项目介绍 问题：该项目的目的是根据毒性类型对毒性意见进行分类。 毒性类型的例子可以是有毒的，重度有毒的，淫秽的，威胁的，侮辱的，仇恨的。 实施了Logistic回归，支持向量机和朴素贝叶斯等不同的机器学习技术来确定6种有毒评论。 数据：我们用于有毒评论分类的数据集取自Kaggle竞赛，该竞赛可在Kaggle找到。 数据集具有来自Wikipedia对话页编辑的大量评论。 它们已被人类鉴定者标记为有毒行为。 有毒的 严重的 猥亵 威胁 侮辱 讨厌身份 数数 15294 1595 8449 478 7877 1405 百分比 9.5％ 0.9％ 5.2％ 0.2％ 4.9％ 0.8％ 数据高度不平衡 执行项目： spark - submit -- class project_2 .11 - 0.1 .jar < name of label

AWDN(2003) 引入了一种强大的数值技巧 (QUAD) 来为通用期权定价。 在此代码中，我只是为欧式看涨期权定价。

根据语法分析树判断是否为合式公式

钻石无处不在 介绍 在世界上，钻石因其美观和特性而成为人们最垂涎的对象。 他们昂贵的采购和稀缺性使钻石产品在市场上具有很高的价值。 但是，可以根据钻石的特性计算出该值吗？ 在这个项目中，我们打算使用监督学习来创建预测模型，该模型使用一系列钻石变量来预测其他钻石的市场价值。 过程 打扫 清理过程首先检查数据集。 发现存在分类变量和数字变量的地方。 还观察到没有空值。 消除了无用的列，并对分类变量进行了编码，我们选择按序数形式对它们进行分类，因为存在分类顺序，因此考虑到顺序，将分类值替换为数值。 造型 使用的模型是线性回归，使用HyperOpt选择超参数的随机森林Reggresor，以及由Pycaret选择的第三个模型，最终将成为LightGradientBoostingMachine。 使用的度量是“ mean_square_error”。 数据 该项目使用的数据数据是从以下获得的

根据位置式PID控制算法得到其程序框图。 在仿真过程中，可根据实际情况，对控制器的输出进行限幅：[-10，10]。 1.3.1　位置式PID控制算法

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根据综合查看股票的买入/卖出建议三个指标：SMA、MACD 和 RSI 句法： smr_strategy 输入： 没有任何输出： 没有任何需要互联网连接。 该工具自动对股票数据进行技术分析，并建议投资者买入或卖出特定股票的时间。 股价与时间的关系图包含红点和绿点。 红点对应于该策略建议出售的天数，并带有绿点对应于策略建议购买的天数。 定义： -MACD：移动平均收敛/发散。 之间的区别股票的长期和短期指数移动平均线价格-MACD 信号：上述 MACD 的 EMA -SMA：简单移动平均线。 最近n的平均股价天-RSI：相对强弱指数。 在 0 到 100 之间波动。超过 70 是被视为“超买”（并预计会下跌）而低于 30 表示“超卖”（预计会上涨） 建议基于简单移动平均线、相对强弱指数、 和移动平均收敛/发散。 该算法对这个策略来自《最整洁的股票小指南》一书市场投资”由 Jason K

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-Cycloidal-gearbox-design- 使用matlab根据给定的参数设计摆线，并生成摆线数据于data.txt中，直接拷贝进入CAD可以使用样条曲线偏移生成摆线减速器的线轮 参数说明： d：轮廓直径，滚针布局的轮廓圆的直径 d_roll：滚针直径 e：偏心距离 ratio：减速比 程序中的例子结果 操作步骤 步骤一 将数据文件data.txt打开复制里面的数据（Ctrl+a, Ctrl+c）。 步骤二 在CAD中鼠标选中样条曲线（或者在命令行中键入_spline），然后将鼠标光标移动到CAD的命令行中，复制刚刚拷贝的数据（Ctrl+v）。 按回车 开启极轴，将鼠标箭头放在样条曲线最后一个点的正下方左击，然后鼠标移动到最后点的正上方单机。完成摆线的绘制。 如图 绘制线轮外轮廓