机器学习中基础算法的讲解文章

本文汇总了多种常用的机器学习算法,包括决策树、随机森林、逻辑回归等监督学习方法,以及K-means、Adaboost等非监督和增强学习算法。此外还介绍了神经网络的相关概念和技术。

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1.决策树

  https://blog.youkuaiyun.com/herosofearth/article/details/52347820

  https://blog.youkuaiyun.com/herosofearth/article/details/52425952

2.随机森林

  https://blog.youkuaiyun.com/qq547276542/article/details/78304454

  https://www.cnblogs.com/hunttown/p/6927819.html

3.逻辑回归

  https://blog.youkuaiyun.com/chibangyuxun/article/details/53148005

4.SVM(支持向量机)

  https://blog.youkuaiyun.com/lisi1129/article/details/70209945?locationNum=8&fps=1

  https://blog.youkuaiyun.com/denghecsdn/article/details/77313758

  https://blog.youkuaiyun.com/chaipp0607/article/details/73716226

  https://blog.youkuaiyun.com/chaipp0607/article/details/73849539

  https://blog.youkuaiyun.com/chaipp0607/article/details/73662441

5.朴素贝叶斯

https://mp.weixin.qq.com/s__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247483819&idx=1&sn=7f1859c0a00248a4c658fa65f846f341&chksm=ebb4397fdcc3b06933816770b928355eb9119c4c80a1148b92a42dc3c08de5098fd6f278e61e#rd

https://blog.youkuaiyun.com/syoya1997/article/details/78618885

6.K临近算法(KNN)

https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/5727605.html

https://blog.youkuaiyun.com/google19890102/article/details/23924971

7.K-Means算法

https://blog.youkuaiyun.com/herosofearth/article/details/52085927

8.Adaboost算法

https://blog.youkuaiyun.com/guyuealian/article/details/70995333

https://blog.youkuaiyun.com/google19890102/article/details/46376603

9.神经网络

递归神经网络

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720659

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25518711

BP神经网络

https://blog.youkuaiyun.com/google19890102/article/details/32723459

https://blog.youkuaiyun.com/accumulate_zhang/article/details/53324165

10.马尔可夫

https://blog.youkuaiyun.com/herosofearth/article/details/52221172

https://blog.youkuaiyun.com/herosofearth/article/details/52227842


以上这些是最近看算法时所看的博文,觉得还可以,基本理解了大部分,所以就贴出来,做个保存


内容概要:本文档是关于基于Tecnomatix的废旧智能手机拆解产线建模与虚拟调试的毕业设计任务书。研究内容主要包括:分析废旧智能手机拆解工艺流程;学习并使用Tecnomatix软件搭建拆解产线的三维模型,包括设备、输送装置等;进行虚拟调试以模拟各种故障情况,并对结果进行分析提出优化建议。研究周期为16周,涵盖了文献调研、拆解实验、软件学习、建模、调试和论文撰写等阶段。文中还提供了Python代码来模拟部分关键流程,如拆解顺序分析、产线布局设计、虚拟调试过程、故障模拟与分析等,并实现了结果的可视化展示。 适合人群:本任务书适用于机械工程、工业自动化及相关专业的本科毕业生,尤其是那些对智能制造、生产线优化及虚拟调试感兴趣的学生。 使用场景及目标:①帮助学生掌握Tecnomatix软件的应用技能;②通过实际项目锻炼学生的系统建模和虚拟调试能力;③培养学生解决复杂工程问题的能力,提高其对废旧电子产品回收再利用的认识和技术水平;④为后续的研究或工作打下坚实的基础,比如从事智能工厂规划、生产线设计与优化等工作。 其他说明:虽然文中提供了部分Python代码用于模拟关键流程,但完整的产线建模仍需借助Tecnomatix商业软件完成。此外,为了更好地理解和应用这些内容,建议学生具备一定的编程基础(如Python),并熟悉相关领域的基础知识。
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