· 模型的层次 针对不同目的，模型可以采取各种形式及不同的抽象层次。模型中所包含的信息量必须对应于以下几种目的： 指导设计思路 在项目早期所建立的高层模型用于集中利益相关者的思路和强调一些重要的选择方案。这些模型描述了系统的需求并代表了整个系统设计工作的起点。早期的模型帮助项目发起者在把精力放在系统的细节问题之前研究项目可能的选择方案。随着设计工作的进展，早期模型被更为精确的
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2024-04-20 11:31:14
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开发环境：Win10 + VS2010 + Qt 4.8.6 + QGis 2.14.4简单介绍下如何用C++方式实现QGis中图层分类显示的方法。要实现图层的分类显示主要会用到QgsCategorizedSymbolRendererV2类，这个类是一个简单的符号分类渲染器，该类是从QgsFeatureRendererV2继承而来，大家可以看下帮助文档中的截图：QgsCategorizedSymb
首先 说明 Android编译eng、user、userdebug区别 一、各选项简要说明 eng：工程版本 user：发行版本 userdebug：部分调试版本二、Android官网的解释 eng This is the default flavor. A plain make is the same as make eng.Installs modules tagged with: eng,
OSI的七层模型 它从低到高分别是：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。· 应用层：各种应用软件，包括web应用。网络服务与最终用户的一个接口，常见的协议有：HTTP FTP SMTP SNMP DNS。· 表示层：数据格式标识基本压缩加密功能。确保一个系统的应用层所发送的信息可以
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2024-07-16 17:38:40
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相信熟悉建模的同学对决策树都不陌生，常常输入数据集跑一段代码就可以输出一颗决策树，那么这颗决策树是怎么生成的呢？每一个节点是依据什么切割的呢？其实有多种算法都可以生成决策树，这里我们重点讲一下cart算法是如何通过Gini指标切割并生成分类决策树的。cart的全称为Classificationand Regression Tree，也就是分类回归树，是一种二叉递归切割算法，对于分类树和回归树有不同
概述以监督学习为例，假设我们有训练样本集(x(i),y(i)),那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的的假设模型hw,b(x),它具有参数W，b，可以以此参数来拟合我们的数据。为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个神经元的图示： 这个“神经元”是一个以x1,x2,x3及截距+1为输入值的运算单元，其输出为 其中函数
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2023-09-04 20:52:42
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# 如何实现“grnn神经网络模型iris”
## 简介
在本文中，我将教你如何使用GRNN（Generalized Regression Neural Network）神经网络模型来解决鸢尾花（iris）数据集的分类问题。GRNN是一种基于样本数据的神经网络，它可以很好地处理分类和回归问题。
## 流程图
以下是实现“grnn神经网络模型iris”的步骤流程：
```mermaid
erD
原创
2024-03-28 07:42:59
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就是训练了比如1000 iteration，但第666次是最好的模型，怎么用这第666 iteration的而不是最后一次ite
原创
2022-08-08 09:04:09
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轻流认为无代码最大的优势是“数据+业务+人才”的三维驱动，不仅仅是所谓“模型驱动”的技术路径，而更应该关注到无代码的解决方案和效果路径。文/轻流CEO薄智元之前一篇文章写了关于“无代码是否会开源”的话题。这一篇文章想和大家聊聊低代码领域比较火的“模型驱动”、“表单驱动”、“数据驱动”等概念。我认为有一些行业内的玩家把事情讲复杂了，所以今天想拆解一下，简单化做个阐述。什么是「模型驱动」？软件开发过程
什么是模型参数？简单来说，模型参数就是模型内部的配置变量，可以用数据估计它的值。具体来讲，模型参数有以下特征：（1）进行模型预测时需要模型参数 （2）模型参数值可以定义模型功能 （3）模型参数用数据估计或数据学习得到 （4）模型参数一般不由实践者手动设置 （5）模型参数通常作为学习模型的一部分保存通常使用优化算法估计模型参数，优化算法是对参数的可能值进行的一种有效搜索。模型参数的一些例子包括：（1
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2024-06-08 18:02:29
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RNN已经发展十分成熟，但仍然有许多认知仅仅停留在“RNN具有处理时间序列的输入”，对于RNN的框架结构，以及为什么演变到LSTM,LSTM如何演变到GRU却是十分含糊。本篇博客，旨在记录笔者对RNN的理解和LSTM的认知，主要从结构上、和部分公式角度理解RNN和LSTM结构。主要学习内容来自《深度学习》伊恩 古德费洛。1 RNN 结构
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2024-01-12 07:12:07
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[240] train-logloss:0.263565 valid-logloss:0.392514[250] train-logloss:0.261231 valid-logloss:0.392377[260] train-logloss:0.257999 valid-logloss:0.392149[270] train-logloss:0.254814 val...
