金豺算法(GJO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，GJO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。 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。

介绍 机器学习中的一个案例：对贷款违约行为的预测 软件架构 编程语言：Python3.7.7 编译器：PyCharm Community Edition 2020.2.3 x64 使用说明 data:数据文件 code:代码文件 result:结果文件 程序代码完整，可直接运行

根据某交易平台的二手车交易记录的数据进行价格评估 Python基于机器学习的二手车交易预测评估系统设计与实现项目源码+数据集 python机器学习

我们发现轻质香料混合矩阵U应该具有部分μ–τ置换对称性|Uμ1| = |Uτ1|。 ，后者预测了标准参数化中Dirac CP违反相δ与三个风味混合角θ12，θ13和θ23之间的新颖关联。 输入Capozzi等人报告的这些角度的最佳拟合值，我们得到正常中微子质量排序中的预测δ≃255°，这与最佳拟合结果δ≃250°吻合良好。 在这方面，中微子的质量反序略微不利。 如果将此部分μ–τ对称性指定为|Uμ1| = |Uτ1| = 1/6，则可以重现现象学有利的关系sin2⁡θ12=（1-2tan2⁡θ13）/ 3和可行的二参数 对U的描述是在2006年首次发现的。此外，我们指出，由于|Uμ2| = |Uτ2|的轻微违反，可以解析θ23的八分圆和δ的象限。 和|Uμ3| = |Uτ3| 无论是在树级别还是在辐射校正方面。

matlab，强化学习MPC模型预测控制算法 基于强化学习+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真 使用matlab2021a或者更高版本运行！！！！

海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

我们已经对非轻子Ξb-→π-Ξc0（2790）J = 12和Ξb-→π-Ξc0（2815）J = 32衰减进行了计算，并且相同的反应用Ds-代替了π-。 同时，我们还评估了Ξb-→νéllΞc0（2790）和Ξb-→ν¯llΞc0（2815）的半瘦子率。 我们从thatc0（2790）和Ξc0（2815）共振是从伪标量-重子和矢量-重子相互作用动态生成的角度来看待这些反应。 我们评估这些反应速率的比率，并做出可以在未来实验中检验的预测。 我们还发现，结果对Ξc∗共振与D ∗Σ和D ∗Λ分量的耦合非常敏感。

重夸克有效理论根据少量参数对半轻体Λb→Λc衰变做出模型独立的预测。 没有子引导Isgur-Wise函数以ΛQCD/ mc，b的顺序出现，只有两个子次级引导函数以ΛQCD2/ mc2的顺序输入。 这些功能使我们可以将LHCb数据和晶格QCD计算的形状因子和衰减率调整到ΛQCD2/ mc2阶。 我们得出比值B（Λb→Λcτν¯）/ B（Λb→Λcμν）的标准模型预测要精确得多，并且发现ΛQCD/ mc表现良好，因此扩展存在，这是一个长期存在的问题。 我们的结果允许对Λb→Λcℓν率进行更精确和可靠的计算，并且在μ（或e）模式下具有更好的数据可以系统地改进。

基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的分类预测，优化参数为隐藏层节点数目，迭代次数，学习率。 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。

麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测，SSA-LSSVM分类预测，多输入单输出模型。 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。