本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 使用sklearn做各种回归 基本回归：线性、决策树、SVM、KNN 集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees 1. 数据准备 为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3。其中x1的取值范围是0~50，x2的取值范围是-10~10，x1和x2的训练集一共有500个，测试集有100个。其中，在训练集的上加了一个-0.5~0.5的噪声。生成函数的代码如下：

1。首先下载安装vmware 12 pro ,将VT打开（虚拟功能，以前安装过虚拟机点的同学可忽略）。 2。下载mac ox 10.12正式版镜像文件（cdr后缀）。 3。下载Unlocker208（vmware12安装mac os的补丁）。 开始安装： ① 安装好vmware 12 pro 后，关闭vmware，并打开任务管理器，将服务标签下的vmware服务都关掉。        将下载好的unlocker208解压到全英文路径，右键以管理员身份运行win-install.cmd        注意：运行win-install.cmd需要python环境，没有环境的先到官网下载python

leaf是一个联邦学习的框架，来自CMU，官网：https://leaf.cmu.edu/build/html/index.html      Github：https://github.com/TalwalkarLab/leaf/pulls 1、安装与配置环境 首先要在Github上下载leaf，之后安装 requirements.txt 中列出的 libraries。 这里面有几个坑：1、要用 pip3 下载，否则 tensorflow 可能出现空包 2、目前tensorflow发行了2.0系列的版本，但是leaf是用tensorflow1.x系列的语法写的，也就是说，需要修改requir

AR传送门效果，主要通过 通道遮罩 ColorMask实现。项目是unity2020.3.0，可以把传送门资源单独导出来放到其他unity版本，AR传送门开发详细内容参考我的博客。

总结laravel-admin展示用到的基本方法 基础用法 自定义model 当列表数据获取有特定条件或自己写ORM方法时可以用到，支持排序 $grid->model()->select('id','name')->where('status',1)->groupBy('project_id'); $grid->model()->select('id','name')->where('status',1)->groupBy('project_id'); //结合having 查出名字重复的 $grid->model()->select('name_en')->groupBy('name_en

这几天倒腾手机app控制arduino wifi小车，测试代码写完了，做个记录防止忘记。 /****wifi无线遥控车测试代码 基本实现 1 基于ESP8266的uno与esp8266以及手机的通信（信号传递） 2 舵机控制对舵机的控制 3 对LN2003步进驱动的控制（有问题需要调试） 4手机与esp8266采用的tcp协议通信，可使用java 实现桌面以及android客户端，也可网上下载tcp网络调试app ****/ #include //舵机控制 #include //步进电机控制 #include //软串口 因为 uno实际 tx（0脚

根据网站资源引用说明：pyecharts 使用的所有静态资源文件存放于 pyecharts-assets 项目中，默认挂载在 https://assets.pyecharts.org/assets/ 因为默认优先从远程引用资源，这就导致有的时候无法加载js文件，图表显示不出来 解决办法： 下载所需js文件到本地，修改资源引用地址 看网站的介绍，pyecharts 提供了更改全局 HOST 的快捷方式 官方下载 pyecharts-assets 提供了 pyecharts 的静态资源文件。 可通过 localhost-server 或者 notebook-server 启动本地服务。首先将项目

打开dpinst_amd64.exe，就可以安装ST_Link 的驱动，win10 64位亲测可以使用，欢迎大家下载。

一、用Pycharm创建并编写贪吃蛇项目 1.打开Pycharm 2.新建Ｐython项目tanchishe 1.>点击菜单File->New Project… 2.>　设置项目名称目录和运行环境 项目名称填写： tanchishe 运行环境使用：Conda (即 Anaconda，如果没有Anaconda则自己下载安装 ) Python version：选择3.6 Conda exectable：你自己的 Anaconda 的安装位置 然后点击Create创建项目 3.> 项目创建中 4.> 设置软件源地址为default 5.>在项目中新建tanchishe.py文件

研修课上讲了两个例子，融合一下。 主要演示大致的过程： 导入->拆分->训练->模型报告 以及几个重要问题： ①标签二值化 ②网格搜索法调参 ③k折交叉验证 ④增加噪声特征（之前涉及） from sklearn import datasets #从cross_validation导入会出现warning，说已弃用 from sklearn.model_selection import train-test_split from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sklearn.metrics import classificatio