RandomForestRegressor1 = RandomForestRegressor()RandomForestRegressor1.fit(X, y1)MSE1 = sklearn.metrics.mean_squared_error(y1, RandomForestRegressor1.predict(X))r2_score1 = sklearn.metrics.r2_scor
为方便大家查阅相关资料,以下是可以直接复制粘贴的参考文献&传送门:[1] 《计算智能》课件from姜军老师.[2] 杨伟, 倪黔东, 吴军基. BP神经网络权值初始值与收敛性问题研究[J]. 电力系统及其自动化学报, 2002, 014(001):20-22.[3] Spurious Local Minima are
在撰写本文之前需要感谢几位博主关于RBFNN的讲解,也是在参考了各方的资料,学习以后,才诞生了我的这篇博文。这里给出传送门,文中也会提到哪里可以参阅这些文献,所以也可以顺着本文的思路下来看:[1] https://www.cnblogs.com/pinking/p/9349695.html[2] https://blog.csdn.net/weixin_40802676/article/detai
https://blog.csdn.net/weixin_42887138/article/details/115080567 https://blog.csdn.net/weixin_42887138/article/details/115080567 代码百度云链接:https://pan.baid
看了几篇kaggle的solution,总结了一下,完成一个机器学习项目,通常分为以下几步:1.载入数据&查看数据信息2.数据预处理1(数据清洗,异常值处理)3.特征工程(在现有数据中挖掘对任务有用的新特征)4.数据处理2(将处理过的不同数据表连接、合并…最终划分为训练集和测试集,形成可以用来训练的数据集)5.模型的选择(试用几个模型来比较效果)6.模型的比较与融合(挑选好的模型互相融合)
滑模教程DR_CAN滑模教学 function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = sfuntmpl(t,x,u,flag)switch flag, %%%%%%%%%%%%%%%%%% % Initialization % %%%%%%%%%%%%%%%%%% case 0, [sys,x0,str,ts,simSta
在这里给出链接,可以先看上面的内容,我会直接引用上一篇博文的结论https://blog.csdn.net/weixin_42887138/article/details/109164200。当然我建议从第一篇开始看学习https://blog.csdn.net/weixin_42887138/article/details/109089396。 %DSC example %----------
阅读本文的之前可先移步上一篇博文打好基础:反步法控制总结(1) 反步法控制总结(1). 作于:2020-10-1916:55修改于:2020-10-2319:21
word和mathtype是真的香 作于:2020-10-151:50第一次修改:2020-10-1717:35第二次修改:2020-10-2319:14 文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识 算法技能树leetcode-设计355-设计推特5343 人正在系统学习中
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