寿命预测与故障诊断作为复杂装备系统可靠性分析中的两类重要问题，基于数据驱动的机器学习分析方法具有良好的
工程效果；文章系统地从故障预测与寿命估算及后续健康管理的实际工程需求出发，深入分析该类型系统因性能衰退出现的早期
故障诊断与维护时间确定的共性难点问题并深度挖掘其所对应的关键科学问题，对机器学习算法在其中的应用与研究进行综述，
重点阐述了人工神经网络、支持向量机等机器学习算法，对于完善可靠性分析方法，进一步推动机器学习算法在可靠性工程领域
的运用具有一定的指导意义。
2022-01-05 20:09:31
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spark机器学习算法研究和源码分析
本项目对spark ml包中各种算法的原理引入和对算法的代码实现进行详细分析，预测加深自己对机器学习算法的理解，熟悉这些算法的多样化实现方式。
本系列文章支持的spark版本
火花2.x
本系列的目录结构
本系列目录如下：
说明
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本专题的部分文章中用到了latex来写数学公式，可以在浏览器中安装MathJax插件使用展示这些公式。
本人水平有限，分析中难免有错误和误解的地方，请大家不吝指教，万分感激。有问题可以到讨论。
执照
本文使用的许可见
2022-01-03 14:13:19
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客观的
在mnist数据集的时尚版本上比较了简单神经网络和整体（相等权重：LDA，朴素贝叶斯，SVM，核化kNN，随机森林）之间的性能。
2022-01-01 20:27:25
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各类算法是机器学习的一个入门要点。本课程详细讲解了线性回归算法的原理，推导过程、相关扩展方法和代码实战，并为数学基础不牢的入门人群复习所需要的数学知识，辅以多个代码实战，帮助您深入理解线性回归算法。
2021-12-31 22:43:59
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BioMARL：基于生物启发式算法的多智能体强化学习算法
项目介绍：
多智能体系统（MAS）通过解决复杂任务的规模，可靠性和智能性，已被广泛的地面不同的应用领域，如计算机网络，机器人和智能电网等。和生产的重要因素。然而，以往的多代理通信研究主要是预先定义的通信协议或采用额外的决策模块进行通信调度，这将造成巨大的通信开销，并且不能直接推广到一个大型代理集合。了一个轻量级的通信框架：基于信息素协同机制的分布式深度Q网络算法（Pheromone协作深度Q网络，PCDQN） ，它结合了深度Q网络和stigmergy机制。我们证明了PCDQN框架的优越性，同时也将我们的模型转移到解决多代理路径搜索问题上。利用PCDQN框架，多代理编队能够学习适当的策略，成功地在雷区导航环境中获得最优路径。
实验环境
Windows10操作系统，8GB内存，2核Intel Core i7-6500U
pytorch-
2021-12-30 23:40:46
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股票价格预测器
该项目包括多种机器学习和深度学习算法，可以预测各个公司的股价。
2021-12-30 02:16:41
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使用R的集成方法
######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。
2021-12-29 22:46:40
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DeepQLearning.jl
如使用所述，DeepMind的Deep Q-Learning算法的Julia实现。 此代码仅实现基本算法。 它不包括卷积网络的代码。 但是，可以使用Mocha.jl轻松添加。 取而代之的是，它使用了更简单的单层神经网络。 有关原始
注意：此库已经过各种学习任务的测试，似乎可以正常运行，但尚未准备好供公众使用。
范例程式码
using DeepQLearning
... coming soon ... I hope :)
## Dependencies此库需要 。
## Credits该库借鉴了的作品
执照
麻省理工学院
2021-12-29 16:55:27
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经典机器学习算法的Python源码，包括DecisionTree、DeepLearning、KMeans、kNN、logistic regression、ManifoldLearning、NaiveBayes、PCA、Ridge、SVM
2021-12-28 15:49:19
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