深度学习+知识图谱实验手册 实验1-波士顿房价预测: 1、定义问题:波士顿房价预估项目的需求 项目需求:波士顿房地产市场竞争激烈,而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争,你决定运用机器学习的一些基本概念,帮助客户为自己的房产定下最佳售价。你的任务是用可用的工具进行统计分析,并基于分析建立优化模型。这个模型将用来为你的客户评估房产的最佳售价。 通过项目需求,我们可以抽象出以下项目需求: •该问题是一个回归问题:需要拟合历史数据,得到一个连续的预测值; •需要统计出一段时间内波士顿房价历史数据 •需要找到影响波士顿房价的各个因素 核心代码: 1.from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression   2.from sklearn.datasets import load_boston   3.from sklearn.model_selection import train_test_split   4.from sklearn.preproc
2022-04-25 16:05:33 8.89MB 人工智能 实验手册
竞争性自适应重加权算法处理近红外光谱数据,建模预测
2022-04-16 18:01:00 393KB 算法
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为减少深度Q网络(DQN)算法的训练时间,采用结合优先经验回放机制与竞争网络结构的DQN方法,针对Open AI Gym平台cart pole和mountain car两个经典控制问题进行研究,其中经验回放采用基于排序的机制,而竞争结构中采用深度神经网络。仿真结果表明,相比于常规DQN算法、基于竞争网络结构的DQN方法和基于优先经验回放的DQN方法,该方法具有更好的学习性能,训练时间最少。同时,详细分析了算法参数对于学习性能的影响,为实际运用提供了有价值的参考。
2022-04-13 10:50:11 1.3MB 强化学习 深度Q网络 竞争网络
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市场竞争策略分析与最佳策略选择.rar
2022-04-10 19:04:27 208KB 管理
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2002中国30省区21部门MRIO-(竞争型).xlsx
2022-04-06 01:43:53 5.89MB 文档
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