基于Web信息与机器学习对常见物联网设备进行标注，杨以琳，郭燕慧，近十年，越来越多的设备被连接到互联网上，物联网（IoT）的发展给人们的生活带来了很多便利，同时也带来了许多安全隐患。应对物联

这个代码主要是介绍了python使用kmeans算法来对图像中的像素进行聚类。整个kmeans算法为手动实现，不调用sklearn库。一共使用了两种方法，其中方法a.py使用了三通道像素值rgb共三个特征，方法b.py使用了rgb+像素坐标xy共5个特征。

简介希尔伯特空间

本项目是世卫组织建立了一段时间内所有国家健康状况的数据集，其中包括预期寿命，成人死亡率等方面的统计数据。使用此数据集，探索各种变量之间的关系，通过数据集建立模型对预期寿命进行预测以及找出对预期寿命的最大影响因素是什么？ 本项目主要解决以下问题： - 最初选择的各种预测因素是否真的影响预期寿命？实际影响预期寿命的预测变量有哪些？ - 预期寿命值低于（<65）的国家是否应该增加其医疗保健支出以改善其平均寿命？ - 婴儿和成人死亡率如何影响预期寿命？ - 是否接受教育对人类寿命有何影响？ - 预期寿命与饮酒是正相关还是负相关？ - 人口稠密的国家的预期寿命是否有降低的趋势？ 数据集：数据/探索影响预期寿命的因素/Life Expectancy Data.csv 案例来源：https://www.kaggle.com/kumarajarshi/life-expectancy-who

目录： 一、介绍 二、最值归一化 1.计算公式 2.Python实战 三、均值方差归一化 1.计算公式 2.Python实战 四、归一化要点 五、使用scikit-learn进行数据归一化 一、介绍 为什么需要进行数据归一化？ 举个简单的例子，样本1以[1, 200]输入到模型中去的时候，由于200可能会直接忽略到1的存在。此时样本间的距离由时间所主导。 此时，如果将天数转换为占比1年的比例，200/365=0.5479, 100/365=0.2740。但也导致样本间的距离又被肿瘤大小所主导。因此有必要进行数据归一化处理。不然直接计算样本间的距离是有一定偏差的。 解决方案： 将所有的数据映

决策树 概念 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。相比朴素贝叶斯分类，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。 决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树 算法思想 模型定义 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed e

为了理解ID3算法的实现流程，我以一个实例一步一步进行分析ID3算法的实现~ 并逐步计算每步信息增益、画出对应的树形图图帮助理解！

上交的seed数据集，研究较少，下面是收集的一些工程文件，可以学习一下。前面是算法，后面是准确率。 1.4D-CNN，94% 2、新算法，93% 3.rgnn，67% 4.CNN+SVM，73% 5.DANN（数据，代码） 6.EEG_Classification_-master 7.rgnn，67.7%8.CNN-SVM，73%

关于ppt 近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者的长期努力。特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这个“崭新”的研究领域：深度学习。深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。

电力系统负荷（电力需求量，即有功功率）预测是指充分考虑历史的系统负 荷、经济状况、气象条件和社会事件等因素的影响，对未来一段时间的系统负荷 做出预测。负荷预测是电力系统规划与调度的一项重要内容。短期（两周以内） 预测是电网内部机组启停、调度和运营计划制定的基础；中期（未来数月）预测 可为保障企业生产和社会生活用电，合理安排电网的运营与检修决策提供支持； 长期（未来数年）预测可为电网改造、扩建等计划的制定提供参考，以提高电力 系统的经济效益和社会效益。 复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一 定的影响，使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时，随着电力系 统负荷结构的多元化，也使得模型应用的效果有所降低，因此电力系统负荷预测 问题亟待进一步研究。