钢冶炼数据处理与成分预测 这是一个pytorch深度学习项目，可识别炼钢的数据处理和组件预测。 钢冶炼中生产数据处理与成分预测的火炬深度学习项目 安装 下载部分数据文件'SteelmakingData' 冶炼数据转炉操作数据表下载： 转炉数据： 放置在： (用户文件夹)/SteelmakingData # 用户文件夹 在 Windows下是'C:\Users\(用户名)'，在Linux下是 '/home/(用户名)' 安装Pytorch和其他依赖： # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug scikit-learn joblib 参数

测试环境 vs2019 netframework4.7.2或者netframework4.8 ViewFaceCore 博客地址： blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135437180 视频演示： bilibili.com/video/BV1eK411x7wo/

matlab svr代码kaggle_表型 戴希扬@UMD CS 从基因型预测表型。 这是用于从基因型@UMD CMSC702 预测表型的 Kaggle 竞赛。 整个代码按原样提供。 要求 -Matlab -Libsvm/Libliner (for SVR) -DeepLearnToolbox (for NN regression) -vl_feat (for gmm) 建议的方法 团结 - logloss.m - dataloader.m - confusion_matrix.m - mynormalize.m - k_mer_feature.m - gmms_feature.m 特征选择 - feature_selection.m - fs_trian_test.m 降维 - dimension_reduct.m K-mer + 种群 + LASSO + NN/SVR - nfold_validation.m: Driver to run nfold cross validation on proporsed methods (SVR) - mytrain.m - mytest.m

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