太阳能预报
该项目是我最后一个学期的硕士学位课程工作的一部分。 此处的主要范围和目标是预测来自亚洲地理位置的年度太阳能发电量（取决于数据），然后减少产生的总软成本。 下文提供的文档和项目报告中详细介绍了这项工作。
2021-11-24 13:14:47
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Hough Forest目标检测由Juergen Gall在2009的CVPR上提出。作者给出的源码是基于linux系统的，在这里做了相应的修改使其能够在win系统上能够正常工作，只上传了修改后的代码及测试数据，需要自己另外配置opencv。我的环境是64位Win7+vs2010+opencv2.4.9。
2021-11-22 14:31:48
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安然欺诈项目
休斯顿的安然综合体-
安然是美国最大的公司之一。 由于公司欺诈，它破产了。 由于联邦调查的结果，大量的安然数据（电子邮件和财务数据）已进入公共记录。 该项目旨在建立一个分类器，该分类器可以基于公共的安然财务和电子邮件数据集来预测安然员工涉及欺诈的情况。 有关安然丑闻的更多详细信息，请参见 。
工作流程
该项目分为3个主要阶段：
功能选择和工程
算法选择
选型
特征选择与工程
首先，清理数据； 由于我们对个人数据感兴趣，因此删除了与“总计”和“公园旅行社”相对应的数据。 另外，“ LOCKHART EUGENE E”数据全为零，并且也被删除。
一些功能也被删除。 由于“ to
2021-11-21 19:00:23
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matlab导入excel代码随机森林模型
创建此随机森林机器学习模型是为了预测蔬菜的价格。
＃数据收集我们从班达拉维拉经济中心收集了数据集。
#API我们已使用Flask
API将模型与前端连接
＃问题背景农业是我们国家经济的Struts。
斯里兰卡总人口中有31.8％从事农业相关工作。
这些农民中的大多数将他们的收成出售给附近的蔬菜批发市场。
但是农民总是无法获得合理的收成价格。
发生这种情况的主要原因是，农民对批发市场的即时价格变化没有任何先验知识。
在这个项目中，我们试图为农民引入价格预测系统，以使这些农民对批发市场的即时价格变化有一定的了解。
从这些知识中，农民可以获得可以在每个市场上出售的蔬菜的价格。
有了这些信息，农民就可以将收获的农产品带到他喜欢和适合的任何批发市场，然后农民可以以收获价值的实际价格出售他们的收获。
＃语言选择在考虑了多种可用于数据科学组件的编程语言之后，由于以下因素，选择了Python作为该项目实施的主要编程语言：•灵活-这是一种开源语言，因此最适合用于需要预先安排应用程序和站点的开发人员。
•易于学习和理解-Python的直接性和意义使Python成
2021-11-20 12:41:53
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Forest_Fires_Forecast:用人工神经网络预测森林火灾
2021-11-15 00:19:04
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股票评估工具
此回购包含一组工具，投资者可以使用这些工具来更好地了解他/她感兴趣的股票。它不建议买卖股票，而是有助于形成对股票的有根据的猜测。潜在的未来股价走势，并因此对要分析的股票做出买/卖/持有决定。
这里包括的工具不是唯一可以使用的工具。 之所以将它们包括在内，是因为我相信没有任何一种工具或模型可以充分理解导致股价波动的所有因素。
此仓库中包含的工具集可分为：
工具-EMA信号，布林带。
-通过YahoofFinancials和YFinance API使用财务数据。
-ARIMA随机森林。
-随机森林。
模型-LSTM。
模型-蒙特卡洛模拟。
-NLP情感分析。
模型-基于Markowitz的Efficient Frontier和CVaR。
我相信，通过将上述分析工具一起使用，就可以对未来的股价做出正确的预测。
如何使用储存库
没有预定义的方式来使用存储库中包
2021-11-13 17:34:42
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基于matlab的表情识别代码很棒的随机森林
随机森林-与基于树的方法有关的资源精选清单，包括但不限于随机森林，装袋和增强。
贡献
请随时与，发送电子邮件给Jung
Kwon
Lee（）或加入我们的聊天室以添加链接。
目录
[代码]（＃codes）
[论文]（＃papers）
[分析/理解]（＃analysis--understanding）
[模型变体]（＃model-variants）
[论文]（#thesis）
[应用程序]（＃个应用程序）
[图像分类]（＃图像分类）
[对象检测]（＃object-detection）
[对象跟踪]（＃object-tracking）
[边缘检测]（＃edge-detection）
[语义细分]（＃semantic-segmentation）
[人/手姿势估计]（＃human--手姿势估计）
[3D本地化]（＃3d本地化）
[低级视觉]（＃low-vision-vision）
[面部表情识别]（＃facial-expression-recognition）
[可解释性，正则化，压缩修剪和特征选择]（＃可解释性，正则化，压缩修剪和特征选择）
代号
2021-11-13 11:10:50
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基于Bagging的集成学习：随机森林的原理及其实现引入Bagging装袋随机森林随机森林分类随机森林回归python实现随机森林分类随机森林回归
引入
“三个臭皮匠赛过诸葛亮”——弱分类器组合成强分类器。
Q1.什么是随机森林？
随机森林顾名思义就是一片森林，其中有各种各样的树，其实，随机森林是基于决策树构成的，一片森林中的每一颗树就是一个决策树。想了解决策树算法详情请戳☞决策树原理及其实现☜
Q2.为什么叫随机森林？
随机森林中“随机”一词主要在于两点：“随机”取样；“随机”抽取特征。
了解以上两点，我们先从集成学习入手：
集成学习的标准定义是：在原始数据上构建多个分类器，然后在分类未知样
2021-11-07 14:22:35
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Python中的随机森林
归纳法
我开始这个项目是为了更好地了解和工作方式。 此时，分类器仅基于基尼系数，而回归模型基于均方误差。 分类器和回归模型都可以与和
例子
使用Scikit学习的基本分类示例：
from randomforests import RandomForestClassifier
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline impo
2021-11-02 16:34:17
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Docker-TheForest专用服务器
这包括基于带有Wine的Docker的TheForest专用服务器和示例配置。
您需要运行什么
对Linux和Docker的基本了解
入门
警告：如果不执行步骤1和2，您的服务器可以/将不会保存！
通过创建一个新的游戏服务器帐户（使用AppID： 242760 ）
将登录令牌插入配置（在serverSteamAccount ）
在Dockernode上创建2个目录（ /srv/tfds/steamcmd和/srv/tfds/game ）
使用以下示例启动容器：
重击：
docker run --rm -i -t -p 8766:8766/tcp -p 8766:8766/udp -p 27015:27015/tcp -p 27015:27015/udp -p 27016:27016/tcp -p 27016:27016/udp -v
2021-11-02 00:18:28
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