一、设备维修的基本方法1.直接检查法对在了解设备故障原因或根据经验,判断出现故障的位置,可直接检查所怀疑的故障点。2.逐步排除法如有短路故障出现时,可逐步切除部分线路以确定故障范围和故障点。3.同类对调法在无法准确判断故障部位、元器件的情况下可对型号或工作原理完全相同的电路板、模块、电机、驱动器等进行相互交换,观察故障转移情况,以快速确定故障部位。4.备板置换法有些设备工控机的工控板、设备信号处理
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2024-03-07 13:40:31
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这篇文章是《机器学习实战》（Machine Learning in Action）第三章 决策树算法的Python实现代码。1 参考链接机器学习实战2 实现代码2.1 treePlotter.pyimport matplotlib.pyplot as plt
desicionNode = dict(boxstyle='sawtooth', fc='0.8')
leafNode = dict(bo
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2023-06-14 13:57:19
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# 理解决策树模型及其Python实现
决策树是一种常见的机器学习模型，它以树的形式表现出决策过程。通过解析数据的特征，决策树可以帮助我们进行分类或回归。本文将详细介绍决策树的基本概念和实现，主要使用Python及其sklearn库。
## 什么是决策树？
决策树由节点和边组成：
- **节点**：表示特征的判断条件。
- **边**：表示决策的结果，连接不同的节点。
- **叶子节点**
目录1 决策树模型简介2 Gini系数（CART决策树）3 信息熵、信息增益4 决策树模型代码实现4.1 分类决策树模型(DecisionTreeClassifier)4.2 回归决策树模型(DecisionTreeRegressor)5 案例：员工离职预测模型5.1 模型搭建5.1.1 数据读取与预处理5.1.2 提
## 预测维护模型 Python 实现流程
### 1. 定义问题
在开始实现预测维护模型之前，我们首先需要明确问题的定义。预测维护模型是一种用来预测软件缺陷的模型，通过分析历史数据和特征来预测将来可能出现的软件缺陷。在这个例子中，我们将使用 Python 来实现一个简单的预测维护模型。
### 2. 数据收集和准备
在实现预测维护模型之前，我们需要收集和准备相关的数据。数据可以来自于软件开发
原创
2023-12-11 07:07:59
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# 决策树回归模型预测多元的Python实现
在机器学习的众多算法中，决策树因其直观性和可解释性而受到广泛的关注。本文将探讨如何使用决策树回归模型进行多元预测，并提供Python代码示例。
## 什么是决策树回归？
决策树回归是一种回归分析方法，使用树结构来进行预测。每个分支代表一个特征的决策，每个叶子节点代表目标值。决策树通过递归地划分数据集，最小化每个叶子节点的均方误差来进行建模。
#
文章目录trees.pytreePlotter.py trees.py#!/usr/bin/python
# coding:utf-8
import operator
from math import log
import treePlotter as dtPlot
from collections import Counter
def createDataSet():
dataSe
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2024-04-25 16:35:05
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维护设备驱动程序
设备驱动程序是一个软件程序，它可以使特定的设备能够与操作系统通信
签名的驱动程序是指可以保证系统的性能和稳定。
启动文件签名验证 开始 运行 sigverif
如何在组策略中设定 签名驱动程序的安装 在run中输入 gpedit.msc 计算机配置 wind
原创
2010-05-26 14:27:11
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# Python决策树模型实现指南
## 介绍
欢迎来到Python决策树模型实现指南！在本文中，我们将一步步教你如何使用Python构建决策树模型。决策树是一种常用的分类算法，它通过将数据集根据属性值进行划分，逐步构建一棵决策树来实现分类。
## 实现流程
下面是整个实现决策树模型的流程，我们会按照这个流程一步步进行实现。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 收
原创
2023-07-27 18:54:21
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针对大型电厂多台异常工况下运行的电力设备的维修问题，基于故障状态预测，提出了一种预测性维修调度方法对维修活动进行调度。首先，基于实际运行数据，结合Pareto分析的故障状态恶化影响因素，改进时变函数预测未来维修间隔内潜在故障的恶化状态。然后，根据故障状态划分维修优先级，考虑维修资源和设备停机时间的约束，以最小化总维修成本为目标，建立多台设备维修调度模型。最后，针对维修时间的连续性，提出了一种两阶段
预测性维护 - 应用开发预测性维护 - 应用开发流程数据获取数据处理特征提取模型训练模型部署 预测性维护 - 应用开发流程预测性维护应用从开发流程而言，和标准的机器学习类应用有其相似性。通常而言包括如下的五步法：数据获取数据处理特征提取模型训练应用部署数据获取 数据收集是指根据系统自身的需求和用户的需要收集相关的数据。 数据收集过程中应该尽可能自动化获取新数据。 在此过程中，需要考虑的问题如下：
