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  1. LINGO软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：312kb
    • 提供者：huxlaylyx

  1. one-hot_coding.py

  2. 从excel导入数据到转换为独热编码，傻瓜式运行，适合入门机器学习阶段。独热编码适合该特征内的数据没有大小关系，在机器学习中很常用的处理手段

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：352byte
    • 提供者：weixin_43667423

  1. LMPM-源码

  2. 瘦均蛋白机！ 目录 项目概况 蛋白质的基于结构的设计在纳米颗粒疫苗中显示出巨大的希望。 然而，设计和纳米颗粒的功能和使用的主要障碍之一是次优分泌。 在这个项目中，我们分析了三种不同生物（人类，酵母和大肠杆菌）中的蛋白质，以将亚细胞位置与遗传可编码特征相关联。 我们还添加了扩展此模型的选项，以包括跨膜电位，二级结构螺旋的百分数和氨基酸的柔韧性。 这些模型可预测蛋白质属于分泌类的可能性。 我们还添加了将点突变引入设计的蛋白质中以提高分泌分数的功能。 依存关系 用于计算分子生物学的工具，包括序列转换

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：142mb
    • 提供者：weixin_42118160

  1. 机器学习入门 — 基于随机森林的气温预测（三）随机森林参数选择

  2. 本文中将针对树模型的参数进行优化 数据预处理 前面已经做过好几次数据预处理了，这里直接上代码 得到数据 # 导入工具包 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 features = pd.read_csv('data/temps_extended.csv') # 独热编码处理数据 features = pd.get_dummies(feat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：104kb
    • 提供者：weixin_38677306

  1. 机器学习入门 — 特征编码

  2. 数值特征 离散值处理 数值特征的处理，最常见的方法，就是离散值处理了 对于一份新拿到手的数据来说，会有很多不能被计算机识别的数据，这就需要对它们进行处理 LabelEncoder import pandas as pd import numpy as np # 加载数据 vg_df = pd.read_csv('datasets/vgsales.csv', encoding = ISO-8859-1) vg_df[['Name', 'Platform', 'Year', 'Genre', 'Pu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：334kb
    • 提供者：weixin_38743602