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4.机器学习项目 我已经使用sklearn库实现了一些机器学习项目。

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从国家数据预测每年的 CO2 排放量 机器学习项目 弗拉迪斯拉夫·托多罗夫 自述文件 内容： 项目介绍 背景和目标 项目结构 内置 所有项目阶段的总结 如何打开 数据集信息 许可证信息 一、项目说明 背景和目标 预测机器学习 (ML) 模型和大量可用数据对于分析气候变化趋势或相关贡献者的发展非常有用。 理论上，国家一年内二氧化碳等温室气体排放量可能取决于特定国家的某些方面。 在此背景下，我开发了一个 ML 项目，旨在分析和预测来自国家特定参数（如经济指标、人口、能源使用、土地使用等）的二氧化碳排放量。 为此，我使用了世界银行集团提供的公开数据集，其中包括以下参数： 国家：全球绝大多数国家 年份：从 1990 年到 2011 年 温室气体排放，如 CO2、CH4、N2O 等 特定于人口的参数：人口计数，城市人口，人口增长等 国家经济指标：GDP、GNI、外商直接投资等。 与土地相关的

从零搭建深度学习项目，共6部分详细设计步骤，含模型参数调优，值得参考。

蛇代码 matlab 使用 Matlab r2019b 创建的 2D Snake AI 该项目创建了一条由神经网络强化学习算法训练的蛇。 在这个游戏中，蛇试图在不触及盒子边界的情况下吃掉尽可能多的食物。 神经网络有十六个输入神经元和四个输出神经元。 蛇在任何给定时间看 8 个方向：（北、东北、东、东南、南、西南、西和西北）。 如果适用于任何给定方向，输入是到食物、墙壁和自我的距离。 在训练算法时，进度图将显示训练的有效性。 蛇的模拟也显示在图形中，以帮助可视化神经网络在训练时“思考”的内容。 入门 以下是一些有用的提示，可帮助您快速启动项目。 先决条件 除了一些工具箱外，您还需要最新版本的 Matlab Matlab r2019b, Deep Learning, Reinforcement learning toolboxes: 启动 Matlab 将文件加载到matlab中，并确保它们都在工作目录中 如果您想训练自己的网络，请保持代码不变。 如果没有，请在第 69 行将 doTraining 设置为 false。这将加载一个预训练的代理进行模拟。 doTraining = false

项目 机器学习项目 摘要—在这个项目中，我们正在比较两个社交媒体用户，并确定其中哪个更具影响力。数据集包含每个用户的关注者数量和许多其他功能。 根据人的判断，关注者人数是将用户归类为有影响力的唯一功能，但要成为影响者，不仅需要高关注者人数。 在这个项目中，我们考虑其他功能来预测哪个用户更有影响力。 这里使用的社交媒体是Twitter。 我们正在使用Logistic回归，朴素贝叶斯，支持向量机和梯度等不同模型来训练数据，以预测哪个用户更有影响力。 我们还使用了交叉验证等技术以及功能组合来增强准确性。 我们首先使用内置库进行预测，然后从头开始构建一些模型以匹配或提高准确性。 最后，我们比较了不同模型和技术以及模型与技术组合所获得的结果，并讨论了该项目对将来的帮助。

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机器学习项目 材料科学中的机器学习课程项目 该程序的目的是研究太阳能电池温度和太阳能电池效率之间的关系，以设计和教授用于太阳能电池研究的机器学习（ML）模型。 通过选择第一个正确的目录和正确命名的数据集（可以更改）来调用程序。 该程序将数据集名称视为太阳能电池温度，以便轻松访问特定文件夹中的数据集。 进入OS外壳程序所在的文件夹后，按以下方法运行程序： 如果是Windows-> python。\ solarEfficiency.py 如果是Linux-> python3 solarEfficiency.py 还要检查您是否具有所需的数据集和依赖项。 ML程序使用的数据包和库可以在requirments.txt文件中找到。 如果需要，可以将程序算法用于绘制其他类型的数据集。 src文件夹保存C ++程序的源代码，该代码读取数据集并生成一个输出文件，该文件包含来自读取的数据集中的

机器学习不必是不能部署到MCU的复杂模型，它可以是一种无模型的学习算法。