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前言 這個(gè)是學(xué)校的SRP項(xiàng)目播掷。去年12月做了大概3周憔杨。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，研究課題是“基于JAVA的智能家居公眾號(hào)”俺猿。根據(jù)課題要求之一：以微信...

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在我之前介紹的混合式開(kāi)發(fā)框架中缩歪，其界面是基于Winform的實(shí)現(xiàn)方式渐行，后臺(tái)使用Web API丑孩、WCF服務(wù)以及直接連接數(shù)據(jù)庫(kù)的幾種方式混合式接入，在Web項(xiàng)目中我們也可以采用這...

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前言 在之前的學(xué)習(xí)中火本，已經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)了支持向量機(jī)的算法危队，在這部分內(nèi)容中聪建，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，并利用支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)垃圾郵件的分類(lèi)茫陆，具體實(shí)現(xiàn)如下金麸。...

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支持向量機(jī)（Support Vector Machine）：SVM算法既可以處理分類(lèi)問(wèn)題，也可以處理回歸問(wèn)題簿盅。SVM算法要解決的問(wèn)題就是找到最好的決策邊界挥下，以對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)和...

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SVM的章節(jié)已經(jīng)講完，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(lèi)》《15 SVM - 代碼案例二 - 鳶尾花數(shù)據(jù)不同...

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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(kù)的簡(jiǎn)介2.1. 分類(lèi)庫(kù)與回歸庫(kù)2.2. 高斯核調(diào)參2.2.1. 需要調(diào)節(jié)的參數(shù)2...

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SVM的章節(jié)已經(jīng)講完桨醋，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(lèi)》《15 SVM - 代碼案例二 - 鳶尾花數(shù)據(jù)不同...

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一棚瘟、SVM模型 1. SVM功能體驗(yàn) ??首先通過(guò)一個(gè)例子來(lái)了解SVM的作用；不用關(guān)注該例子的代碼喜最，直接觀察圖示效果即可偎蘸。 數(shù)據(jù)集顯示 數(shù)據(jù)集分類(lèi)顯示 分類(lèi)過(guò)程 可視化分類(lèi)效...

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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蔗包，SVM）是眾多監(jiān)督學(xué)習(xí)方法中十分出色的一種秉扑，幾乎所有講述經(jīng)典機(jī)器...

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概念:集群是個(gè)物理形態(tài)调限，分布式是個(gè)工作方式舟陆。 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)耻矮，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...

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??Scikit-learn是專(zhuān)門(mén)面向機(jī)器學(xué)習(xí)的Python開(kāi)源框架，它實(shí)現(xiàn)了各種成熟的算法哨免，并且易于安裝與使用茎活。 數(shù)據(jù)集 ??在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中，經(jīng)常需要使用各種各樣的數(shù)據(jù)集...

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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)...

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現(xiàn)在通用的姿態(tài)傳感器是MPU6050，這種傳感器能輸出三個(gè)加速度acc和三個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)gyro采桃。 有了這幾個(gè)數(shù)據(jù)就可以通過(guò)數(shù)學(xué)解算得到飛行器的姿態(tài)懒熙。 歐拉角 歐拉角wiki 對(duì)于任...