图解算法

机器学习那些事

作者：佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos） 译者：刘知远深入了解所需的“民间知识”可推进机器学习的应用。

机器学习那些事 中文版

机器学习那些事 作者：佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）译者：刘知远

AI-papers:我发现有用的MLDL论文。 其中很多

关于机器学习的几件事-佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）：一篇非常有用的论文，从机器学习的角度总结了所有关键学习 CNN简介：一篇与传统论文完全不同的文章，但通过数学概念和基本CNN元素的派生提供了全面的解释...

Amazing-Feature-Engineering：功能工程是使用领域知识通过数据挖掘技术从原始数据中提取功能的过程。 这些功能可用于提高机器学习算法的性能。 特征工程可以被视为应用机器学习本身

特征工程与选择是构建可用的机器学习项目的最重要部分，尽管近来出现了数百种最先进的机器学习算法，例如深度学习和迁移学习。 确实，就像多明戈斯教授所说的那样，“主算法”的作者说： “归根结底，有些机器学习...

REBECANONATO：库里库洛（Portrólio），库里库洛（Currículo）

丽贝卡·诺纳托·多明戈斯 合格证的使用和使用说明。 开发者Fullstack - Back-end: - C# -- .Net Core -- .Net Framework - NodeJS - Front-end: - JavaScript -- Angular -- ReactJS - HTML - CSS

rebecanonato89:作品集，简历

丽贝卡·诺纳托·多明戈斯（Rebeca Nonato Domingos） 对所使用的资格和技术的个人描述。 开发者Fullstack - Back-end: - C# -- .Net Core -- .Net Framework - NodeJS - Front-end: - JavaScript -- ...

一个用于自动特征工程的开源python库-Python开发

佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos），关于机器学习的一些有用知识，Featuretools是一个用于自动化的python库。“机器学习的一大秘诀就是使越来越多的特征工程过程自动化。” ― Pedro Domingos，关于机器学习的一些...

贝岭的matlab的代码-Awesome-Neural-Logic:AwesomeNeuralLogicandCausality:MLN,NL

理查森、马修和多明戈斯、佩德罗。 机器学习，2006 年。 利用逻辑规则利用深度神经网络。 胡志婷。 ACL 2016 逻辑张量网络：从数据和知识中进行深度学习和逻辑推理。 Serafini、Luciano 和 Garcez、Artur D.Avila。 ...

rdis:RDIS算法的C ++代码来自“非凸优化的递归分解”。 弗里森和多明戈斯，IJCAI 2015

迪斯RDIS算法的C ++代码来自 。 在以下平台上进行了测试：Mac OS X 10.9 64位希望在以下平台上运行：Mac OS X 32位，Linux 32位和64位Mac OS X 64位（在10.9 Yosemite上构建）的二进制文件包含在rdis / bin / macosx...

EIS-Mapper:电化学阻抗谱映射器

EIS-Mapper 是使用 Scilab 生成和绘制 2D 和 3D EIS 地图的软件包。 要求 Scilab 5.4.1 或更高版本 任何操作系统：Linux、Windows、Apple OS X 用法 在 Scilab 中，输入以下命令： exec EIS-Mapper.sce *.xls 电子...

Diagnostico_Defeitos_Maquinas_Rotativas:Aplicaçãode Aprendizado deMáquina类别分类defeitos emMáquinasRotativas Usando Espectros

Nascimento）（ ），多明戈斯·拉德（Domingos A. Rade）（ ），ITA。 取消对Clayton E. Rodriguesdisponíveis的公开宣传，网址为ftp://labattmot.ele.ita.br/ele/clayton/My_Publications/ 简历： Oscó...

PaginaGeovannaDomingos：网站Repositóriodestinado a pessoal de Geovanna Domingos

帕吉娜·乔瓦娜·多明戈斯（PáginaGeovanna Domingos） Repositóriodestinado a pessoal de Geovanna Domingos网站。

ChatGPT教程（终极版）最全整理

这是一篇动了某些人利益的良心教程。 这是一篇姗姗来迟的ChatGPT教程。 纯小白关于ChatGPT入门，你看我这篇文章就够了。 如果你已经用上了ChatGPT，更要恭喜你挖到宝藏，后面的高级技巧一定能让你有收获。 文章包含以下内容： 一、ChatGPT是啥？有什么用； 二、ChatGPT如何注册； 三、ChatGPT使用方法； 四、用ChatGPT搞钱； 五、高级技巧；

