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本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型:集合学习算法,解释型算法,聚类算法,降维算法,相似性算法,并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点:1、应用性。 涉及到应用问题时,知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别,让你更好地了解这些模型应当如何应用。2、相关性。 本文并不包括所有的机器学习模型,比如Naïve Bayes...
文献来源:摘要:对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。实际算例验证表明,按照小时级、月度级、年度级等时间尺度进