选西瓜

最新推荐文章于 2025-09-01 22:56:07 发布
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[机器学习]决策树选西瓜
weixin_47593895的博客
12-28 3577
文章目录一、决策树1、画法2、决策树的剪枝3、挑西瓜决策树3.1利用信息增益选择最优划分属性二、sk-learn库对西瓜数据集，分别进行ID3、C4.5和CART的算法代码实现1.ID3算法2、C4.5算法3、CART算法三、参考 一、决策树 在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 1、画法 机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对
决策树挑出好西瓜
hh444565的博客
10-31 751
一
生活篇之怎么选西瓜
WSH2012ffff的博客
09-08 995
💎💎夏天到了，你知道怎么挑选又甜又好吃的西瓜吗？我们常常听见下列选取西瓜的方法：第一，西瓜顶部的环越大，愈糟糕。无关，下环愈小，皮愈薄，吃上去便愈糟：第二，颜色应该是选取绿松石绿色，因而绝不是雾白色。第三，西瓜线整洁是个糟糕瓜：第四，西瓜头，亦便是”的领带头，假如是一条直线，绝不想要，但是假如细长上去，便非常味道了。但是，根据西瓜的形状、颜色和纹路来挑西瓜有科学依据吗？其实，西瓜的那个圈圈，是花冠脱落后留下的痕迹，跟含糖量没有直接关系。冬瓜纹的西瓜一样会很甜，只是最近很少见到了。
【机器学习入门】5.1 线性回归基本形式——从“选西瓜”看懂线性模型的核心逻辑
国科大硕士在读，分享Python/GEE/Matlab/R专业代码实践，涵盖数据分析、算法开发与应用技巧等，以代码会友。
09-01 1033
本文介绍了机器学习中最基础的预测模型——线性回归。文章从房价预测、西瓜好坏判断等生活化案例入手，解析线性回归的核心思想：通过特征的线性组合预测连续结果。重点讲解了模型的权重和偏置参数的实际意义，并以"选西瓜"为例演示了公式应用。文章强调线性回归因其逻辑简单、可解释性强而成为入门首选，同时介绍了其参数学习方法（正规方程和梯度下降）和实际应用场景（房价、成绩、销量预测等）。最后总结线性回归三要素：特征权重、偏置和线性组合，为后续学习复杂模型奠定基础。
利用GPT-4O智能挑选西瓜，啊？我嘞个大西瓜
2401_84494441的博客
11-08 837
在 5 月 15 日，OpenAI 旗下的大模型 GPT-4o 已经发布，那时网络上已经传开， 但很多小伙伴始终没有看到 GPT-4o 的体验选项。在周五的时候，我组建的 ChatGPT 交流群的伙伴已经发现了 GPT-4o 这个选项了，是在没有充值升级 Plus 版的情况下，意味着这个模型已经更新给大众免费使用了。我看到后，立马放下手中正在编写的代码，开启 GPT 登录后果然有一个 GPT-4o 的选项，然后发现它的功能比 3.5 模型更加全面了，它不仅能够全面覆盖听觉、视觉和语音。
贝叶斯公式-使用西瓜纹路举例讲解
代码笔记
11-08 624
我来用西瓜的例子详细解释贝叶斯公式 P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B)：假设我们要判断一个有纹理的西瓜是否是好瓜。.2%实际应用中,我们通常会考虑多个特征(纹理、颜色、声音等),这就引出了朴素贝叶斯分类器。
决策树之挑选西瓜
IT23131的博客
10-31 8665
一.决策树 决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。最经典的决策树算法有ID3、C4.5、CART，其中ID3算法是最早被提出的，它可以处理离散属性样本的分类，C4.5和CART算法则可以处理更加复杂的分类问题. 二.西瓜挑选问题描述 举个例子：夏天买西瓜时，我一般先选瓜皮有光泽的（新鲜），再拍一拍选声音清脆的（成熟），这样挑出来的好瓜
夏天来了，教你怎么选西瓜
luckykapok918的专栏
05-20 747
第一，西瓜底部的圈圈，越小越好，相反的，底部圈圈越大，皮越厚，越难吃：       第二，颜色最好挑青绿色，不要雾雾白白的。       第三，西瓜纹路整齐就是好瓜：       第四，西瓜头，就是所谓的蒂头，若是直直的一条线，就不要，但若是卷曲圈起来的，就很甜。
使用决策树算法预测西瓜的好坏
热门推荐
qq_46689721的博客
10-31 1万+
文章目录1、决策树简介2、 1、决策树简介     决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。 它是一种典型的 分类方法 ，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。 本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。其使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念     决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一
决策树挑出好西瓜【人工智能】
wanerXR的博客
10-31 1747
这里写目录标题一级目录二级目录三级目录 一级目录 二级目录 三级目录
人工智能-决策树实验（对西瓜数据集 3.0 的分类）
06-05
在本实验中，我们将深入探讨如何利用人工智能中的决策树算法对西瓜数据集 3.0 进行分类。决策树是一种流行的监督学习方法，尤其适用于分类问题，它通过构建一个树形结构来模拟一系列决策过程，最终达到预测目标变量...
西瓜成熟度识别数据集，13358张原始图，正确识别率98.8％，支持YOLO v7格式标注 两个标记： ripe和unripe 识别成熟和未成熟的西瓜
02-25
西瓜成熟度识别数据集是由13358张原始西瓜图像组成，这些图像已经通过人工标注，分为成熟（ripe）和未成熟（unripe）两种标签。该数据集不仅包含了大量样本，而且具有极高的正确识别率，达到了98.8%，这表明数据集的...
