ensemble_projeto:多个分类器系统学科项目 源码
ensemble_project 多个分类器系统学科项目 学生们: 菲利普·科埃略·利马·杜阿尔特 乔斯·弗拉维奥(JoséFlávio) PSO促进时间序列预测的极限学习机集成模型的复制:在电力消耗问题中的应用 方法: 榆树 加权平均合奏 粒子群算法 损失函数是RMSE。 在评估适应度函数之前,请记住将权重归一化为0到1。 PSO参数: 100次迭代 100颗 w = 0.7298 c1和c2 = 1.49618 运行代码: 依存关系: python 3x NumPy 大熊猫 Scikit学习 matplotlib 统计模型 mpl_toolkits pyswarms-> Scikit-ELM->根据教程安装 实验一:圣菲激光强度 在终端上运行训练脚本: python treinamento_santa_fe.py 在终端中运行测试脚本: python t
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ensemble_projeto:多个分类器系统学科项目
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apresentacao ensemble.pdf
677KB
MANIFEST.in
25B
.coveragerc
351B
LICENSE
1KB
setup.cfg
109B
make.bat
7KB
Makefile
7KB
project-template.css
273B
copybutton.js
3KB
.gitignore
918B
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