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RSS订阅原创 计算机本科毕业设计-智能分类垃圾桶
文章目录1. 前言2. 系统定义2.1 硬件装置2.2 软件功能模块2.2.1 环境依赖2.2.2 软件模块3. 详细设计3.1 硬件设计3.1.1 硬件零件型号3.1.2 智能垃圾桶硬件整体结构3.2 软件设计3.2.1 超声波检测模块3.2.2 UI可视化模块3.2.3 图像预处理模块3.2.4 MobileNetV1图像分类模块3.2.5 舵机驱动模块4. 总结1. 前言 博客简单介绍了我本科毕业设计作品——智能分类垃圾桶。使用Raspberry Pi 3B+、舵机、摄像头、亚克力板等零件材料制
2021-07-17 19:21:45
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原创 在OpenAI CartPole上实现Q-Learning强化学习算法
在OpenAI CartPole上实现Q-Learning强化学习算法1. OpenAI Gym简介2. CartPole环境说明3. Q-Learning算法原理3.1 原理3.2 连续状态离散化4. 代码5. 结果5.1 固定阈值5.2 历史最高分5.3 平均分数5.4 结果分析1. OpenAI Gym简介 OpenAI Gym是一个用于开发和比较强化学习算法（简称RL算法）的工具包，其中封装了由简单到复杂的各种游戏环境，Gym与其他的数值计算库兼容，如TensorFlow，支持Py
2021-01-01 19:27:38
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原创 采用状态空间法求解八数码问题
采用状态空间法求解八数码问题1. 问题描述2. 算法思路2.1 判断是否有解2.2 广度优先搜索求解2.3 去重2.4 输出解路线3. 数据结构及函数说明3.1 数据结构3.2 函数说明3.2.1 input3.2.2 haveSolution3.2.3 deCode3.2.4 explore3.2.5 getSolution3.2.6 print4. 流程图5. C++代码6. 代码运行结果1. 问题描述 八数码难题也称九宫问题，它是在3×3的方格棋盘上，分别放
2020-12-23 11:05:13
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原创 拉格朗日插值（Lagrange）图像缩放
拉格朗日插值（Lagrange）图像缩放1. 插值方法简介2. Lagrange插值2.1 原理2.2 例子3. Lagrange插值实现图像缩放3.1 说明3.2 代码3.3 运行结果1. 插值方法简介 通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合。通过拟合得到的函数获得未知点的数据的方法，叫做插值。 插值方法在图像领域的一个典型应用就是实现图像缩放，即调整图片尺寸
2020-12-23 09:43:45
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原创 机器学习（Machine Learning）——第4章 决策树
决策树（Decision Tree）4.1 基本流程4.2 划分选择4.2.1 信息增益4.2.2 增益率4.2.3 基尼指数4.2.4 小结4.2.5 决策树代码实现4.3 剪枝处理4.3.1 预剪枝4.3.2 后剪枝4.3.3 小结4.4 连续与缺失值4.4.1 连续值处理4.4.2 缺失值处理4.5 多变量决策树4.1 基本流程 决策树是基于树模型做决策。一般的，一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个
2020-11-24 22:33:30
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原创 基于sklearn的线性回归模型实现多变量决策树
多变量决策树1 多变量决策树简介2 实现思路3 代码中的函数说明3.1 class TreeNode3.2 trainLinear3.3 binaryTrainSet3.4 score3.5 treeGenerate3.6 predict3.7 evaluate4 完整代码5 结果1 多变量决策树简介 多变量决策树的每个非叶结点是对多个属性组合的判断。这里多个属性组合的方式可以是简单的线性组合，也可以是复杂组合，如每个非叶结点设置一个神经网络对多个属性的复杂组合进行判断。
2020-11-24 20:44:34
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原创 机器学习（Machine Learning）——第1章 绪论
本博客主要参考周志华教授的机器学习（西瓜书），对西瓜书第1章绪论部分进行总结和概述。
2020-11-13 22:57:18
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空空如也
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