前言 這個(gè)是學(xué)校的SRP項(xiàng)目。去年12月做了大概3周。直接摘個(gè)人總結(jié)報(bào)告如下:在本次“學(xué)生研究計(jì)劃”項(xiàng)目签夭,研究課題是“基于JAVA的智能家居公眾號(hào)”邪码。根據(jù)課題要求之一:以微信...
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前言 這個(gè)是學(xué)校的SRP項(xiàng)目。去年12月做了大概3周。直接摘個(gè)人總結(jié)報(bào)告如下:在本次“學(xué)生研究計(jì)劃”項(xiàng)目签夭,研究課題是“基于JAVA的智能家居公眾號(hào)”邪码。根據(jù)課題要求之一:以微信...
在我之前介紹的混合式開發(fā)框架中,其界面是基于Winform的實(shí)現(xiàn)方式巩掺,后臺(tái)使用Web API醇锚、WCF服務(wù)以及直接連接數(shù)據(jù)庫的幾種方式混合式接入,在Web項(xiàng)目中我們也可以采用這...
前言 在之前的學(xué)習(xí)中题山,已經(jīng)學(xué)習(xí)過了支持向量機(jī)的算法兰粉,在這部分內(nèi)容中,需要使用2維數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)帶有高斯核函數(shù)的支持向量機(jī)算法顶瞳,并利用支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)垃圾郵件的分類玖姑,具體實(shí)現(xiàn)如下。...
支持向量機(jī)(Support Vector Machine):SVM算法既可以處理分類問題慨菱,也可以處理回歸問題焰络。SVM算法要解決的問題就是找到最好的決策邊界,以對(duì)問題進(jìn)行分類和...
SVM的章節(jié)已經(jīng)講完符喝,具體內(nèi)容請(qǐng)參考:《01 SVM - 大綱》 《14 SVM - 代碼案例一 - 鳶尾花數(shù)據(jù)SVM分類》《15 SVM - 代碼案例二 - 鳶尾花數(shù)據(jù)不同...
目錄 SVM相關(guān)知識(shí)點(diǎn)回顧1.1. SVM與SVR1.2. 核函數(shù)sklearn中SVM相關(guān)庫的簡介2.1. 分類庫與回歸庫2.2. 高斯核調(diào)參2.2.1. 需要調(diào)節(jié)的參數(shù)2...
SVM的章節(jié)已經(jīng)講完闪彼,具體內(nèi)容請(qǐng)參考:《01 SVM - 大綱》 《14 SVM - 代碼案例一 - 鳶尾花數(shù)據(jù)SVM分類》《15 SVM - 代碼案例二 - 鳶尾花數(shù)據(jù)不同...
一、SVM模型 1. SVM功能體驗(yàn) ??首先通過一個(gè)例子來了解SVM的作用协饲;不用關(guān)注該例子的代碼畏腕,直接觀察圖示效果即可。 數(shù)據(jù)集顯示 數(shù)據(jù)集分類顯示 分類過程 可視化分類效...
1. 講講SVM 1.1 一個(gè)關(guān)于SVM的童話故事 支持向量機(jī)(Support Vector Machine膀篮,SVM)是眾多監(jiān)督學(xué)習(xí)方法中十分出色的一種嘹狞,幾乎所有講述經(jīng)典機(jī)器...
概念:集群是個(gè)物理形態(tài)各拷,分布式是個(gè)工作方式刁绒。 分布式:一個(gè)業(yè)務(wù)分拆多個(gè)子業(yè)務(wù),部署在不同的服務(wù)器上集群:同一個(gè)業(yè)務(wù)烤黍,部署在多個(gè)服務(wù)器上1:分布式是指將不同的業(yè)務(wù)分布在不同的地...
??Scikit-learn是專門面向機(jī)器學(xué)習(xí)的Python開源框架,它實(shí)現(xiàn)了各種成熟的算法规哲,并且易于安裝與使用跟啤。 數(shù)據(jù)集 ??在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中,經(jīng)常需要使用各種各樣的數(shù)據(jù)集...
Jacob的 Python機(jī)器學(xué)習(xí)系列:Python機(jī)器學(xué)習(xí)(一):kNN算法Python機(jī)器學(xué)習(xí)(二):線性回歸算法Python機(jī)器學(xué)習(xí)(三):梯度下降法Python機(jī)器學(xué)...
現(xiàn)在通用的姿態(tài)傳感器是MPU6050竿奏,這種傳感器能輸出三個(gè)加速度acc和三個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)gyro。 有了這幾個(gè)數(shù)據(jù)就可以通過數(shù)學(xué)解算得到飛行器的姿態(tài)腥放。 歐拉角 歐拉角wiki 對(duì)于任...