状态 您必须以 zip 格式呈现存档，以您的名字和姓氏命名（对于成对，两个名字和两个名字），其中包含： 带有决策树的 Bagging 方法的学习和测试功能的来源 带有决策树的 Adaboost.M1 方法的学习和测试功能的来源 Forest-RI 方法的学习和测试功能的来源 一个或多个允许运行所有这些函数的测试的函数（如为 TP3 提供的 test_tree.m 和 test_forest.m 文件） 对您的代码进行大量注释，以逐步解释它的作用。 渲染 每个方法都位于一个文件夹中。 可以使用训练、测试和预测文件以及启动程序的主文件。 对于每种方法，都可以修改主文件中使用的数据集（更改fileName变量）。 装袋（1.SetClassifier（装袋）） 启动main.m以启动 Bagging。 提升（2.SetClassifier（提升）） 开始adaboostMain.m的Ad

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随机森林的代码实现，包括分类和预测，分类文件夹RF_Class_C下包括主文件tutorial_ClassRF.m、运行性能测试文件test_ClassRF_extensively.m等，和预测文件夹RF_Reg_C下包括主文件tutorial_RegRF.m、运行性能测试文件test_RegRF_extensively.m。

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飞行延迟预测 介绍 延误是任何运输系统中最令人难忘的性能指标之一。 值得注意的是，民航业者将延误理解为航班延误或推迟的时间。 因此，延迟可以由飞机的起飞或到达的预定时间与实际时间之间的差异来表示。 国家监管机构有许多与航班延误的容忍阈值有关的指标。 实际上，航班延误是航空运输系统中必不可少的主题。 2013年，欧洲有36％的航班延误了超过5分钟，而美国有31.1％的航班延误了超过15分钟。 这表明该指标的相关性如何，以及无论航空公司网格的规模如何对其产生影响。 为了更好地了解整个飞行生态系统，每时每刻都会收集来自商业航空的大量数据并将其存储在数据库中。 淹没在传感器和物联网产生的大量数据中，分析人员和数据科学家正在增强其计算和数据管理技能，以从每个数据中提取有用的信息。 在这种情况下，理解领域，管理数据和应用模型的过程被称为数据科学，这是解决与大数据有关的挑战性问题的趋势。 在此项目中，我

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森林火灾预防自动巡逻航拍概述: 本系统是基于英飞凌无人机套件设计的森林火灾自动巡视无人机方案， 在单片机控制系统的基础上搭建以4G通信进行整体控制的系统调度平台，逐步实现多台无人机的稳定飞行、定高定点飞行、巡航且自主返航、火灾险情捕捉及报警等；其优点是可以节省大量劳动力进行森林火灾防护，在一个平台的监控下，可全方位对森林进行保护，无人机可以自动巡航，自动返航，和调度台无线通信，确保第一时间得到森林险情，缺点主要在于恶劣天气下无人机通讯受影响严重，GPS定位有误差，无人机在巡航中损坏后难以找回。 整个设计过程包括电子系统的设计技术及调试技术，包括需求分析，原理图的绘制，pcb板的绘制，制版，器件采购，安装，焊接，硬件调试，软件模块编写，软件模块测试，系统整体测试等整个开发调试过程。 演示视频 第一次试飞视频:链接:https://v.youku.com/v_show/id_XMTcyMTg5MjQxMg==.html 第二次试飞视频:链接:https://v.youku.com/v_show/id_XMTczMjYwODIwMA==.html 最终方案展示视频:链接:https://v.youku.com/v_show/id_XMTc2MjkyNjc0MA==.html 作品实物图展示:

项目背景：运用回归模型进行房价预测。影响房价的因素有很多，在本题的数据集中有79个变量几乎描述了爱荷华州艾姆斯（Ames，lowa）住宅的方方面面，要求预测最终的房价。 数据介绍：使用BartdeCock于2011年收集 [DeCock,2011]， 涵盖了 2006−2010 年期间亚利桑那州埃姆斯市的房价。 技术栈： 特征工程（Creative feature engineering） 回归模型（Advanced regression techniques like random forest and gradient boosting） 常规模型融合：多模型平均融合、 高阶模型融合方法：bagging、boosting 目标： 预测出每间房屋的价格，对于测试集中的每一个ld，给出变量SalePrice相应的值。 算法通过计算平均预测误差来衡量回归模型的优劣。平均预测误差越小，说明回归模型越好。