4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络

随着科技的飞速发展，机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从语音识别到图像识别，机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。

1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概

原文：简介有关MATLAB代码的建议通常强调的是效率，譬如说有关“不要用循环”等的建议，本指南与之不同。本指南主要考虑的是代码（格式）的正确性、清晰性与通用性。

转载自：http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2007/11/19/1892378.aspxMATLAB编程风格指南——RichardJohnsonVersion1.5

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化

P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习

它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。TensorFlow的核心概念是计算图，它用于表示计算任务的输入、操作和输出。

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。

文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、训练网络和预测数据结合前面BP设置网络参数代码8、绘图和计算评价指标三、实验结果四、获取完整代码和数据一、粒子群优化算法核心计算公式%%参数初始化c1=4.494;%学习因子c2=4.494;%学习

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发，开普勒优化算法（KeplerOptimizationAlgorithm，KOA）是一种元启发式算法，灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度，每个行星代

在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核

01基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab基础知识：基于WOA-CNN-LSTM-Attention的数据回归算法是一种利用深度学习技术来进行数据回归分析的方法

它可以为沉浸式虚拟世界、交互式数据可视化、高级功能的图像和视频编辑、物理仿真、机器学习等提供支持，所有这些都可以在浏览器中运行。同时，WebGP

前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

条件数的倒数：rcond(A)：A为矩阵，rcond(A)为A的1范数的条件数的倒数的估计值。如果A的条件数越好，那么其值在1.0附近；反之，则在无穷小附近。%%矩阵的条件数A=[11,2,3,4;7,-2,-3,-4;0.1,0.2,0.3,0.5;5,7,8,9];%1范数的条件数Ac1=cond(A,1);%2范数的条件数Ac2=cond(A,2);%无穷范数的条件数Acw=cond(A,i

数据分析：数字孪生需要对采集到的数据进行处理和分析，以便制定相应的模型和预测，因此需要使用数据分析技术如机器学习、人工智