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。

基于机器学习的古代汉语切分标注算法及语料库研究（毕业设计包含完整代码+论文+资料ppt）.zip

无人驾驶车辆模型预测控制代码

数值特征 离散值处理 数值特征的处理，最常见的方法，就是离散值处理了 对于一份新拿到手的数据来说，会有很多不能被计算机识别的数据，这就需要对它们进行处理 LabelEncoder import pandas as pd import numpy as np # 加载数据 vg_df = pd.read_csv('datasets/vgsales.csv', encoding = ISO-8859-1) vg_df[['Name', 'Platform', 'Year', 'Genre', 'Publisher']].head() # 拿到某个特征的离散数据 genres = np.uniq

图像工具：创建图像数据集 图像工具可帮助您形成用于图像分类的机器学习数据集。 在Windows上下载桌面应用程序 我们使用GitHub Actions构建该应用程序的桌面版本。 如果要下载Windows版，请单击“ ，然后在“所有工作流程”下的左侧看到 。 单击Windows工作流程后，您将在屏幕中心看到构建列表。 单击结果列表中最上面的项目以获取最新版本。 单击最新版本后，您应该看到标题为“工件”的部分，其中包含名为“图像工具Windows”的项目。 当您单击此工件时，它应该为您下载包含该应用程序的zip文件！ 对MacOS的支持仍在进行中。 在MacOS上运行桌面应用程序 尽管已编译的Mac应用程序由于未签名而无法运行，但是您可以在本地创建它，也可以通过Python命令行运行该应用程序。 确保您具有Python 3.7或Python 3.8。 请参阅此处的安装指南： : 将此代

2、问题分析由于图片数据由专业人士获取，因此我们的分析主要从数据采集完成后如下五个步骤着手分析问题：①、数据转换：为了将图像数据转换为计算机能够识别的形式，通过

(2)利用这些特征数据去总结，学习出一个处理系统或者模型出来，使它具备水质类别划分的能力 （1）一阶颜色矩一阶颜色矩采用一阶原点矩，反映图像的整体明暗程度 （2

MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下. MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分: Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9 MB, 解压后 47 MB, 包含 60,000 个样本) Training set labels: train-labels-idx1-ubyte.gz (29 KB, 解压后 60 KB, 包含 60,000 个标签) Test set images: t10k-images-idx3-ubyte.gz (1.6 MB, 解压后 7.8 MB, 包含 10,000 个样本) Test set labels: t10k-labels-idx1-ubyte.gz (5KB, 解压后 10 KB, 包含 10,000 个标签) MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据.