matlab导入excel代码随机森林模型
创建此随机森林机器学习模型是为了预测蔬菜的价格。
＃数据收集我们从班达拉维拉经济中心收集了数据集。
#API我们已使用Flask
API将模型与前端连接
＃问题背景农业是我们国家经济的Struts。
斯里兰卡总人口中有31.8％从事农业相关工作。
这些农民中的大多数将他们的收成出售给附近的蔬菜批发市场。
但是农民总是无法获得合理的收成价格。
发生这种情况的主要原因是，农民对批发市场的即时价格变化没有任何先验知识。
在这个项目中，我们试图为农民引入价格预测系统，以使这些农民对批发市场的即时价格变化有一定的了解。
从这些知识中，农民可以获得可以在每个市场上出售的蔬菜的价格。
有了这些信息，农民就可以将收获的农产品带到他喜欢和适合的任何批发市场，然后农民可以以收获价值的实际价格出售他们的收获。
＃语言选择在考虑了多种可用于数据科学组件的编程语言之后，由于以下因素，选择了Python作为该项目实施的主要编程语言：•灵活-这是一种开源语言，因此最适合用于需要预先安排应用程序和站点的开发人员。
•易于学习和理解-Python的直接性和意义使Python成
2021-11-20 12:41:53
8.08MB
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Probability Random Variables and Stochastic Processes第四版的答案
2021-11-18 00:01:31
11.87MB
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Random Vibrations Analysis of Structuraland Mechanical Systems
Loren D. Lutes&Shahram Sarkani
2021-11-14 10:36:13
6.28MB
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股票评估工具
此回购包含一组工具，投资者可以使用这些工具来更好地了解他/她感兴趣的股票。它不建议买卖股票，而是有助于形成对股票的有根据的猜测。潜在的未来股价走势，并因此对要分析的股票做出买/卖/持有决定。
这里包括的工具不是唯一可以使用的工具。 之所以将它们包括在内，是因为我相信没有任何一种工具或模型可以充分理解导致股价波动的所有因素。
此仓库中包含的工具集可分为：
工具-EMA信号，布林带。
-通过YahoofFinancials和YFinance API使用财务数据。
-ARIMA随机森林。
-随机森林。
模型-LSTM。
模型-蒙特卡洛模拟。
-NLP情感分析。
模型-基于Markowitz的Efficient Frontier和CVaR。
我相信，通过将上述分析工具一起使用，就可以对未来的股价做出正确的预测。
如何使用储存库
没有预定义的方式来使用存储库中包
2021-11-13 17:34:42
4.79MB
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基于matlab的表情识别代码很棒的随机森林
随机森林-与基于树的方法有关的资源精选清单，包括但不限于随机森林，装袋和增强。
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[可解释性，正则化，压缩修剪和特征选择]（＃可解释性，正则化，压缩修剪和特征选择）
代号
2021-11-13 11:10:50
8KB
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ASCONTEXTforthisbook,computermemoryhierarchyrangesfromcache(fastestandmostexpensive)tomainmemory,tomassstorage(slowestandleastexpensive).Cachememory,immediatelyaccessiblebythecentralprocessingunit,isusuallystaticrandom-accessmemory(SRAM).Mainmemoryisusuallydynamicrandom-accessmemory(DRAM);likeSRAM,itrequirespowertomaintainitsmemorystate,butadditionallymustbeelectricallyrefreshed,typicallyevery64ms(1).Massstorageisexemplifiedbynonvolatileflashmemory(oftheNANDandNORvarieties)andmagnetichard-diskdrives.
2021-11-10 11:17:00
91.71MB
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随机词
这是一个简单的python程序包，用于生成随机的英语单词。 阅读以下内容后，如果您需要帮助，请在Twitter上的找到我。
如果您喜欢这个包装，请 :glowing_star: 回购。
安装
您应该能够以常规方式使用easy_install或pip进行安装：
$ easy_install random-word
$ pip install random-word
或者只是克隆此存储库并运行：
$ python3 setup.py install
或将您下载的random-word文件夹放在脚本可以访问的位置。
基本用法
from random_word import RandomWords
r = RandomWords ()
# Return a single random word
r . get_random_word ()
# Return list of Random words
r
2021-11-09 21:38:18
15KB
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基于Bagging的集成学习：随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归
引入
“三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱分类器组合成强分类器。
Q1.什么是随机森林？
随机森林顾名思义就是一片森林，其中有各种各样的树，其实，随机森林是基于决策树构成的，一片森林中的每一颗树就是一个决策树。想了解决策树算法详情请戳☞决策树原理及其实现☜
Q2.为什么叫随机森林？
随机森林中“随机”一词主要在于两点：“随机”取样；“随机”抽取特征。
了解以上两点，我们先从集成学习入手：
集成学习的标准定义是：在原始数据上构建多个分类器，然后在分类未知样
2021-11-07 14:22:35
233KB
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