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第三次实验
第三次实验 一、相关信息 | 实验班级 | 机器学习 | | | | | 实验名称 | 朴素贝叶斯算法及应用 | |学号|3180701137| 二、实验信息 【实验目的】 1.理解决策树算法原理,掌握决策树算法框架; 2.理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝; 3.能根据不同的数据类型 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-29 15:17:58    阅读次数:0
.net core Redis消息队列中间件【InitQ】
前言 这是一篇拖更很久的博客,不知不觉InitQ在nuget下载量已经过15K了,奈何胸无点墨也不晓得怎么写(懒),随便在github上挂了个md,现在好好唠唠如何在redis里使用队列 队列缓存分布式 异步调优堆配置 (来自某位不知名码友) 诞生背景 redis在项目中使用的越来越频繁,通常我们是 ...
分类:Web程序   时间:2021-06-28 21:10:57    阅读次数:0
【优化求解】基于matlab粒子群算法求解水火电经济调度【含Matlab源码 500期】
一、简介 粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法,由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来,它在许多方面都得到了改进,这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(PSO)是 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-28 20:58:38    阅读次数:0
Java字节码学习理解
1. 通过编译工具讲.java文件编译成.class的二进制文件,通过byte流的方式保存在文件中; 2. jvm虚拟机在加载的时候通过读取对应.class文件讲二进制流读取到内存中,根据byte字节对应的指令集转换成对应的操作指令; 3. 指令有很多种,包括栈操作指令包括和局部变量交互指令、程序流 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-28 20:55:52    阅读次数:0
【优化算法】头脑风暴优化算法(BSO)【含Matlab源码 497期】
一、简介 1 算法原理 头脑风暴优化算法主要由聚类和变异组成。 1.1 聚类 聚类:BSO采用K-means聚类算法,将相似的个体聚成k类,并将人为设定的适应度函数值最优的个体作为聚类的中心。当然,为了避免陷入局部最优,将有概率随机产生一个新个体替换其中 一个聚类中心。 1.2 变异 BSO变异主要 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-28 20:55:32    阅读次数:0
Java中类加载器的分析与理解!详细解析类的加载过程
类的加载过程 JVM中的类加载过程分为三步: 装载: Load 链接: Link 初始化: Initialize 装载 查找并加载类的二进制数据 链接 验证: 确保加载类的正确性 准备: 为类的静态变量分配内存,将将这些静态变量初始化为默认值 解析: 将类中的符号引用转换为直接引用 之所以要有验证的 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-28 20:53:57    阅读次数:0
第一章 Airflow基本原理
一、Airflow简介 airflow是Airbnb开源的一个用python编写的调度工具,项目于2014年启动,2015年春季开源,2016年加入Apache软件基金会的孵化计划,使用Python编写实现的任务管理、调度、监控工作流平台。 Airflow 是基于DAG(有向无环图)的任务管理系统, ...
分类:其他好文   时间:2021-06-28 20:39:57    阅读次数:0
【手写数字识别】基于matlab Fisher分类手写数字识别 【含Matlab源码 505期】
一、简介 Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。 Fisher准则基本原理:找到一个最合适的投影轴,使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远,而每一类样本的投影尽可能紧凑,从而使分类效果为最佳。 例如上图中:通过将方块点和圆点向w1投影,然后再在设置合适的阈值即可将方块和圆点分离。 二、源代码 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-28 20:33:06    阅读次数:0
实验三 朴素贝叶斯算法及应用
一、实验目的 理解朴素贝叶斯算法原理,掌握朴素贝叶斯算法框架; 掌握常见的高斯模型,多项式模型和伯努利模型; 能根据不同的数据类型,选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法; 针对特定应用场景及数据,能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 二、实验内容 实现高斯朴素贝叶斯算法。 熟悉sklearn库中的朴素贝叶 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-28 20:14:49    阅读次数:0
实验四 决策树算法及应用
实验目的 1.理解朴素贝叶斯算法原理,掌握朴素贝叶斯算法框架; 2.掌握常见的高斯模型,多项式模型和伯努利模型; 3.能根据不同的数据类型,选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法; 4.针对特定应用场景及数据,能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 实验要求 1.实现高斯朴素贝叶斯算法。 2.熟悉sklear ...
分类:编程语言   时间:2021-06-28 20:12:39    阅读次数:0
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