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2024-05-11 15:28:34 31.52MB 开单大师 房产中介 房产经纪人 php源码
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Unity 3D动态云彩3D Animated Clouds v1.102 仅供学习,请勿商用。
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实验内容: 1)下载人脸识别数据库; 2)测试主成分分析PCA算法分类精度; 3)编写、运行程序并查看结果; 4)调节参数主成分分析PCA算法相关参数,分析其对模型效果的影响。
2024-05-10 21:28:06 750KB 机器学习
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本文拟对kaggle上的一篇关于随机森林模型的文章进行案例调研,对文章的各个环节,包括案例描述、数据检视、特征工程、模型训练和模型优化使用的方法进行梳理并对文章的亮点与不足做出相应的反思。该文章的任务是基于随机森林模型,结合人的15项特征来预测该人年收入是否超过5万美元。数据源是美国人口普查局1994年的普查数据,调查对象数量为32561。这篇文章的亮点有:1.特征工程使用了简单而且容易理解的方法;2.进行充分的数据检视,对后续数据处理有了启示性作用;3、通过计算特征重要度过滤不重要的特征,展现了模型可以不断优化的可能性。主要不足有:1、没有解决高基数问题;2.并没有优化模型参数;3.没有处理离群值。
2024-05-10 20:49:31 1.66MB 机器学习 随机森林
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武汉理工大学软件构件与中间件技术课程各类学习资料,包括2018年的实验过程说明文档,软件构件与中间件复习题,软件构件与中间件复习资料等。
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1. 这是作者花费一周的时间,使用python写出的策略迭代和值迭代强化学习算法,以一个完整的项目发布,为解决“已知马尔科夫决策过程五元组,求最优策略”这类问题提供了算法与通用框架 2. 项目采用面向对象架构和面向抽象编程,用户可以在抽象类基础上,利用继承机制,定义新的具体环境类,测试该算法的有效性。项目还给出了unittest.Testcase的测试代码。 3. 在该项目中算法名称分别对应类:ValueIterationAgent和PolicyIterationAgent(都继承自MdpAgent),马尔科夫决策模型已知的环境抽象类MdpEnv 4. 为展示该算法的有效性,定义了一个GridWorldEnv的具体类,实现了作者博文中“在格子世界中寻宝”的最优策略的学习,并定义了一个GridWorldUI类可视化最优策略及基于最优策略的,用户可以运行住文件main.py 5. 该项目源码的最大特点是:架构合理,可维护性好,可读性强。你不断能学到这两个强化学习算法的精髓,也能够学到什么是好的python程序架构。 6.注意先阅读里面的readme.txt文件。
2024-05-08 21:56:25 329KB 强化学习 策略迭代 面向对象 python
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