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RSS订阅原创 文献精读笔记和感想Deep learning assisted ATR-FTIR and Raman spectroscopy fusion technology for microplastic
4、基线校正的重要性：没有高效的预处理算法，不能算的上是好的，在实际环境时会失效（故而我们对已有的数据集是否需要进一步预处理呢，这是一个重要的问题，是否这个数据足够好呢）。各种模型下的情况，发现单模态对各种特定物质的识别率很低，然后作者利用融合模型对数据进行预测，效果很好。5、去对比不同模型的分数，对比不同光谱的分数，对比融合起来的分数。7、去对比不同模型的分数，对比不同光谱的分数，对比融合起来的分数。4、数据最高级融合的思想，分配权重的思想，我觉得可以生成数据然后咱们再去分配权重然后去预测。
2026-01-16 21:16:03
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原创 机器学习知识点巩固第一章
《机器学习基础问答摘要》本文通过问答形式梳理机器学习核心概念：1）有监督学习利用标签数据（分类/回归），无监督学习基于相似性聚类；2）建模流程含数据获取、预处理、特征工程、模型训练与评估；3）特征工程是决定模型上限的关键步骤；4）欠拟合（模型简单）和过拟合（模型复杂/数据不足）是常见问题；5）推荐使用scikit-learn库搭建环境（安装命令：pip install scikit-learn）。全文强调特征工程的重要性和模型调优的核心思路。
2025-06-13 16:58:15
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1原创 P1200 [USACO1.1]你的飞碟在这儿Your Ride Is Here
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2022-08-15 18:03:10
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原创 P1205 [USACO1.2] 方块转换 Transformations 洛谷 c++实现
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2022-08-09 14:27:22
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空空如也
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