对于众包任务根据已执行的任务信息,进行重新定价优化。首先用线性回归分析,发现线性回归解决不了该问题,转而使用神经网络进行回归分析,回归分析根据模型去修正原来些未完成的任务的单价。最后使用已完成的任务和支持向量机生成模型,去预测那些原本未完成并修正单价后,他们中可能完成的任务数。结果发现,经过优化定价后,未完成的任务可能完成数会增加53个,而未完成任务的总体金额优化前后却省了42
2024-06-23 17:58:21 1.04MB 神经网络 机器学习
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使用scikit-learn库中的MLPClassifier(多层感知器分类器)对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例,神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码,包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化
2024-06-20 22:41:23 597KB 神经网络 python 机器学习
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神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码,包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化
2024-06-20 22:28:39 5KB 神经网络 python 混淆矩阵
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针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题,提出利用三维卷积神经网络(3DCNN)模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取,通过3D池化层对运动特征进行降维,通过Softmax分类处理来识别卸杆动作,并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时,首先对数据集进行预处理,从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表,并降低分辨率;然后采用训练集对3DCNN模型进行训练,并保存训练好的权重文件;最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试,得出分类结果。实验结果表明,设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1,3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
2024-06-19 17:35:12 73KB 机器学习 神经网络 Matlab 分类算法
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matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! matlab算法,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随
2024-06-16 19:15:56 93.55MB matlab 毕业设计 课程设计
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BP神经网络(公式推导+举例应用)
2024-06-15 14:52:53 340KB 神经网络
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dataset:文件夹为手势 0~9 的图片文件 train.csv 和 test.csv:手势 0~9 的 csv 文件 代码压缩包中三个文件: CNN.m:卷积神经网络代码 cnn.mat:保存的卷积神经网络 gesture_recognition.m:手势识别代码(通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别) 该资源的使用请参考本人博客:MATLAB基于卷积神经网络的手势识别
2024-06-13 14:35:29 18.14MB MATLAB 手势识别 数据集
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kaggle游乐场系列比赛蓝莓产量的代码,团队利用lasso回归选取变量,利用随机森林对变量重要性进行排序,然后利用多元线性回归、bp神经网络(matlab)、SVR、LightGBM对其进行预测。所有代码如下。.zip
2024-06-11 21:32:31 2.68MB 神经网络
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