Scikit-learn建模

一、TensorFlow的建模流程

1.数据准备与预处理：加载数据：使用内置数据集或自定义数据。预处理：归一化、调整维度、数据增强。划分数据集：训练集、验证集、测试集。转换为Dataset对象：利用tf.data优化数据流水线。importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers#加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.kera
李建军·2025-02-05 23:10

Simula语言的字符串处理

虽然Simula主要被用于模拟和系统建模，但在字符串处理方面，它也具备了一定的能力。
慕璃嫣·2025-02-05 20:20

基于Simulink的多电机协调控制电动机驱动系统建模

目录基于Simulink的多电机协调控制电动机驱动系统建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1电动机模型2.1.2逆变器模型2.1.3
小蘑菇二号·2025-02-05 16:56

Denavit-Hartenberg DH MDH坐标系

===Denavit-Hartenberg坐标系及其规则详解6轴协作机器人的MDH模型详细图_6轴mdh-CSDN博客N轴机械臂的MDH正向建模，及python算法_mdh建模-CSDN博客运动学3--
CodingAlgo·2025-02-05 15:50

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

引入必要的库importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,classification_report
灵封～·2025-02-05 15:41

3dsMax：动画短片制作全流程_2024-07-15_18-17-40.Tex

3dsMax是一款由Autodesk公司开发的3D建模、动画和渲染软件，广泛应用于游戏开发、电影特效、建筑可视化等领域。下面，我们将介绍一些3dsMax的基本操作，帮助你快速上手。
chenjj4003·2025-02-05 13:28

Python中的决策树算法探索基本原理

本文将探讨决策树的基本原理，并演示如何使用Python中的scikit-learn库实现决策树算法。
myCOTB·2025-02-05 12:21

基于Simulink的电池-电机系统电动机驱动系统建模

目录项目文档：基于Simulink的电池-电机系统电动机驱动系统建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1电池模型2.1.2逆变器模型
小蘑菇二号·2025-02-05 07:48

基于Simulink的多电机协调控制的电动机驱动系统建模仿真

目录基于Simulink的多电机协调控制的电动机驱动系统建模仿真项目1.项目背景2.项目目标3.应用场景4.仿真建模过程4.1模型设计4.2Simulink建模步骤4.3参数设置4.4仿真设置5.仿真结果分析
小蘑菇二号·2025-02-05 07:48

基于联合概率密度与深度优化的反潜航空深弹命中概率模型研究摘要

前言：项目题材来自数学建模2024年的D题，文章内容为笔者和队友原创，提供一个思路。摘要随着现代军事技术的发展，深水炸弹在特定场景下的反潜作战效能日益凸显，如何最大化的发挥深弹威力也成为重要研究课题。
終不似少年遊*·2025-02-05 04:57

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据集生成：-使用make_classification函数生成包含1000个样本的数据集，设置20个特征，其中10个是有信息的特征，类别数为2，通过设置random_state=42保证每次运行生成的数据相同。数据划分：-使用train_test_split函数将生成的数据集划分为训练集和测试集，测试集占比为20%，同样通过random_state=42保证划分的一致性。SVM模型：-初始化SV
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

DeepSeek R1赋能全球航运智能化：基于多目标优化的路径规划实战解析

问题建模与数学描述优化目标函数minimizeF(x)=[f₁(x),f₂(x),f₃
Coderabo·2025-02-04 20:55

scikit-learn实现SVM

支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。最大间隔超平面：SVM的目标是找到能够最大化训练样本间隔的超平面。间隔被定义为到最近训练样本点的距离，这些点被称为支持向量。这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法，从而提高了泛化能力。核技巧：在实际应用中，许多数据集不是线性可分的，这就需要使用核
PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集 使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

生成自定义数据集生成一个简单的二维数据集，包含两类数据点，分别用不同的标签表示。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据np.random.seed(42)X=np.r_[np.random.randn(100,2)-[2,2],np.random.randn(100,2)+[2,2]]y=[0]*100+[1]*100#可视化数据plt.s
Luzem0319·2025-02-04 19:22

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

聚类是无监督学习中的一种重要技术，用于在没有标签信息的情况下对数据进行分析和组织。K均值算法是聚类中最常用的方法之一，其目标是将数据点划分为K个簇，使得每个簇内的数据点更加相似，而不同簇之间的数据点差异较大。准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#创建自定义数据
Luzem0319·2025-02-04 14:12

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

它提供了一个可以进行训练的RNN层，广泛应用于序列数据的建模，如自然语言处理、时间序列分析等。这个模块可以处理各种类型的序列数据，并支持多种功能和配置。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

使用numpy自定义数据集，使用scikit-learn中SVM的包实现SVM分类

本博客将展示如何使用numpy自定义一个数据集，并利用scikit-learn中的SVM实现分类。
辞落山·2025-02-04 10:10

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化：随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心（聚类中心）。②分配：将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中，即计算每个数据点到每个质心的距离，选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新：重新计算每个簇的质心，即将该簇中所有数据点的坐标取平均值，
加德霍克·2025-02-04 10:36

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.
Z211613347·2025-02-04 07:12

Python进阶——项目构建、Python 项目结构。

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、模块二、模块搜索路径三、导入模块四种方法四、包五、发布模块1.创建setup.py2.构建模块3.生成发布压缩包六、发布模块
只存在于虚拟的King·2025-02-04 06:36

构建由局部观测、分布式决策与全局奖励协同作用的多智能体强化学习系统

1.问题背景与建模：从自治调度到POMDP1.1自治调度问题与多智能体环境在实际应用中（例如生产调度、资源分配等），多个自治决策单元（智能体）需要在一个共享的环境中协同工作，每个智能体只能获取局部信息（
由数入道·2025-02-04 05:30