原创
2022-07-19 11:49:58
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在这里我们来讨论一下神经网络。在我们这里所要讨论的神经网络，不是动物或者人的神经网络，而是为计算机量身定制的神经系统。计算机神经网络是一种模仿生物神经网络或者是动物的神经中枢，特别是大脑的结构或者功能，它是一种数学模型或者是计算机模型。神经网络有大量的人工神经元连接进行计算，大多情况下人工神经网络可以在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自己适应的，逐渐的过程。现在神经网络是一种基于传统统计学建模
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2023-07-24 07:59:18
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关于这个模型的介绍不想多说了，只是一个娱乐而已。下面是所有的代码，直接粘到你的M文件里面，然后跑就是了。 一分钱不收。function [ simulation,params] = GM( org )
n=length(org);
%一次累加
for i=1:n
acc(i)=sum(org(1:i));
end
%计算背景值
for i=1:(n-1)
zk(i)=0.5*(ac
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2024-04-25 13:02:22
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# Python 迭代器与生成器
在 Python 中，迭代是处理序列类型数据的一种常用方法。迭代器和生成器是 Python 提供的两种用于迭代的高效工具，它们可以帮助我们更方便地处理数据。
## 迭代器（Iterator）
迭代器是一个对象，它实现了 `__iter__()` 和 `__next__()` 方法。通过调用 `__next__()` 方法，我们可以逐个访问迭代器中的元素。当迭
原创
2024-03-08 07:18:46
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GRNN神经网络模型: 输入输出
神经网络是一种模仿人脑神经系统工作原理的计算模型，它通过一系列的输入、隐藏和输出层来进行信息处理和学习。其中，GRNN（Generalized Regression Neural Network）是一种特殊的神经网络模型，它主要用于回归问题。本文将介绍GRNN神经网络模型的基本原理，并给出相应的代码示例。
GRNN神经网络模型的基本原理
GRNN神经网络模型是
原创
2023-09-29 15:42:13
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0 引言做机器学习项目的时候总是遇到经验风险、结构风险、正则化项等这些概念，还有损失函数最小化问题，今天我们就来详细地总结下这些知识吧。1 损失函数针对单个具体样本，表示模型预测值与真实样本值之间的差距。损失函数越小，说明模型对于该样本预测越准确。 在实际应用中，选取损失函数会受到诸多因素的制约，比如是否有异常值、机器学习算法的选择、梯度下降的时间复杂度、求导的难易程度以及预测值的置信度等等。因此
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2024-05-28 12:44:07
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1 模型遗传算法和广义回归神经网络结合起来,构建出GA-GRNN方法,利用遗传算法的全局寻优和广义回归神经网络结构简单的特点,自动搜索和匹配最优光滑因子参数,实现数据精准分类.通过与实际分类情况比较,表明GA-GRNN法在实现高精度预测的同时,能够有效避免训练数据预测精度的降低.2 部分代码%% ga-grnn%% 1.初始化环境clc;clear;close all;format compact
原创
2021-10-16 13:10:03
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思维导图一、应用层概述为模型外的用户服务，提供各式各样、丰富、变幻无穷的应用没有应用层，便没有网络通信的支持参考模型中唯一不需要它的上层服务的一层应用层向参考模型之外的用户提供服务程序分类直接网络应用程序 间接网络应用程序：重定向器（Redirector）实现网络功能重定向器是置于应用中的一种小软件域名系统DNS概述解决问题：计算机常常更换IP地址
通过DHCP获得不同地址 IP地址难
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2024-06-24 20:18:34
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经典五层模型：物理层主要作用是定义物理设备如何传输数据，机器的硬件，网卡端口，网线等。数据链路层在通信的实体间建立数据链路连接，比如最基础的数据传输数据流，可以自己选择二进制或者ASCII码形式等。网络层为数据在结点之间传输创建逻辑链路，比如输入百度，网络层会为我们找到百度的网址，如何寻找到的过程就是网络层要做的事。传输层：向用户提供可靠的端到端（end-to-end）服务；传输层向高层屏蔽了下层
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2023-12-07 09:27:30
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