【实验名称】动物识别专家系统【实验目的】理解和掌握产生式知识表示方法,能够用选定的编程语言实现产生式系统的规则库。能够设计并编码实现简单的产生式(推理)系统。【实验内容】本实验仿照书中例题,用自己擅长的编程语言实现一个简单的动物识别专家系统——识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等七种动物。在本系统当中,知识库中的知识用产生式规则来表示,共有如下15条规则:r1: IF  &
# 项目方案:Java 一二级分类实现方案 ## 1. 项目背景 在很多电商平台或者博客系统中,都会有一二级分类的功能,用来对内容进行分类展示。本项目将实现一个简单的一二级分类功能,采用Java语言实现。 ## 2. 项目技术栈 - Java - Spring Boot - MyBatis ## 3. 实现步骤 ### 3.1 创建数据库表 在数据库中创建两个表,一个用来存储一级分类,一个
原创 4月前
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文章目录5 GBDT二分类算法5.1 概述5.2 算法详解5.2.1 逻辑回归预测函数5.2.2 最大似然估计5.2.3 逻辑回归损失函数5.2.4 算法的具体步骤5.3 sklearn中的GradientBoosting分类算法5.3.1 原型5.3.2 常用参数5.3.3 常用属性5.3.4 常用方法5.4 实例4:GBDT二分类问题的调参与优化5.4.1 数据集的创建与可视化5.4.2 训
相当于每次都是用2分类,然后不停的训练,最后把所有的弱分类器来进行汇总样本编号花萼长度(cm)花萼宽度(cm)花瓣长度(cm)花瓣宽度花的种类15.13.51.40.2山鸢尾24.93.01.40.2山鸢尾37.03.24.71.4杂色鸢尾46.43.24.51.5杂色鸢尾56.33.36.02.5维吉尼亚鸢尾65.82.75.11.9维吉尼亚鸢尾Iris数据集   这是一个有6个样本的
(GBDT是通过梯度下降(作为残差 的近似)更新的决策树集成的boosting模型)首先明确一点,gbdt 无论用于分类还是回归一直都是使用的CART 回归树。不会因为我们所选择的任务是分类任务就选用分类树,这里面的核心是因为gbdt 每轮的训练是在上一轮的训练的残差基础之上进行训练的。这里的残差就是当前模型的负梯度值 。这个要求每轮迭代的时候,弱分类器的输出的结果相减是有意义的。残差相减是有意义
一、简介GBDT在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一,在前几年深度学习还没有大行其道之前,gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个一:效果确实挺不错。  二:既可以用于分类也可以用于回归。  三:可以筛选特征。 这三点实在是太吸引人了,导致在面试的时候大家也非常喜欢问这个算法。 GBDT是通过采用加法模型(即基函数的线性组合),以及不断减小训练过程产生的残差来达到将数据分
## 动物分类 动物分类是生物学的一个重要分支,它帮助我们了解和组织动物界中的各种生物。在这篇文章中,我们将使用Java编写一个简单的动物分类系统。 ### 动物分类的背景知识 动物分类是根据动物的相似特征和进化关系将其分组的过程。根据这些特征,动物被分为不同的层级,从大类到小类。在传统的分类系统中,动物从大到小分为:界(Phylum)、门(Class)、纲(Order)、目(Family)
原创 2023-07-28 05:04:32
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简介         ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是 Google Chubby 的开源实现。分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。Zookeeper特
Hive学习笔记概述由来只能用java语言开发,如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop,存在语言门槛,需要对Hadoop底层原理,api比较了解才能做开发,开发调试比较麻烦;可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析Hive就是去解决该问题。简介Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。具有读写以及管理大量数
# 项目方案:Java App充值系统设计 ## 1. 项目概述 本项目旨在设计一个Java App充值系统,用户可以通过App进行充值操作,实现用户账户余额的增加。 ## 2. 功能需求 - 用户登录:用户通过账号密码登录App。 - 充值功能:用户可以通过App进行充值操作。 - 查询余额:用户可以查看当前账户余额。 ## 3. 数据库设计 ```mermaid erDiagram
原创 2月前