基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客

公众号：数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接（SSH）二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2
qq742234984·2025-02-04 04:17

Neo4j图数据库初识

graphdatabase图数据库的笔记之Neo4j图数据库初识目录什么是图数据库为什么使用图数据库Neo4j的下载安装Cypher查询语言Neo4j的各类API事务Neo4j数据建模大规模数据导入neo4j
六尘·2025-02-04 03:45

基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测）

1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野
Life is a joke·2025-02-04 03:40

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南，重点介绍了基于P
王国平·2025-02-04 00:51

PyTorch数据建模

回归分析importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttimestrat=time.perf_counter()
kaka_R-Py·2025-02-03 23:11

三十四、领域驱动设计DDD（DDD 与微服务架构结合）

两者的结合既能发挥DDD在业务建模和复杂业务管理中的优势，也能利用微服务架构的灵活性和可扩展性，帮助企业更好地应对技术和业务的双重需求。
伯牙碎琴·2025-02-03 17:20

数字孪生下的智慧城市（城市大脑）建设方案——建模层

要构建城市信息模型（CIM）、建筑信息模型（BIM）及仿真模型，并实现L3级精度的核心区三维建模，需结合多源数据与多层级标准，具体步骤如下：1.CIM建模层构建L3级精度标准定义CIM模型分为7级（CIM1
百态老人·2025-02-03 14:57

初入机器学习

写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容，防止自己遗忘，也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习：本质是建模，将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型
辰尘_星启·2025-02-03 14:54

用Python写一个ai agent采集，分析，预测工厂生产计划

为了实现一个AI代理，我们需要使用Python的一些库，如pandas，numpy和scikit-learn。以下是一个简化的工厂生产计划采集、分析和预测的示例。
朗韶智光·2025-02-03 09:17

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点，模拟四个不同的类（每个类7个二维点）class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

代码：importnumpyasnp#导入用于数值计算的库importmatplotlib.pyplotasplt#导入用于绘图的库#class1_points和class2_points分别定义了两个类别的数据点，二维坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

数据建模中的Chasm 陷阱

数据建模中的Chasm陷阱在数据仓库中，Chasm陷阱（ChasmTrap）是指一种设计问题，通常出现在数据仓库建模的过程中，尤其是在使用星型模式（StarSchema）或者雪花型模式（SnowflakeSchema
小Tomkk·2025-02-03 04:06

python建模的步骤_python基础教程之Python 建模步骤|python基础教程|python入门|python教程...

#%%#载入数据、查看相关信息importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderprint('第一步：加载、查看数据')file_path=r'D:\train\201905data\liwang.csv'band_data=pd.read_csv(file_path,encoding='UTF-8'
谭俊云·2025-02-03 03:26

第二篇：多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界

1.跨模态对齐革命：时空一致性建模传统多模态模型常面临模态割裂问题，DeepSeek提出「时空同步对比学习」（ST-CL）框架：视觉-语言对
python算法(魔法师版)·2025-02-03 02:51

平铺（tile）--tile，设计师必学！AI 绘图无缝拼接神技，甲方看了秒点头

隔壁工位的3D建模师林哥突然探过头，在我键盘上敲下一串神秘代码「–tile」。屏幕突然闪烁起来，刚刚还死气沉沉的牡丹花纹开始像细胞分裂般无限延伸，每一块
我:yueda·2025-02-03 00:01

数模测评：doubao1.5＞deepseek-v3＞gpt-o1

gpto1、doubao1.5、deepseek测评测试方式：上传美赛六道题目文件直接提问以下5句话：这是一道数学建模题目，请做下问题重述请给出每一个问题的思路针对每个问题推荐前沿算法建立第一问数学模型编写第一问数学模型的程序
您好啊数模君·2025-02-03 00:29

系统架构师（二）案例题

目录一、软件结构设计（一）软件质量属性（二）风险，敏感点，权衡点二、结构化软件系统建模（一）流程图和数据流图（二）实体和类的区别（三）EssentialUseCases和RealUseCases（四）状态图和活动图
新新许愿树·2025-02-02 22:46

Python中的有限元方法：详细指南与代码实现，用于计算电磁学组建模电磁现象

第一部分：简介与背景在现代工程和科学中，计算电磁学已经成为了一个不可或缺的工具。它为我们提供了一种方法，可以在计算机上模拟电磁现象，而不是在实验室中进行实验。有限元方法（FEM）是其中的一种流行的数值方法，它可以用于解决各种各样的工程问题，包括电磁学问题。有限元方法的基本思想是将一个连续的问题离散化，将其转化为在有限数量的点上求解的问题。这样，我们可以使用线性代数的技术来求解这些问题，从而得到近似
快撑死的鱼·2025-02-02 20:33

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

1.数据准备与预处理2.构建模型3.编译模型4.训练模型5.评估模型6.模型应用与预测7.保存与加载模型8.完整代码1.数据准备与预处理你提供了摄氏度和华氏度的数据，并进行了标准化。
李建军·2025-02-02 17:42

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望
科研_G.E.M.·2025-02-02 16:36

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类API2.2、K均值聚类初体验（寻找最佳K）2.3、K均值聚类案例1、K均值聚类K-均值（K-Means）是一种聚类算法，属于无监督学习。K-Means在机器学习知识结构中的位置如下：1.1、K均值
对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn库的使用一、Scikit-learn提供的机器学习算法Scikit-learn（通常简称为sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，它提供了多种用于数据挖掘和数据分析的算法
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。
Matlab机器学习之心·2025-02-02 13:13

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这
2401_84239830·2025-02-02 13:41

PythonOCC-Core 使用教程

适合对3D建模、CAD、CAE以及Python有兴趣的开发者。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pythonocc-core项目介绍
陆骊咪Durwin·2025-02-02 12:07
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