博客中Kmeans以及FCM算法数据（免积分）

博客中Kmeans以及FCM算法的数据，包括IRIS鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。

基于Python+pytorch的图像处理+附完整代码图像处理，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪等还有机器学习等操作

Python+PyTorch：图像处理界的“瑞士军刀” 在图像处理这个充满魔法的世界里，Python和PyTorch这对黄金搭档，就像一位技艺高超的魔法师和一把无所不能的“瑞士军刀”，总能轻松解决各种看似棘手的难题。它们以高效、灵活和强大的特性，引领着图像处理技术的发展潮流，让无数开发者为之倾倒。Python，这位优雅的魔法师，以其简洁易懂的语法和丰富的库资源，赢得了广大开发者喜爱。无论是数据处理、机器学习还是深度学习，Python都能轻松应对，展现出其无与伦比的魅力。在图像处理领域，Python更是如鱼得水，通过OpenCV、PIL等库，能够轻松实现图像的读取、显示、裁剪、缩放、滤波等操作，让图像在指尖起舞。而PyTorch，这把图像处理界的“瑞士军刀”，则以其灵活性和易用性，成为深度学习领域的翘楚。它拥有强大的自动求导功能，能够轻松构建和训练复杂的神经网络模型。在图像处理中，PyTorch能够助力开发者构建出各种高效的图像识别、分割、生成等模型，让图像焕发出新的生机。想象一下，当你掌握了Python和PyTorch这对黄金搭档，就如同掌握了一把魔法杖和一把瑞士军刀。必然大可作为

hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

神经网络回归预测--气温数据集

神经网络回归预测--气温数据集

XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测

包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特征工程 2.1 光伏发电领域特征 2.2 高阶环境特征 3 模型构建与调试 3.1 预测模型整体结构 3.2 基于LightGBM与XGBoost的构建与调试 3.3 基于LSTM的模型构建与调试 3.4 模型融合与总结 4 总结与展望 参考文献

Mathwork+Matlab+编程手册

Introduction to Programming with MATLAB ~ Vanderbilt University

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一）

yolov8调用zed相机实现三维测距（版本一），具体内容见博客https://blog.csdn.net/qq_45077760?type=blog

基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统GUI界面.zip代码119

基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统，有数据集进行训练，可以增加其它花朵图像数据。 基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统，有数据集进行训练，可以增加其它花朵图像数据。 基于CNN卷积神经网络花朵花卉识别系统，有数据集进行训练，可以增加其它花朵图像数据。

Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。 原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。 配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。 本次增加了一些翻译内容，特别是插件。 同时继续合并了其它翻译插件的内容。 最近文字提示修改得有点多啊。 请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。 中文翻译部分删掉了不少括起来的英文原文，所以别直接选它用。 请配合【Bilingual Localization】插件使用，双语同时显示，效果最好。

时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

亚博K210模型训练部署

亚博K210模型训练部署

Plecs电力电子仿真PLECS41.64 电力系统仿真软件免安装版本

超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件，尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路，Boost电路，单相整流电路，单相逆变电路，三相整流电路，三相逆变电路，LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真，让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢，学习过程复杂和困难等问题。 Plexim在电力电子仿真领域处于世界领先地位。首要软件产品PLECS可以协助用户加快产品开发和创新流程。其优势来源于先进的编程技术，以及融合了非常规建模概念的仿真算法。通过认真听取工程师的需求和建议，我们能够为客户的今天和未来提供满意的解决方案。 从2002年开始，PLECS已经在众多工业领域成为电力电子仿真的标准。典型应用涵盖新能源，车辆电子，航空航天，工业及牵引驱动等。

基于鲸鱼优化算法优化VMD参数试看效果代码(目标函数为样本熵)

1.采用鲸鱼算法优化VMD分解层数和惩罚系数的MATLAB代码，目标函数根据样本熵计算。直接运行，可以换数据。 2.核心算法加密，有需要请在CSDN联系作者。

机器学习期末复习题及答案

机器学习期末复习题及答案

EDA探索式数据分析案例数据集

EDA探索式数据分析案例数据集

Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归

1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统

改进版的yolov5+双目测距

新版本代码特点：（注意目前只适用于2560*720分辨率的双目，其他分辨率需要修改) 1、替换“回”字形查找改为“米”字形查找，可以设置存储像素点的个数20可修改，然后取有效像素点的中位数（个人觉得比平均值更有代表性）。 2、每10帧（约1/3秒）双目匹配一次，提升代码的运行速度。 3、可以进行实时检测，运行速度与机器的性能有关。