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
Python开发者用Pythonic这个形容词来描述具有特定风格的代码。这种风格是大家在使用Python语言进行编程并相互协作的过程中逐渐形成的习惯。那么，如何以改风格完成常见的Python编程工作呢？本节将会回答这个问题。第一条：确认自己所用的Python版本第二条：遵循PEP8风格指南第三条：了解bytes、str与unicode的区别第四条：用辅助函数来取代复杂的表达式第五条：了解切割序列的
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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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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· 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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# 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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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
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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# GRNN神经网络MATLAB代码实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何用MATLAB实现Generalized Regression Neural Network (GRNN)神经网络。GRNN是一种基于Radial Basis Function (RBF)的神经网络，用于解决回归问题。GRNN具有简单的结构和良好的逼近能力，因此非常适合初学者入门。
## 流程概述
下表概述了实现G
原创
2023-07-21 20:15:11
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公司的切割机用的是梅塞尔的等离子切割机，技术部在下发套料图的时候，会将指令文件做简化处理，形式如下：%N4G92X0Y0N6F5000N8G71N10G91N12G00X561.243Y1277.726N14M11N16M09N18G01X75.071Y160.966N20G01X-44.119Y75.746N22G01X86.386Y14.882N24G01X75.071Y160.966N26M
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2024-04-20 17:20:33
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &n
原创
2023-03-10 16:24:10
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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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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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GNU 一种自由软件计划 GNU计划，有译为“革奴计划”，是由理查德·斯托曼在1983年9月27日公开发起的。它的目标是创建一套完全自由的操作系统。理查德·斯托曼最早是在net.unix-wizards新闻组上公布该消息，并附带一份《GNU宣言》等解释为何发起该计划的文章，其中一个理由就是要“重现当年软件界合作互助的团结精神”。
# GRNN（Generalized Regression Neural Network）Python 实现教程
## 引言
在本教程中，我将向你展示如何使用Python实现GRNN（Generalized Regression Neural Network）。GRNN是一种基于神经网络的非参数回归算法，它能够通过学习样本数据的特征，实现对未知样本的预测。本教程将介绍GRNN的原理、数据准备、
原创
2023-08-17 10:17:54
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概述在SLAM中，机器人位姿和地图都是状态变量，我们需要同时对这两个状态变量进行估计，即机器人获得一张环境地图的同时确定自己相对于该地图的位置。我们用x表示机器人状态，m表示环境地图，z表示传感器观测情况，u表示输入控制，下标表示时刻，则对进行估计。而由条件贝叶斯法则，可以得到这一分解相当于把SLAM分离为定位和构建地图两步，大大降低的SLAM问题的复杂度。基于此，Gmaping算法的大致过程为用
使用Python训练回归模型并进行预测回归分析是一种常见的统计方法，用于确定不同变量间的相互关系。在Excel中可以通过数据分析菜单中的回归功能快速完成。本篇文章将介绍在python中使用机器学习库sklearn建立简单回归模型的过程。1. 准备工作首先是开始前的准备工作，在创建回归模型的过程中我们需要使用以下几个库文件，他们分别为sklearn库，numpy库，pandas库和matplotli
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2023-07-24 07:58:52
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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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1 什么是回归1.1 回归概念的来源“回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿(Francis Galton,1822～1911.生物学家达尔文的表弟)在研究人类遗传问题时提出来的。为了研究父代与子代身高的关系，高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据。他发现这些数据的散点图大致呈直线状态，也就是说，总的趋势是父亲的身高增加时，儿子的身高也倾向于增加。但是，高尔顿对试验数据进行了深入的分析，
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2024-07-18 22:15:11
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