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GBDTGBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用的是Boosting的思想。Boosting思想Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式,各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加,每一层在训练的时候,对前一层基分类器分错的样本,给予更高的权重。测试时,根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。Bagging与Boo
1. 解释一下GBDT算法的过程GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用的是Boosting的思想。1.1 Boosting思想Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式,各个基分类器之间有依赖。它的基本思路是将基分类器层层叠加,每一层在训练的时候,对前一层基分类器分错的样本,给予更高的权重。测试时,根据各层分类器的结果的加权得到
半监督节点分类:标签传播和消息传递半监督节点分类问题的常见解决方法:特征工程图嵌入表示学习标签传播图神经网络基于“物以类聚,人以群分”的Homophily假设,讲解了Label Propagation、Relational Classification(标签传播)、Iterative Classification、Correct & Smooth(C & S)、Loopy Beli
根据学习过程中的不同经验,机器学习算法可以大致分类为无监督 (unsupervised)算法和监督 (supervised)算法。监督学习算法 (supervised learning algorithm)训练含有很多特征的数据集,不过数据集中的样本都有一个标签 (label)或目标 (target)。例如,Iris数据集注明了每个鸢尾花卉样本属于什么品种。监督学习算法通过研究Iris数据集,学习
高光谱图像特征降维可以分为特征选择和特征提取两类方法。在高光谱数据中可以提取出植被像元近乎连续的光谱曲线,能够精细的表达植被光谱特征,从而发现植被光谱整体形态和细微光谱特征的变化。通过光谱曲线的研究可以确定植被的光谱特征位置,这是波段选择的重要基础。基于高光谱图像的特征选择即为波段选择。特征提取的目的是用较少的特征获得较高的分类识别精度,通常由于特征选择。高光谱特征变量提取包括高光谱位置变量(蓝边
首先引入 PayPal的sdk 这里我引入的是1.0.4版本的 ```java <!-- 贝宝支付 SDK --> <dependency> <groupId>com.paypal.sdk</groupId> <artifact
# 项目方案:深度学习垃圾分类实物 ## 1. 项目介绍 垃圾分类是一项重要的环保工作,通过垃圾分类可以有效减少废弃物对环境的污染,并为资源回收提供便利。本项目旨在利用深度学习技术,实现对垃圾物品进行自动分类,提高垃圾分类的准确性和效率。 ## 2. 数据集准备 为了训练深度学习模型,我们需要准备一个垃圾分类的数据集。可以通过以下步骤进行数据集的准备: ### 2.1 数据收集 收集不同类别
原创 2023-07-15 07:11:33
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近年来互联网行业蓬勃发展,尤其是java作为IT行业的常青树,更是非常吃香。网上都在说着java市场已经饱和了,其实只是因为大多数人的技术水平不符合企业的用人标准,只要技术过硬,高薪工作遍地都是。那么如何才能学好java呢?下面是一些java的学习方法,希望对大家有帮助。 1、笔记实践不能少学习一门新知识,笔记那是必须的。不过对于学习java而言,笔记不是抄书抄课件,而是记录思维主线。
转载 2023-08-11 12:12:37
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Mac的PDFelement是一个强大的一站式商店,可满足您所有的PDF需求。让我们看一下有关如何在Mac上编辑PDF文档的详细步骤。步骤1.打开PDF启动程序后,您将在屏幕底部看到“打开文件”按钮。单击它以选择要通过修订保护的PDF。完成此操作后,单击“打开”按钮。步骤2.在Mac上编辑PDF如前所述,您可以通过单击“编辑”按钮来编辑PDF上的文本,图像和页面。要编辑文本和图像,请单击顶部的“文
图像可以是看成是一个多维的数组。读取一张图片,可以看成是读入了一系列的像素内容。这些像素内容,按照不同的模式具有不同的格式。对于三通道的 RGB 位图来说,每个像素是一个 8-bit 整数的三元组。图像的像素操作是比较基础的图像算法,下面列举三个常用的像素操作算法。图像加法图像的加法表示两个输入图像在同一位置上的像素相加,得到一个输出图像的过程。 imageProcessor =
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