提出了基于HHT变换和SVM结合的齿轮箱故障诊断方法,介绍了固有模态函数、EMD分解和Hilbert谱以及支持向量机(SVM)理论。先对各种工况信号消噪,再利用EMD分解将信号分解为IMF分量,求出Hilbert谱和边际谱,再利用边际谱求出各信号的故障特征信息,最后利用支持向量机判别齿轮箱的故障类型。该实验证明了此方法诊断齿轮箱故障的有效性。

一个简单的优先级队列，设计用于 1xN matlab 向量，其中可以在构造过程中定义比较器列。 即使队列较大（100,000 个元素），使用 minheap 也能确保快速操作。 当前实现了以下方法：插入、删除、查看、大小、清除、包含、元素。 插入允许 1xN 向量，其中对 N 的唯一要求是它必须大于或等于初始化期间定义的比较器列。 Remove 将移除并返回队列的第一个元素，或者任何匹配的向量（如果给定了输入向量）。 Peek 返回队列的第一个元素而不删除。 如果在队列中找到指定的向量，则包含返回 1，否则返回 0。 Elements 返回完整的队列元胞数组。

探索性数据分析/ 支持向量机/ word2vec/ 贝叶斯-拼写检查器.zip 贝叶斯-新闻分类.zip 贝叶斯Python文本分析.zip 降维算法.zip 聚类算法.zip 决策树.zip 科比数据集分析.zip 逻辑回归-信用卡欺诈检测.zip 神经网络.zip 数据预处理.zip 梯度下降求解逻辑回归.zip 推荐系统.zip 支持向量机.zip GMM聚类.zip Python时间序列.zip Xgboost调参.zip

两条线元素 (TLE) 为您提供给定时间点（称为纪元）的卫星轨道元素列表。 例如，TL​​E 纪元时间类似于 17139.35505097，第 17 年的前两位数字表示 2017 139 表示一年中的一天 .35505097 是从午夜开始的小数天

支持向量机的实现代码，用c语言编写，有源码和例子，是学习模式识别的难得的资源 支持向量机的实现代码，用c语言编写，有源码和例子，是学习模式识别的难得的资源

svm支持向量机python代码，代码有详细的注释，排版整洁，没有使用sklearn相关库，从底层实现SVM算法。

1引言据美国疾病控制预防中心的数据，现在美国 1/7 的成年人患有糖尿病。到2050 年，这个比例将会快速增长至高达 1/3。我们在 UCL 机器学习数据库里一

居民的购房意愿在整个宏观层面上影响着整个社会结构的变迁和转型。文中基于500份居民购房意愿调查问卷,利用主成分分析法提取了主要特征,对主成分序列建立了支持向量机分类模型。五折交叉验证结果表明:分类效果良好,对政府和房地产开发商进行客户细分、制定营销策略有一定的借鉴意义。

更新：现在可以嵌入预训练的通用句子编码器和BERT句子转换器。阅读。 Top2Vec Top2Vec是用于主题建模和语义搜索的算法。它会自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。训练Top2Vec模型后，您可以： 获取检测到的主题数。 获取主题。 获取主题大小。 获取层次结构主题。 通过关键字搜索主题。 按主题搜索文档。 通过关键字搜索文档。 查找类似的单词。 查找类似的文档。 使用公开模型 有关其工作原理的更多详细信息，请参见。 好处 自动查找主题数。 无需停用词列表。 无需词干/词形限制。 适用于短文本。 创建联合嵌入的主题，文档和单词向量。 内置搜索功能。 它是如何工作的？ 该算法所做的假设是，许多语义上相似的文档都表明了一个潜在的主题。第一步是创建文档和单词向量的联合嵌入。将文档和单词嵌入向量空间后，算法的目标是找到文档的密集簇，然后确定哪些单词将这些文档

Python 豆瓣书评 bs4多页爬虫 jieba中文分词 tf-idf向量化 kmeans聚类+统计词频 +停用词 douban图书评价 浏览器多页爬虫 jupyter notebook numpy pandas sklearn 数据分析 数据挖掘