Erudite yet real-world relevant. It's true that predictive analytics and machine learning go hand-in-hand: To put it loosely, prediction depends on learning from past examples. And, while Fundamentals succeeds as a comprehensive university textbook covering exactly how that works, the authors also recognize that predictive analytics is today's most booming commercial application of machine learning. So, in an unusual turn, this highly enriching opus brings the concepts to light with industry case studies and best practices, ensuring you'll experience the real-world value and avoid getting lost in abstraction. ―Eric Siegel, Ph.D., founder of Predictive Analytics World; author of Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die

PredRNN：时空预测学习的递归神经网络 时空序列的预测性学习旨在通过从历史情境中学习来生成未来的图像，其中视觉动态被认为具有可通过成分子系统学习的模块化结构。 NeurIPS 2017的第一个版本 此存储库首先包含PredRNN （2017）的PyTorch实现[ ]，这是一个循环网络，具有一对以几乎独立的过渡方式运行的存储单元，最后形成了复杂环境的统一表示。 具体而言，除了LSTM的原始存储单元外，该网络还具有锯齿形存储流，该存储流以自下而上和自上而下的方式在所有层中传播，从而使学习到的RNN级别的视觉动态能够进行通信。 PredRNN-V2（2021）的新功能 此回购还包括PredRNN-V2 （2021）的实现[]，它在以下两个方面改进了PredRNN。 1.内存解耦 我们发现PredRNN中的一对存储单元包含不良的冗余功能，因此会出现存储解耦损失，从而鼓励他们学习视觉动力学的

时间最优MPC

Uncertainty Quantification and Predictive Computational Science 中文 part1

显式非线性模型预测控制

控制项目 主动驾驶的基于PI的随机最优控制研究及MPPI的实现 该项目作为RBE502-机器人控制的课程项目于2018年Spring在伍斯特理工学院提交。 课程页面 该项目将对模型预测路径积分（MPPI）控制进行研究，并将其应用于类似汽车的机器人的主动驾驶。 这主要基于 有关工作的更多详细信息，请查看此。 怎么跑 转到MATLAB中的matlab_implementation目录并运行 MPPI_Pendulum.m 结果

《Model Predictive Control: Theory and Design》这本书是国外大学学习模型预测控制（MPC）的指定教材，出版于2009年。

Falcone的2007年博士论文，主要讲的是无人驾驶MPC控制原理和应用，是无人驾驶MPC控制理论的学习参考。 之前在网上找了挺久的，现在终于找到了，分享给大家学习

利用eCognition Developer输出的地类样本的特征值Excel，可以将其导入到CART决策树中，同样可以实现分类特征的自动选择和特征阈值的自动确定，利用CART决策树自动构建得到一个具有分类顺序的二叉树；然后将这个二叉树，应用到eCognition Developer中，构建分类规则集。这里是Salford Predictive Modeler（简称SPM）中构建CART决策数的操作方法。原版为英文版本，本人用翻译软件将其中大部分翻译为中文，学起来更轻松

Salford.Predictive.Modeler.v8.0提供了很多种建模工具，其内置的模型包括CART、MARS、TREENET、RANDOM FORESTS。Password:csdn2020