机械专业的一个结课作业----智能加工技术案例分析

传感器应用技术

可用于机器学习课程的结课论文。 本文在对Lending Club数据集进行初步数据分析的基础上，通过选取4组不同的特征，采用同一种算法（逻辑回归，LR）进行分类预测，最终确定3个相对较优特征为：loan_amnt，annual_inc，term。随后本文针对“多源数据集”，采用神经网络、贝叶斯分类器和决策树三种算法对数据进行分类预测，最终综合三种算法的模型结果参数，确定决策树为三者最优。最后，本文仍选取Lending Club数据集作为研究对象，经预处理后，选取数据的55个特征，并将二分类问题变为三分类问题。之后，采用单一树类模型——决策树，以及集成树类模型——随机森林和极端随机树对数据进行分类预测，对比模型结果参数，得出结论：集成算法相比较于单一算法有更好的准确度和泛化能力，但是相应模型也会消耗更多计算机资源。

本资源为原创论文的word版。 可用于机器学习课程的结课论文。 本文在对Lending Club数据集进行初步数据分析的基础上，通过选取4组不同的特征，采用同一种算法（逻辑回归，LR）进行分类预测，最终确定3个相对较优特征为：loan_amnt，annual_inc，term。随后本文针对“多源数据集”，采用神经网络、贝叶斯分类器和决策树三种算法对数据进行分类预测，最终综合三种算法的模型结果参数，确定决策树为三者最优。最后，本文仍选取Lending Club数据集作为研究对象，经预处理后，选取数据的55个特征，并将二分类问题变为三分类问题。之后，采用单一树类模型——决策树，以及集成树类模型——随机森林和极端随机树对数据进行分类预测，对比模型结果参数，得出结论：集成算法相比较于单一算法有更好的准确度和泛化能力，但是相应模型也会消耗更多计算机资源。

使用数据结构C#语言 Windows窗体实现哈夫曼用户输入若干个叶子节点值和权值产生哈夫曼书，并输出相应的哈夫曼编码，用相关数据进行测试。

leetcode题库  算法  操作系统  计算机网络  面向对象   嵌入式   数据库    工具    编码实践 :pencil: 数据结构与算法 :laptop: 操作系统 :cloud: 计算机网络 :artist_palette: 面向对象 :bullseye: 嵌入式 :floppy_disk: 数据库 :wrench: 工具 :watermelon: 编码实践     排版工具 文档站点生成器： LaTeX公式支持：

一步结帐 为您的Odoo客户提供多合一结帐 一步式结帐带来了多种选择： 一步结帐将所有Odoo结帐步骤组合为一个步骤，并删除了所有不必要的字段和问题。 从来没有像现在这样方便快捷地进行过结帐！ 改善结帐流程可导致更多客户完成销售，这对您的底线有直接影响。 这是可以减少购物车遗弃的最有效的技术更改。 问候Bloopark 已知问题/路线图 目前，此附加组件会将“一步结帐”添加到website_sale附加组件。 学分 贡献者 本杰明·巴赫曼（Benjamin Bachmann）（ ） 罗伯特·吕布纳（ ） Christoph （ ） 维护者 该模块由OCA维护。 OCA或Odoo社区协会是一个非营利组织，其任务是支持Odoo功能的协作开发并促进其广泛使用。 要对此模块做出贡献，请访问http://odoo-community.org 。

小甲鱼数据结构与算法课件+源码，适合初学者学习

这个做的挺马虎的，因为要考研，参考一下还可以。

物联网结露传感器模板.doc