一个完整端到端的机器学习项目__预测建筑物的能源得分(完整分步实现源码+数据集+项目介绍).zip
【项目介绍】
这是一个受监督的回归机器学习任务：给定一组包含目标（在本例中为分数）的数据，我们希望训练一个可以学习将特征（也称为解释变量）映射到目标的模型。
受监督问题： 我们可以知道数据的特征和目标，我们的目标是训练可以学习两者之间映射关系的模型。
回归问题： Energy Star Score是一个连续变量。
在训练中，我们希望模型能够学习特征和分数之间的关系，因此我们给出了特征和答案。然后，为了测试模型的学习效果，我们在一个从未见过答案的测试集上进行评估
【你的收获】
数据清理，探索性数据分析，特征工程和选择等常见问题的解决办法
随机搜索，网格搜索，交叉验证等方法寻找最优超参数
可视化决策树
对完整的机器学习项目流程建立一个宏观的了解！值得拥有！！！
2022-12-12 13:26:12
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本文详细介绍了三种频谱感知的方法：匹配滤波检测、能量检测、周期平稳过程特征检测。认知无线电技术的研究为震后应急通信建设提供了新的思考模式和技术前景。
2022-12-11 22:20:07
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作为功放贵族的纯甲类功率放大器素以其温、甜美、细腻迷^．以及具音乐感的音色+低的奇次谐失真+高的瞬变能力与良好的扬声器驱动能力在Hi—End领域独领风骚。虽然其效率低，制作成奉高，但那些将音质至上奉为金科玉律的发烧友们仍然不惜血本．乐此不疲。
以下介绍笔者设计并精心制作而成的一款纯甲类功放电路，同时对功放设计提出几点自已的浅见，但求能抛砖引玉，共同探讨发烧真谛。奉机电路原理图如图l所示+电源供给部分如图2所示。负反馈方式的设置对功放性能影响根大。一般功放电路电压负反馈取自输出端如图3（a）所示。电流放大级产生的失真依牟大环路负反馈来改善。笔者认为，这种反馈方式往往使功放在客观上失真度指标改善了，而主观听感上却不尽人意末级产生的失真通过负反馈输入前级，再通过前级放大后对其进行朴偿与调整，这种补偿与调整必然是滞后的，势必使系统瞬态响应速度降低，易于诱发TIM失真，并使高额信号产生失真与相移，在听感上表现为声音变。硬另外，扬声器产生的反电动势和音糖连线上感应的射额干扰也通过反馈网络馈入前级而诱发TIM失真并对信号产生污染影响了音质的纯正。解决方案如图3（b）所示：采用前级电压反馈+尽量降低末级失真，降低输出电阻rn【本机末级用三级低失真电流放大，采用高fT管，并使之工作于纯甲类状态+使问题迎刃而解纯甲类功放的功率管始终处于大电流
2022-12-10 22:54:43
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