神经网络与深度学习讲义20151211.pdf

2023毕业设计，基于YOLOv5，Qt和Opencv设计的一款图像处理软件，有问题可以私聊我。

包含机器学习的特征抽取、数据预处理、算法（k-近邻算法、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、岭回归、逻辑回归、k-means）、模型评估

自己编写并优化的贝叶斯模型，用于神经网络、机器学习或者数据分析、数据挖掘等领域的数学模型。是数据分析、Python程序设计、数学建模等课程作业的不二帮手！ 语言为Python，在Python3.6~3.8均可运行，需要安装numpy

机器学习实验1：朝阳医院2018年销售数据 数据集描述：该数据集包含了朝阳医院2018年的销售数据，包括日期、科室、医生、药品名称、销售量等信息。 数据集格式：Excel文件（.xlsx） 机器学习实验2：adult数据集 数据集描述：该数据集是UCI机器学习库中的"Adult"数据集，包含了48,842个样本，每个样本有15个特征和一个标签。该数据集用于解决二分类问题，即判断一个人是否年收入超过50K美元。 训练数据文件名：adult.txt 测试数据文件名：adult.test 机器学习实验3：自定义数据集 数据集描述：该数据集可以根据实际需求自行分配，可以包含任何类型的数据和标签。 数据集路径：./data 在实验3中，你可以根据具体任务的需求，选择合适的数据集进行训练和测试。例如，如果你的任务是图像分类，可以选择一个包含图像文件和对应标签的文件夹作为数据集；如果你的任务是文本分类，可以选择一个包含文本文件和对应标签的文件夹作为数据集。

机器学习校赛py文件_机器学习入门 程序设计

每个大点又包括许多的小点，所以学起来还挺费劲的。可能需要一定的学历要求，有一定的知识基础，特别是数学基础，这是必备的知识。 学习时建议先从简单的开始。如果从最难的部分开始的话，很有可能你会气馁，会放弃，所以，不如在学习过程中制定一些小小的可实现的目标，让自己充满动力。 以下是从在这领域学过的大佬得到的经验。 1、选择一种编程语言（至少要学会一门语言） 首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，后面可以学学C或者C++。 “Python是一个不错的选择”，它扮演着科学计算和数据分析的重要角色（拥有如Numpy和SciPy这样的库），同时针对不同的算法，有丰富的库支撑。

小白菜QQ云端机器人源码是一份专为群机器人爱好者设计的开源项目。这份源码基于挂机宝机器人框架，通过网页登录QQ账号至挂机宝框架中，无需借助机器人即可实现登录。与此前的授权版本相比，该源码已经全面解密，去除了授权版的限制，使用户能够更加自由地使用。 该源码解决了框架只能对应一个机器人的问题，支持多个挂机宝，并且可以随意选择框架登录或者强制使用固定框架登录。当前版本支持小栗子框架、MYQQ、MYQQA等框架，未来还将支持更多优质框架。 更新版本 - 支持通过网页内的QQ快捷登录到小栗子框架和my框架，解决了登录的难题。 - 支持无限分销和搭建分站，实现泛解析。 - 支持一个网页使用不限数量的框架，可以将不同服务器的不同框架集合到同一个站点。 - 允许自定义售价。 - 这份源码几乎完全开源，基本上可以进行二次开发，具有较高的适应性。 - 支持用户快捷登录自己的平台账号，实现彩虹聚合登录。 - 支持用户快捷跳转登录自己的QQ，登录到相应框架中。 - 更新了用户界面，提供更加美观的界面设计。

若需要完整Android Studio代码，请联系博主。 内容概要：该资源是一个基于Android Studio的日记App的移动平台软件设计课程设计，学生将学习如何使用Android Studio进行移动应用开发，并通过设计和实现一个日记App来巩固所学知识。 适用人群：适用于计算机科学与技术专业的学生，对移动应用开发有一定兴趣和基础的人群。 适用场景及目标：该资源适用于移动应用开发课程中的实践项目，旨在帮助学生学习和掌握Android Studio工具和移动应用开发流程，培养学生的移动应用设计和开发能力，同时通过实现一个日记App来加深对数据库操作、用户界面设计等概念的理解。 其他说明：本资源假设学生已具备一定的Java编程基础和Android开发环境的搭建经验，在实践过程中需要独立思考和解决问题。课程设计附带相关的代码示例和详细的实施步骤，供学生参考和学习。

内容概要：通过数据集电力变压器油温数据详细的介绍双向LSTM，以及其机制，运行原理，以及如何横向搭配单向的LSTM进行回归问题的解决。 所需数据：在本次的模型所需的数据是电力变压器油温数据，由国家电网提供，该数据集是来自中国同一个省的两个不同县的变压器数据，时间跨度为2年，原始数据每分钟记录一次（用 m 标记），每个数据集包含2年 * 365天 * 24小时 * 60分钟 = 1,051,200数据点。 每个数据点均包含8维特征，包括数据点记录日期，预测目标值OT(oil temperature)和6个不同类型功率负载特征。 适合人群：时间序列和深度学习初学者本文的模型比较简单，易于理解。 阅读建议：可以大致阅读以下，本文件只是一个简单实现版本，并不复杂。 能学到什么：能够从本文件当中读懂深度学习的代码实现过程，对于时间序列有一个简单的了解， (PS:如果你使用你自己的数据进行预测需要将时间列和官方数据集保持一致，因为在数据处理部分我添加了一部分特征工程操作，提取了一些时间信息,因为LSTM不支持时间格式的数据输入,需要转化为数字) 如果大家不懂的地方可以看我的文章部分有详细的讲解。