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第1章引言11.1 为何选择机器学习 11.1.1 机器学习能够解决的问题 21.1.2 熟悉任务和数据 41.4 必要的库和工具 51.6 本书用到的版本 1

编辑 /  昱良 今天我们就来看看，在日常生活中有哪些最常见的机器学习用例（有时我们甚至没有意识到这些例子涉及机器学习）。本文涵盖了以下常见的机器学习用例： 1. 机器学习在智能手机中的用例 你知道吗，智能手机中的大多数功能都是由机器学习支持的。 没错！从帮你定闹钟、找餐厅的语音助手到通过面部识别解锁手机等一系列简单的功能-机器学习已经真正融入到了我们最喜欢的设备当中。 语音助手 还记得前文提到的虚拟智能小助手吗？它的原理就是语音识别概念——这是机器学习领域中的一个新兴话题。 现在语音助手已经很普遍了。你肯定用过（或者至少听过）以下常见的语音助手： • 苹果的Siri • 谷歌助手 • 亚

1.项目基于机器学习算法，通过对单模型和融合模型计算所得的指标进行对比，实现小分子在人体内清除率指标的预测。 2.项目运行环境：Python环境、安装Jupyter Notebook 或Spyder、需要matplotlib、numpy、pandas 、sklearn安装包库 3.项目包括3个模块：数据预处理，创建模型并编译，模型训练 4.单模型训练：训练岭回归模型、随机森林模型和极端森林模型。 5. 多模型融合：回归问题最简单的模型融合方式，取加权平均对最优的两个模型进行不同权值的平均，最终输出最优的权值结果。 6. 不同模型的评价指标以rmse为指标，经过分析，融合模型得到最低的rmse，为2.698796237546118。

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适用于大学生期末课程设计： 混凝土强度是指混凝土在特定条件下的抗压强度，通常用来评估混凝土的质量和可靠性。在工程建设中，混凝土强度的预测非常重要，可以帮助工程师和建筑师更好地评估结构的稳定性和安全性。 Python是一种流行的编程语言，可以用于开发各种类型的应用程序，包括科学计算、数据分析和机器学习等。在本项目中，我们将使用Python开发一个混凝土强度预测工具，以帮助工程师和建筑师更好地评估结构的稳定性和安全性。 本项目的基本思路是：首先，我们需要收集一些混凝土强度数据，包括混凝土的配比、龄期、强度等信息。其次，我们将使用Python的数据分析库来分析和处理这些数据，以便更好地理解和预测混凝土强度。最后，我们将使用Python的机器学习库来建立一个混凝土强度预测模型，以便更好地进行预测和评估。 以下是本项目的主要步骤： 1. 数据收集：首先，我们需要收集一些混凝土强度数据，包括混凝土的配比、龄期、强度等信息。可以从相关文献、数据库或实验室中获取这些数据。 2. 数据处理：接下来，我们将使用Python的数据分析库（例如Pandas）来处理这些数据，包括数据清洗、数据转换、数

RealTime3DPoseTracker-OpenPose 使用OpenPose，Python机器学习工具包，Realsense和Kinect库进行实时3D姿势跟踪和手势识别。 安装步骤：OpenPose和PyOpenPose机器：4 GPU，GeForce GTX 1080操作系统：Ubuntu 16.04 克隆OpenPose存储库：“ git clone ” 通过以下链接从PyOpenPose检查当前集成的OpenPose版本：https://github.com/FORTH-ModelBasedTracker/PyOpenPose 通过以下方式将OpenPose版本重置为此提交：git reset --hard #version 下载并安装CMake GUI：sudo apt-get install cmake-qt-gui 安装CUDA 8：sudo apt-g

机器学习大作业--基于线性回归的PM2.5预测 收集合肥地区过去一段时间（例如过去一年每个月的平均值）的空气质量（例如pm2.5值），然后构建回归模型，能够预测今年某个月的空气质量值 使用模型 线性回归模型 矩阵模型 梯度下降公式

python实现决策树（CART算法），使用西瓜数据集，参考《机器学习》和统计学习方法实现决策树算法。

@参考Python 机器学习基础教程 鸢尾花分类 一个简单的机器学习应用，构建第一个模型。 对鸢尾花的分类，根据测量数据进行，该测量数据则为特征。测量数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位为cm 我们的目标是构建一个机器学习模型 因为有已知品种的鸢尾花的测试数据，所以这是一个监督学习问题。我们要在多个选项中预测其中一个（品种）。这是一个分类（classsification）问题。可能的输出（鸢尾花的不同品种）叫做类别（class）。数据集中共有三个类别（setosa、versicolor、virginica）。对于一个数据点来说，它的品种叫做标签（label）。 1、初识