haarcascade_eye.xml;eye_tree_eyeglasses.xml;frontalcatface.xml;frontalface_alt.xml;frontalface_alt2.xml;frontalface_alt_tree.xml;frontalface_default.xml;fullbody.xml;lefteye_2splits.xml;licence_plate_rus_16stages.xml;lowerbody.xml;mcs_eyepair_big.xml;mcs_eyepair_small.xml;mcs_leftear.xml;mcs_lefteye

一百零二类花分类数据集

粒子群算法(PSO)优化xgboost的分类预测，多输入单输出模型。PSO-xgboost分类预测模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

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灰狼优化算法GWO优化SVM支持向量机惩罚参数c和核函数参数g，有例子，易上手，简单粗暴，替换数据即可，分类问题。 仅适应于windows系统

c语言函数大全，整理了所有的函数，进行了分类，可以方便的查找函数的功能。

我们为至少具有最小超对称性的M理论的一类AdS2解构造必要和充分的几何条件。 我们将AdS2中的N $$ \ mathcal {N} $$ =（2，0）超对称性的文献中的先前结果推广为N $$ \ mathcal {N} $$ =（1，0）。 当解决方案可以局部描述为AdS2×Σg×SE7，其中Σg是g族的黎曼曲面，而SE7是7维Sasaki-Einstein流形时，我们将阐明并统一文献中存在的各种解决方案。 在SE7 = Q 1,1,1的情况下，我们找到了同时打开重子和中子电荷的新解决方案。

本文介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实战案例，包括数据集的准备，卷积神经网络的搭建，训练和测试的过程，以及模型的保存和加载。本案例使用了CIFAR-10数据集，包含10个类别的彩色图像，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。本案例使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和两个全连接层，使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化器。本案例可以在GPU和CPU上运行，根据设备的不同自动切换。本案例适合入门pytorch深度学习和练手，也可以用到项目当中。代码精炼，容易修改进行二次完善和开发。

把txt文件中的信息可以搜索和查找，它是用pb实现的，没有用到数据库