除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,本文的运行环境是Pycharm。 一、导入sklearn算法包   Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,具体使用详见官方文档说明   skleran中集成了许多算法,其导入包的方式如下所示,   逻辑回归:from sklearn.linear_model import LogisticRegression        朴素贝叶斯:from sklearn.naive_bayes import Gaussian
2022-11-18 16:44:31 178KB matlab函数 python python函数
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一、注册辅助类 ClassRegistry:模板函数,用于data、module、contextdata的注册,其中的函数解析: create_object:从RegistryMap里找到传入name对应的RegistryNode(RegistryNode保存了名字和构造函数),调用构造函数返回。 register_class:用传入的name和constructor注册RegistryMap,只在Register的构造函数里面调用,后面会在ClassRegister DataRegister、ClassRegister ModuleRegister、Clas
2022-11-06 22:09:14 57KB context index函数 wmf
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主要为大家详细介绍了C# DataTable的使用方法,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
2022-11-02 09:58:16 52KB C# DataTable
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SlicerPro超级切片器,3DMAX模型一键切片插件,快速生成切片模型。适用于家具建模、室内建模、建筑建模等。
2022-10-16 18:07:12 1.65MB SlicerPro 3dmax插件 超级切片器 3dmax切片
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导读:                           本文着重介绍三个IGBT驱动电路。驱动电路的作用是将单片机输出的脉冲进行功率放大,以驱动IGBT,保证IGBT的可靠工作,驱动电路起着至关重要的作用,对IGBT驱动电路的基本要求。  本文着重介绍三个IGBT驱动电路。驱动电路的作用是将单片机输出的脉冲进行功率放大,以驱动IGBT,保证IGBT的可靠工作,驱动电路起着至关重要的作用,对IGBT驱动电路的基本要求如下:  (1) 提供适当的正向和反向输出电压,使IGBT可靠的开通和关断。  (2) 提供足够大的瞬态功率或瞬时电流,使IGBT能迅速建立栅控电场而导通。  (3) 尽可能小的
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数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。以下是三种常用的归一化方法: min-max标准化(Min-Max Normalization) 也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0 , 1]之间。转换函数如下:    其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变
2022-09-25 15:08:29 52KB arr axis python
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本文主要给大家介绍了关于利用node.js实现自动生成前端项目组件的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍: 脚本编写背景 写这个小脚本的初衷是,项目本身添加一个组件太繁琐了,比如我想要去建立一个login的组件,那么我需要手动去IDE中,创建index.js(组件出口文件),login.js(业务文件),login.html,login.less这四个文件。因为每个组件都有一些输出的代码,还要把之前组件的那几行拷贝过来,这种作业真的烦,于是乎写了一个小脚本去自动完成这些功能。 PS:本脚本运行环境是nodeV7以上,当前时间2017/07,stable版本
2022-09-21 10:03:22 285KB js node node.js
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本文实例讲述了机器学习之KNN算法原理及Python实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 文中代码出自《机器学习实战》CH02,可参考本站: 机器学习实战 (Peter Harrington著) 中文版 机器学习实战 (Peter Harrington著) 英文原版 [附源代码] KNN算法介绍 KNN是一种监督学习算法,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离最近的邻居进行分类判(投票法)或者回归。若K=1,新数据被简单分配给其近邻的类。 KNN算法实现过程 (1)选择一种距离计算方式, 通过数据所有的特征计算新数据与已知类别数据集中的数据点的距离; (2
2022-09-04 11:00:15 104KB knn KNN算法 python
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其实网上已经有许多python语言书写的串口,但大部分都是python2写的,没有找到一个合适的python编写的串口助手,只能自己来写一个串口助手,由于我只需要串口能够接收读取数据就可以了,故而这个串口助手只实现了数据的接收读取。 创建串口助手首先需要创建一个类,重构类的实现过程如下: #coding=gb18030 import threading import time import serial class ComThread: def __init__(self, Port='COM3'): #构造串口的属性 self.l_serial = None self.aliv
2022-08-30 10:19:27 60KB al data ia
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SVPWM基本原理,扇区判断,相邻基本矢量电压作用时间计算,三相逆变器占空比计算,7段式SVPWM实现
2022-08-16 17:27:59 881KB SVPWM FOC PMSM
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