【西瓜微社区插件全套打包】Discuz插件+商户中心+西瓜微社区视频+微社区聚合
02-05
本插件包包括19个插件：西瓜微社区视频，发帖选板块，视差背景，微社区114，微社区板块，微社区表态，微社区导航，微社区定位，微社区翻页，微社区分享，微社区广告，微社区会员，微社区美化，微社区签到，微社区...
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究”展开，重点探讨了将强化学习中的Q-Learning算法与传统PID控制相结合，用于提升自主水下机器人（AUV）控制系统性能的技术方案。文中介绍了AUV的动力学建模过程，设计了基于Q-Learning的自适应PID控制器，通过Matlab代码实现仿真验证，展示了该方法在轨迹跟踪、抗干扰能力和参数自整定方面的优势。研究强调了智能控制算法在复杂海洋环境中对提升AUV自主性和控制精度的重要意义。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的自动化、机器人、海洋工程等专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂系统的智能控制设计；②为PID控制器参数自整定问题提供基于强化学习的新解决方案；③作为智能控制与传统控制融合研究的教学案例与技术参考。; 阅读建议：读者应重点关注Q-Learning与PID结合的控制结构设计、奖励函数构建以及Matlab仿真实现细节，建议结合文中提供的代码进行实践复现，并尝试调整算法参数以深入理解其控制性能变化。
苏州市数据条例(1).pdf
11-26
苏州市数据条例(1)
1995-2023年全球经济自由度指数数据
11-26
1995-2023年全球经济自由度指数数据 1、时间：1995-2023年 2、来源：美国传统基金会 3、指标：Name、Index Year、Overall Score、Property Rights、Government Integrity、Judicial Effectiveness、Tax Burden、Government Spending、Fiscal Health、Business Freedom、Labor Freedom、Monetary Freedom、Trade Freedom、Investment Freedom、Financial Freedom（ 总体得分、财产权、政府廉政、司法效力、税负、ZF支出、财政健康、商业自由、劳动自由、货币自由、贸易自由、投资自由、财务自由） 4、范围：180个国家地区 5、指标说明：根据得分，所有国家和地区被分为如下5个等别：完全自由（80-100）、比较自由（70-79.9）、有限度自由（60-69.9）、比较压制（50-50.9）、压制（0-49.9）。 6、全球经济自由度指数（Index of Economic Freedom）是衡量国家或地区居民在经济活动中自由程度的综合性指标体系，其核心在于通过量化评估政府对经济的干预程度，反映市场运作的自由度与效率。经济自由度越高，市场机制越完善，资源配置效率越高，长期经济增长潜力越大。
基于51单片机的RFID门禁系统（刷卡+密码）资源下载
11-26
提供了一个基于51单片机的RFID门禁系统的完整资源文件，包括PCB图、原理图、论文以及源程序。该系统设计由单片机、RFID-RC522频射卡模块、LCD显示、灯控电路、蜂鸣器报警电路、存储模块和按键组成。系统支持通过密码和刷卡两种方式进行门禁控制，灯亮表示开门成功，蜂鸣器响表示开门失败。 资源内容 PCB图：包含系统的PCB设计图，方便用户进行硬件电路的制作和调试。 原理图：详细展示了系统的电路连接和模块布局，帮助用户理解系统的工作原理。 论文：提供了系统的详细设计思路、实现方法以及测试结果，适合学习和研究使用。 源程序：包含系统的全部源代码，用户可以根据需要进行修改和优化。 系统功能 刷卡开门：用户可以通过刷RFID卡进行门禁控制，系统会自动识别卡片并判断是否允许开门。 密码开门：用户可以通过输入预设密码进行门禁控制，系统会验证密码的正确性。 状态显示：系统通过LCD显示屏显示当前状态，如刷卡成功、密码错误等。 灯光提示：灯亮表示开门成功，灯灭表示开门失败或未操作。 蜂鸣器报警：当刷卡或密码输入错误时，蜂鸣器会发出报警声，提示用户操作失败。 适用人群 电子工程、自动化等相关专业的学生和研究人员。 对单片机和RFID技术感兴趣的爱好者。 需要开发类似门禁系统的工程师和开发者。
51单片机+HC05蓝牙模块+手机app+智能小车控制套件
11-26
此资源文件为您提供了一个基于51单片机的智能小车控制套件的详细方案，通过MIT App Inventor搭建的手机app实现对智能小车的远程控制。 资源简介 资源中包含了一个通过HC05蓝牙模块与51单片机连接的智能小车控制系统，用户可以通过手机app发送指令，实现小车的前进、后退、左转和右转。此外，我们还为小车增加了蜂鸣器报警和LED电灯功能，使其具备更多的互动性和实用性。 功能特点 使用MIT App Inventor搭建的手机app，操作简单方便。 51单片机接收蓝牙模块的指令，控制小车运动。 具备蜂鸣器报警功能，可应用于多种场景。 LED电灯功能，为小车提供夜间照明。 文件内容 本资源文件包含以下内容： 51单片机程序代码 HC05蓝牙模块配置说明 手机app设计教程 智能小车硬件连接示意图 请根据您的需求，仔细阅读相关文档，逐步搭建属于您的智能小车控制系统。祝您在使用过程中收获满满，尽情享受科技带来的乐趣！
51单片机c源码-99倒计时
11-26
51单片机c源码-99倒计时
西瓜英文
08-10
（我选了5个，但可以调整到3-5个） 问题数量：3-5个，所以我可以做4个或5个。 为了安全，做4个。 相关问题应该基于用户的问题和我的回答。用户问英文，所以我回答了watermelon。相关的问题可以是关于西瓜的更多...
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