神经教程 人工神经网络（ANN）从头开始于python教程。 基于此中篇文章的ANN结构以及基于此的对数据科学文章的输入 使用简单的2层设置-一个包含四个节点的隐藏层和一个输出层。 这两层都使用S型激活功能。 增加了学习率，并可能增加了偏见项。 我通过一个玩具示例，使用合成的土壤水分和土壤粒度数据来预测CO 2通量。 我看一下预测如何根据训练数据集的属性而变化。 如果您的训练数据集不能完全覆盖所有值范围，则您的模型将无法“学习”在这些条件下如何进行准确的预测。

Prediction_of_draft_force_and_energy_of_subsoiling_operation_using_ANN_model.pdf

基于神经网络模型的深松作业牵引力和能量预测.doc

标签txt文件转换成ann文件，并可以在brat打标签界面中打开。可视化观看在文本上的打标签情况【目前只支持实体标签，不支持关系及其他情况】

员工减员数据分析：对公司进行减员数据集的多个分类（KNN，朴素贝叶斯，随机森林，决策树，ANN，SVM），以预测公司对减员的主要贡献从而提高生产率

采用改进的遗传算法（IGA）和BP人工神经网络相结合的方法，研究了50个酚类化合物的麻醉毒性和分子结构之间的相关性，并与单纯用BP人工神经网络建立的模型进行比较。结果表明，该方法克服了人工神经网络训练中的局部最优问题，采用最优交叉和变异等遗传策略，有效地解决了收敛过程中的振荡问题，所得模型的训练精度和预测精度均优于单纯的BP人工神经网络QsAR模型。

训练机器学习和神经网络模型

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kube-flannel-rbac.yml # Create the clusterrole and clusterrolebinding: # $ kubectl create -f kube-flannel-rbac.yml # Create the pod using the same namespace used by the flannel serviceaccount: # $ kubectl create --namespace kube-system -f kube-flannel.yml --- kind: ClusterRole apiVersion: rbac.autho

基于混合粗糙集及ANN的上市公司财务危机预警研究报告.doc