ML_FSM_Identifier_AG 源码
Machine_learning_project 对于runnig,您需要运行main.py文件的代码。 该文件使用了我编写的类之一。 此类位于\ ML_FAB_Classes \ NN_Prep.py。 该课程进行神经网络训练。 main.py由5个部分组成,每个部分将在下文中详细说明 第1部分:导入库它导入所需的库以及我为神经网络培训编写的类 第2部分:加载数据对象本节从xdf文件加载数据并将其转换为熊猫数据帧格式 第3部分:数据初始化本节消除了数据中的噪音,并对谨慎的功能进行了热编码器操作 第4部分:ML规范化本节规范功能和连续标签 第5部分:训练本部分训练神经网络并获得训练后的模型 第6部分:结果和图本节显示了基于所有可用数据(包括训练和测试数据)的模型有多少错误,还绘制了所有可用数据的标签并将其与来自训练模型的预测标签进行比较
文件列表
ML_FSM_Identifier_AG-main.zip
(预估有个9文件)
ML_FSM_Identifier_AG-main
main_load.py
4KB
desktop.ini
42B
AG_42.xdf
1.05MB
main.py
4KB
ML_FAB_Classes
NN_Prep.py
8KB
.gitkeep
1B
__pycache__
NN_Prep.cpython-37.pyc
3KB
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