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python 混淆矩阵_python机器学习库-Kaggle皮马印第安人糖尿病预测分析

项目摘要本项目主要使用python对各医学参数与糖尿病之间的关系进行可视化分析、描述性分析。使用scikit-learn机器学习工具进行推断性分析,对数据标准化、使用逻辑回归算法对测试集数据进行预测,最后使用混淆模型和准确率对模型进行评估。主要结论:数据集768人中,有268人患病,500人不患病,患病率为34.90%;糖尿病患者的平均葡萄糖浓度、平均舒张压、平均皮褶厚度、平均血清胰岛素、平均体重

ffmpeg rtsp转rtmp_rtsp流前端web页面播放

rtsp作为实时流传输的一种协议,经常用于视频监控业务,摄像头实时产生的流就是rtsp流。一般视频监控业务厂商会提供专门的客户端供客户浏览实时视频流。视频分析业务兴起后,很多业务系统(特别是GA行业),都以B/S方式提供给用户,毕竟在GA的PC中每一台上安装一个client比较麻烦。在很多应用中,GA工作人员希望通过浏览器直接查看摄像头的实时视频流,但是浏览器在无插件情况下不支持实时视频流的播放。

闪迪服务器芯片,随身携带的存储服务器,闪迪推出Connect系列无线存储产品

拼 命 加 载 中 ...近年来便携式移动设备发展迅速,移动设备内部虽然有大容量的存储空间,但是总会有不够用的时候,SanDisk最近推出了Connect系列存储设备,其最大特色是支持WiFi连接各种移动设备,实现无线存储的功能。首先是这款SanDisk Connect Wireless FlashDrive,外形和普通U盘差不多,不过上面有一个无线连接的开关,内置了电池使其可以独立运作,是一个可

excel poi 的xml配置_java - Apache POI Excel - 如何配置要扩展的列?

java-Apache POI Excel- 如何配置要扩展的列?我使用groupRow()生成setColumnGroupCollapsed()来输出一些数据。我面临的问题是,在创建和打开电子表格时,不会扩展列,以便乍一看不会出现像Date格式化文本这样的长文本。我可以双击excel中的列边框来展开或拖动边框来调整列宽,但可能有20多列,每次打开电子表格时我都无法手动执行此操作:(我...

直方图均衡化图像增强 matlab,图像增强(双向直方图均衡化)!

clearg=imread('C:\Users\hp\Desktop\1.jpg');%读取原始图像[row,col]=size(g);%获取图像高度row,宽度colg=imnoise(g,'gaussian',0,0.005);%添加高斯噪声g=g+1; ...

箱形图适用于哪种数据_科研工具数据可视化助手【中科知汇】

使用可视化工具既可通过数据清洗、分析完成“一图抵千言”的展示说明,也可通过图像辅助数据的挖掘与分析。小编基于前期对于科研人员的调研,推荐几个高使用量的相关工具,包括Flourish、Tableau、Matplotlib、Orange,为准备开展数据分析及可视化工作的您提供参考。Flourish1.简介此在线工具可帮助您将数据转化为动态的图表与地图,起到交互式表达的作用。2.特点1通过交互...

matlab 喇叭 声场,求声场模拟程序 真心跪求!!!!

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼close all; clear all;clca=1000; % a为水的密度f=1.0e6; % 频率c1=1.5e3; % 水中传播速度c2=6.4e3; % 在铝中的传播速度a1=0; % 内环半径a2=25e-3;...

matlab风场模型,风电场并网建模

背景:随着科技的进步,风机技术在全球可再生能源领域中占据了主导地位, 其中运用良好的管理方法,有效地研究风场中各个组成部分的协调操作和管理在确保经济性的同时保证系统质量,变得越发重要。在本次网络研讨会中,MathWorks高级应用工程师吴菁将为您演示如何采用混合技术,利用建模和仿真进行风场中高效的无功功率管理研究。 该技术研究了鼠笼型和双馈型两种风机的混合配置下,通过双馈型风机转子侧的逆变器和ST

数学建模模型大全_初中数学经典几何模型大全

一 中点模型【模型1】倍长1、倍长中线;2、倍长类中线;3、中点遇平行延长相交【模型2】遇多个中点,构造中位线1、直接连接中点;2、连对角线取中点再相连【例】在菱形ABCD和正三角形BEF中,∠ABC=60°,G是DF的中点,连接GC、GE.(1)如图1,当点E在BC边上时,若AB=10,BF=4,求GE的长;(2)如图2,当点F在AB的延长线上时,线段GC、GE有怎样...

神经网络用python还是matlab_什么是神经网络?

神经网络使用的技术用于设计神经网络应用场景的常见机器学习技术包括监督式学习和无监督学习、分类、回归、模式识别和聚类。监督式学习训练监督式神经网络生成响应样本输入的所需输出,使其专门适用于动态系统建模和控制、噪声数据分类和未来事件预测。Deep Learning Toolbox™ 包括四种监督式网络:前馈网络、径向基网络、动态网络和学习向量量化网络。分类分类是一种监督式机器学习,在该学习中,算法将“

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