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RSS订阅原创 机器学习--预测蛋白质含量实验
实验给定了300多个样本的近红外光谱数据以及相应的蛋白质含量，要求基于近红外光谱数据自动预测该样本蛋白质含量。本实验将300多个样本分成了训练集和测试集，训练集约283个样本，测试集约95个样本。其中数据集特征即为近红外光谱各个波数所对应的吸光度，波数范围为3997.95~10002.02 /cm，共计有2102个波数，也就是说每个样本会提供2102个特征。实验需要从2102个波数中选择3至20个波数来进行训练并且对测试集进行预测（预测蛋白质含量）。
2022-12-07 11:21:49
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原创 基于PCA的人脸识别
主成分分析算法（PCA）是最常用的线性降维方法，它的目标是通过某种线性投影，将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上数据的信息量最大（方差最大），以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。
2022-10-28 17:22:50
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原创 windows配置国内镜像源,pip安装所需的包
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2022-10-10 19:02:16
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空空如也
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