逻辑回归matlab代码预测PRNG 使用机器学习技术预测伪随机数生成器 要运行一个学习者的单个实例，请使用exampleKNN.m脚本（例如，运行KNN）。 要重新运行实验，请运行deployConfig.m。 我们总共实施了五名学习者： 随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例 随机森林-传统的随机森林算法，以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式 KNN（k最近邻）-从训练集中预测k最近邻标签的模式 朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率，并根据未归一化的贝叶斯规则预测具有最高概率的标签 Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-预测每个输出最可能的标签 我们还实现或硬编码了几个伪随机数生成器（PRNG）。 除非另有说明，否则每一项我们都支持k = 2、3和5个标签的值。 Mercenne Twister-我们在Matlab内置的Mercenne Twister算法的默认实现中包装了一个函数。 线性同余生成器-我们已使用Borland C /

金融占星术统计 自古代文明以来，人们观察到，当特定的行星循环重复发生时，自然又会发生一些与过去相似的世俗事件。 在公元前1800年注意到这种相关性的，我们在2021年，占星术仍在实践中，受到某人的爱戴，而另一些人则恨之入骨。 某些预测能力可能隐藏在行星周期的背后吗？ 好吧，让我们考虑一下...从统计学家和市场分析师的角度来看，完全可以接受可能存在可以预测价格的季节性影响。 正确的？ 通常在时间序列中，按Wikipedia页面中的说明，按季节，按月，按周，按季度等来模拟。 如果您对此进行考虑，您可能会问：一年，一个月或一天是什么？ 这只是时间度量，但结果是这些度量与行星有关：我们的年份是地球经度位置与太阳的关系。 我们的月份大约是28天的月球自转周期，而我们的24小时（昼/夜）是地球自转周期。 最后，我们的日子名称与某些行星的名称相似，并且有其意图，如《维基百科页面所述。 阿兹台克人也有一

数据挖掘与机器学习技术简介 Python数据预处理实战 常见分类算法介绍 对鸢尾花进行分类案例实战 分类算法的选择思路与技巧

基于不平衡数据的Python_Health-Insurance-交叉销售预测 在该项目中，我们将现代机器学习技术应用于保险单持有人的数据，以分析和预测其行为。 使用Python语言，我们对数据的处理方法产生了令人兴奋的见解，可以帮助保险公司进行业务建模。

假新闻是社会上的一个严重问题。 人们对新闻的过分依赖是在互联网和社交媒体上传播假新闻的巨大动机，这需要将其与真实情况区分开。 为了填补这一安全空白，目前正在研究各种机器学习，人工智能，自然语言处理以及其他相关的信息和技术工具，以将彼此隔离。 在本文中，我们将假新闻视为一个问题，通过过度研究“基于样式”的方法来研究将假新闻分类为不同类型，将新闻分为假新闻或真实新闻的方法。 我们还将研究分类中使用的机器学习和自然语言功能以及度量，并了解如何应用机器学习来检查此问题。 最后，我们将在印度新闻中应用其中一些方法，并了解它们的效果。

这是一份调查报告，其中包括多个参考的摘要，以使您更好地理解该主题。 本文包括有关预测性维护的简要概述，并介绍了预测性维护的一些应用，同时也考虑了较早的研究，这些研究讨论了使用机器学习的多分类器方法进行预测性维护的各种方法。 预测性维护被引入各个行业和部门。 它有助于预测已经使用的机器设备的状况，从而告诉您是否需要维护。 与常规维护相比，在没有适当利用资源的情况下进行了不必要的更换，与定期维护相比，该技术可确保节省成本。 该技术的主要优点在于，它可以及时，方便地安排纠正性维护的时间，并可以防止意外的故障。 如果提前知道了那部分需要维护，我们可以相应地计划和工作。 这是连续的，模型或算法在使用过程中不断发展的迭代过程。

地震预言是一项非常复杂的任务，已以不同的方式解决。 但是，需要一个基本定义以及足够的目录。 这些地区已标有广泛使用的地质参数。 研究的总体特征不仅基于训练和测试数据集，还基于地震预测的定性数据。 单独应用机器学习技术来模拟计算的地震数据与未来地震发生之间的关系。 本文提供了一份关于不同地震震级预测技术的实施情况及其优缺点的调查报告，这将有助于系统的进一步开发和改进。

超大规模多模态预训练模型M6实践 大规模预训练模型高效训练的构架实践 大数据AI检索技术的应用 第四范式 OpenMLDB 的机器学习实时应用最佳实践 端到端语音识别技术的探索与实践 对话式AI数据赋能企业数字化转型 多表自动机器学习应用研究 多模态商品营销文案自动生成实践 泛舆情域智能监控中台架构解读及实践 基于 Glancing Transformer 的并行文本生成技术 基于深度学习的个性化推荐系统实时化改造与升级 决策规划在自动驾驶系统中的挑战与探索 客户微细分：架起结构化数据与深度学习的桥梁 快手精排CTR模型实践 联邦学习在金融领域的落地和应用 面向亿级用户的小布助手对话式ai算法系统实践与思考 内容安全中的多模态模型训练实践 人机结合-产业互联网智能化之路 如何利用强化学习技术提高游戏可玩性和真实性 视觉智能的平台之路 视频智能算法在泛安防场景下的落地应用 图神经网络及其在电商的应用 万亿参数推荐模型预估架构演进之路 问答系统在全球化过程中的挑战与方法 新零售场景下商品知识图谱的构建及应用 新闻信息流推荐技术实战 业务场景下知识计算的探索和应用 语音合成在字节跳动平台的应

使用机器学习和Flask的游戏推荐系统 这是我开发的一个游戏推荐系统项目，目的是将一些机器学习技术付诸实践，因此目标是使用户添加他已经玩过的游戏并将其添加到他的个人资料中，并在以后收到推荐。新游戏。 项目结构 . └── Game-Recommendation-System ├── __init__.py # setup our app ├── auth.py # the auth routes for our app ├── Games.db # our database ├── main.py # the non-auth routes for our app ├── models.py

帕金森氏病（PD）是世界上主要的公共卫生疾病之一，其日趋增加，并已对许多国家产生影响。 因此，在疾病早期就进行预测非常重要，因为疾病的症状是在中年或中晚期出现的，因此这对于研究人员来说是一项艰巨的任务。 因此，这项工作着眼于受PD影响的人群的语音清晰度困难症状，并使用各种机器学习技术（例如自适应增强，装袋，神经网络，支持向量机，决策树，随机森林和线性回归）来建立模型。 这些分类器的性能使用各种指标进行评估，例如准确性，接收器工作特性曲线（ROC），灵敏度，精度，特异性。 最后，采用Boruta特征选择技术在预测帕金森氏病的所有特征中找到最重要的特征。