决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。看字面意思应该也比较容易理解，相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络，似乎决策树感觉“亲切”许多。优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失值不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配的问题。使用数据类型：数值型和标称型。简单介绍完毕，让我们来通过一个例子让决策树“原形毕
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2024-04-28 16:58:43
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背景与原理：决策树算法是在各种已知情况发生概率的基础上通过构成决策树来求某一事件发生概率的算法，由于这个过程画成图解之后很像一棵树形结构，因此我们把这个算法称为决策树。而在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表对象属性和对象值之间的一种映射，一棵决策树的每个内部节点会处理数据的某个维度对应的变量，根据这个变量的取值向下进行分支，直到走到叶节点，每个叶节点代表输入对应的一个最终输出。决策树生成算法有
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2023-06-13 19:58:10
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本文介绍机器学习中决策树算法的python实现过程 共介绍两类方法： （1）亲手实习Python ID3决策树经典算法 （2）利用sklearn库实现决策树算法 关于决策树的原理，指路：机器学习 第四章决策树 文章目录（一）ID3决策树 Python实现（二）sklearn库决策树模型的应用 （一）ID3决策树 Python实现ID3决策树算法采用“最大化信息增益准则”。在树的构建过程中，采用了递
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2023-07-29 15:38:30
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决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。 决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。 决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。2、决策树 场景场景1：一个
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2024-02-12 13:45:28
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前言Python开发者经常遇到哪些挑战?怎么解决?很多程序员会遇到可读性和可维护性、速度和性能、缺少静态类型、依赖和包管理、错误处理、文档、社区支持等等问题。Python开发者经常遇到哪些挑战?接下来就来看看吧~1.代码的可读性和可维护性作为一名Python开发人员，我面临的一个主要问题是代码的可读性和可维护性。Python是一种非常简洁的语言，这使得代码非常难以阅读和理解。我在维护和更新代码时经
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2023-09-25 16:46:30
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决策树决策树在周志华的西瓜书里面已经介绍的很详细了(西瓜书P73-P79)，那也是我看过讲的最清楚的决策树讲解了，我这里就不献丑了，这篇文章主要是分享决策树的代码。在西瓜书中介绍了三种决策树，分别为ID3,C4.5和CART三种决策树，三种树出了分裂的计算方法不一样之外，其余的都一样，大家可以多看看书，如果有什么不清楚的可以看看我的代码，决策树的代码算是很简单的了，我有朋友面试的时候就被要求写决策
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2023-08-09 14:44:43
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如果是网络不通，要定位具体的问题，一般是不断尝试排除不可能故障的地方，最终定位问题根源。一般需要查看：（1.）是否接入到链路（2.）是否启用了相应的网卡（3.）本地网络是否连接（4.）DNS故障（5.）能否路由到目标主机（6.）远程端口是否开放2.如果是网络速度慢，一般有以下几个方式定位问题源：（1.）DNS是否是问题的源头（2.）查看路由过程中哪些节点是瓶颈（3.） 查看带宽的使用情况一般来说当
1. 简介决策数(Decision Tree)在机器学习中是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。 算法流程如图： 具体算法可以详见下方参考 有空再做详解 2.代码实现"""
Created on Thu Nov 28 14:01:04 2019
@author: alpha
"""
import numpy as np
from math import log
import op
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2023-10-10 22:18:37
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1. 引言 决策树（decision tree）是一种基本的分类和回归方法，由于其采用的是一种树形的结构，因此，具有很强的解释性和计算速度，也正是因为这些特点，使得决策树在很多行业都得到了应用，比如风控行业等。决策树的建模过程一般分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝，根据这三个步骤所采用的规则，衍生出了很多不同的模型，比较经典的有Quinlan在1986年提出的ID3算法和19
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2023-06-20 20:51:34
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