【R语言数据科学】（十七）：常见机器学习算法（附代码实现）
之前我们已经介绍了基本的数据导入、预处理、可视化以及如何评估一个模型。接下来我们将介绍一下具体的机器学习算法以及实现过程。在这里提供了一些跨越不同方法的示例。在本章中，我们将使用两个预测数字的数据来演示几种常见分类算法是如何工作的。后续会专门出一个子系列完善各类机器学习算法的实现。
PCA主成分分析算法专题【Python机器学习系列（十五）】
PCA主成分分析算法专题【Python机器学习系列（十五）】文章目录1. PCA简介1.2 python 实现 鸢尾花数据集PCA降维1.3 sklearn库实现 鸢尾花数据集PCA降维案例
如何用人工智能自动玩游戏
让AI玩游戏的思想早在上世纪就已经有了，那个时候更偏向棋类游戏。像是五子棋、象棋等。在上世纪“深蓝”就击败了国际象棋冠军，而到2016年“Alpha Go”击败了人类围棋冠军。到现在，AI涉略的不仅仅是棋类游戏。像是超级马里奥、王者荣耀这种游戏，AI也能有比较好的表现。今天我们就来用一个实际的例子讨
高分二号卫星影像下载
高分二号（GF-2）卫星是我国自主研制的首颗空间分辨率优于1米的民用光学遥感卫星，搭载有两台高分辨率1米全色、4米多光谱相机，具有亚米级空间分辨率、高定位精度和快速姿态机动能力等特点，有效地提升了卫星综合观测效能，达到了国际先进水平。
Keras深度学习实战（26）——文档向量详解
本节中，我们首先介绍了文档向量概念提出的背景，然后介绍了文档向量的基本概念以及如何生成文档向量，并了解了构建文档向量的策略，最后使用 Keras 从零开始实现了文档向量生成模型，并使用航空公司的 Twitter 数据集训练得到了数据集的文档向量。
在自己电脑运行Stable Diffusion和完整项目下载
本文中将介绍如何下载Stable Diffusion代码和预训练模型，并且将其整合成一个能够在本地电脑运行的项目，最后也会提供完整项目的下载。
【论文导读】 - 关于联邦图神经网络的3篇文章
图神经网络( GNNs )凭借其强大的处理实际应用中广泛存在的图数据的能力，受到了广泛的研究关注。然而，随着社会越来越关注数据隐私，GNNs面临着适应这种新常态的需要。这导致了近年来联邦图神经网络( FedGNNs )研究的快速发展。虽然前景广阔，但这一跨学科领域感兴趣的研究者来说是极具挑战性的。对
ROS1学习笔记：ROS命令行工具的使用（ubuntu20.04）
基于VMware Ubuntu 20.04 Noetic版本的环境。
使用 Temporal Fusion Transformer 进行时间序列预测
目前来看表格类的数据的处理还是树型的结构占据了主导地位。但是在时间序列预测中，深度学习神经网络是有可能超越传统技术的。
2022数学建模国赛C题详细思路：基于随机森林和灰色关联度分析
问题1使用微分方程模型，建立风化过程中化学成分含量的微分方程模型，（可以参考放射性元素微分方程模型类似建模）。问题2需要对于每个类别选择合适的化学成分对其进行亚类划分，使用随机森林算法划分亚类。问题3根据问题2建立的随机森林模型，预测划分所属类型。问题4分需要析其化学成分之间的关联关系，可以使用灰色
2022数学建模国赛C题 古代玻璃制品的成分分析与鉴别思路
我发现好多队都在犹豫怎么做，找各种思路做题注意不要来回切换思路，有个思路先实践一下，写到论文里，先有个baseline，再慢慢改进，要不犹豫到最后，一整天了啥也没做出来。下面是我的一点思路，供大家参考。本专栏还有很多其他优秀文章，可供大家参考。
2022数学建模国赛B题思路分析
2022国赛数学建模B题—无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位
2022年全国大学生数学建模 c题思路分享 分析高钾玻璃、铅钡玻璃的分类规律 比较不同类别之间的化学成分关联关系的差异性
本人去年拿了湖南省省一，今年因为各种原因就没有参加这个比赛了。但是看到了2022年数学建模题目，我也想分享一下我的见解，希望给大家提供一些思路上的帮助，但是我也还没具体去分析，各位看官看完，有所收获就是对我最大的鼓励，不敢苟同的也就当图一乐看看吧。废话不多说直接开始分析题目。
2022年全国大学生数学建模竞赛E题目-小批量物料生产安排详解+思路+Python代码时序预测模型(三)
千呼万唤始出来啊家人们，真的是累死我了兄弟们，我昨天上了一天的班，晚上还整这个国赛敲代码敲到晚上2点才睡觉，搞得我也像是在比赛一样，麻了。不过一直写到现在也答应了很多小伙伴今天上午一定要写完E题第一问的思路和解析的，现在终于是把全部第一问的问题都梳理清楚，思路也理明白了。周预测模型其实小伙伴们不用限
羊了个羊 通关代码思路
羊了个羊小游戏解析
美化Matplotlib的3个小技巧
在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧
2022年全国大学生数学建模比赛C题思路持续更新
感兴趣移步https://ttaozhi.com/t/p.html?id=r0iFQjPvCp这里看更新：我问了个问题，大家回答一下，我们的预测方法可能有失偏颇。问题一对附件数据统计即可，关于预测需要建立一个简单模型（线性即可），进一步的写一些，也可以先借助spss得到一个“不知道怎么来”的预测结果
2022年全国大学生数学建模竞赛E题目-小批量物料生产安排详解+思路+Python代码时序预测模型(二)
这篇文章主要是弥补了上篇文章遗留下来的数据趋势和销售单价的问题，并且将时序预测模型给完全做出来，可以说是任务量满满啊，那么现在我们就开始着手一步一步建模。
2022全国大学生数学建模国赛C题代码完整教程
C 题 古代玻璃制品的成分分析与鉴别 已经完成所有代码可以对比文物样本表面有无风化的化学成分的一些统计学规律，这块主要其实也是差异性分析和相关性分析，不过在做这两个分析之前，我们可以做一些数据合或者分类汇总，观察推断出来两种玻璃文物类型的有无风化以及成分的差异或者相关情况，进而推断出来统计规律，形成
2022数学建模国赛高教社杯C题思路
对于问题一，题目要求我们根据这表1中的表面风化与其玻璃类型、纹饰和颜色的关系进行分析，如下图1所示。对于后半问的问题就会涉及到表单2，需要我们分析表面有无风化化学成分含量的统计规律，根据给出的表单2中的数据预测其风化前的化学成分含量。C题作为国赛中最简单的一道题目，今年依旧持续发力，C题为成分分析类
