我参加的第二届（2020年），国二12月20日的决赛，因为抓期末复习，所以现在才出这篇题解决赛有6个编程题 文末可下载题目和源码一题目描述某高校食堂开办了一个自助餐厅，使用智能餐盘和自动结算，计算学生餐费。智能餐盘能够识别所打莱品类型，重量，单价（计价单位为：元/100克）食堂计划以每道菜、汤独立定价；主食200克以内免费，200克以上部分收费（如果打了多道主食，依据输入次序累计免费200克以下部
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2024-05-09 09:42:13
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文章目录前言一、什么是足球预测的底层逻辑？二、思考逻辑分析步骤1.对接整体数据2.获取数据分享地址 前言很多朋友看赛事经常是看的很模糊，把握不了赛事到底是怎么回事，不是经常连着挂，就是自己认为的结果和现实的结果老是反了。这些问题不是你一个人是这样，大多数朋友都是这样。因为有些足球预测底层逻辑的东西你真的不知道。一、什么是足球预测的底层逻辑？现在直接进入主题，什么是足球预测的底层逻辑。这底层逻辑是
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2024-10-21 12:28:45
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原创
2023-09-28 14:16:53
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小编导读随着科技的迅猛发展，短短的几十年间，互联网几乎将全球的人联系了起来，世界上所发生的事件都开始相互影响。随即，大数据成为时代的热潮，人工智能技术有了长足的进步，智能化的概念渗透到各行各业。而这一切的背后，机器学习发挥着深远的影响，以至于似乎每个人都或多或少地需要接触机器学习。然而应该从何入手却是一个让人苦恼的问题。为了解决这一问题，作者通过总结多年的知识积累及工作经验，分别用Java和Pyt
## Python XGBoost预测实现流程
### 1. 准备数据
在进行预测前，首先需要准备好要用于预测的数据。数据可以是CSV文件、数据库中的表、Pandas DataFrame等。确保数据包含预测所需的特征列。
### 2. 加载数据
使用Python的相关库（如Pandas）加载数据，并将其转换为可以输入XGBoost模型的格式。通常情况下，我们需要将特征列和目标列分开。
```
原创
2023-11-28 05:20:40
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提升（Boosting）是一种常用的统计学习方法，在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器（一般是弱分类器），并将这些分类器线性组合，最终提高分类器的性能。而针对于这种提升方法而言，需要回答两个问题，一是在每一轮如何改变训练样本的权值或概率分布；二是如何将弱分类器组合成一个强分类器。Adaboost属于Boosting一种，它可以很好的解决上述两个问题，针对第一个问题，Adaboos
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原创
2023-11-18 22:36:13
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学号 2019-2020-2314《数据结构与面向对象程序设计》实验2报告课程：《程序设计与数据结构》班级： 1823姓名： 鞠明翰学号：20182314实验教师：王志强实验日期：2019年9月21日必修/选修： 必修1.实验内容(1) 编写简单的计算器，完成加减乘除模运算。(2) 要求从键盘输入两个数，使用判定语句选择一种操作，计算结果后输出，然后使用判定和循环语句选择继续计算还是退出。(3)
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2024-02-23 11:26:44
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原创
2023-09-28 14:41:57
245阅读
GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，叫法比较多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树
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2024-03-10 08:45:14
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上面我们可以看见房屋的各种属性信息
也就是房屋的各个特征为了更形象化的展示房屋的特征,我们使用图形来直观展现使用,我们前面介绍的Graphlab Canvas来展现重定向到当前页面展现 接下来,我们就来,构建回归模型被用来去拟合模型的数据叫做训练集那些作为真实预测的替代叫做测试集步骤:分离出训练集合测试集说明,这里直接调用SFrame的random_split方法就好,
括号内的第一个参数,是
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2024-09-20 15:18:33
241阅读
01文章信息《Short-term traffic state prediction from latent structures: Accuracy vs. efficiency》。华盛顿大学2020年发在part C上的一篇文章。02摘要近年来，深度学习模型因其对复杂非线性关系的建模能力，在交通状态预测等诸多研究领域显示出良好的应用前景。然而，深度学习模型也有一些缺点，使其在某些短期流量预测应
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原创
2023-11-18 22:18:43
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# 实现回归预测 Python XGBoost
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用 Python 中的 XGBoost 库进行回归预测。在这个过程中，你将学习如何准备数据、构建模型、训练和预测结果。首先，我们来看一下整个流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 模型构建
模型构建 --> 模型训练
原创
2024-06-01 06:34:54
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2023-10-01 23:27:37
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2023-10-01 23:33:31
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2023-11-18 22:24:02
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原创
2023-11-18 22:26:19
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GBDT简介GBDT的全称是Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树，它在普通决策树的基础上添加了梯度提升方法，从1颗决策树演变为多颗决策树，逐步提升学习精度。网上有大量介绍GBDT的文章，大部分都是讲原理和推公式，公式推导是算法的精髓，自己亲自推导一遍，更有感觉。但考虑到算法的复杂度，不妨先从源码实现的角度理解算法流程，再反过来理解公式推导，似乎效率更高，因
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2024-05-10 16:00:21
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# xgboost 保存的模型用Java预测教程
## 1. 引言
本文旨在教会刚入行的开发者如何使用Java对xgboost保存的模型进行预测。xgboost是一种高效的机器学习模型，它在许多领域都有广泛应用。通过使用Java预测xgboost模型，我们可以在Java项目中使用已经训练好的模型进行预测。
## 2. 整体流程
下面是使用Java预测xgboost保存的模型的整体流程，我们可以
原创
2023-10-22 12:50:04
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