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【手搓深度学习算法】利用决策树进行天气预测——线性数据分析部分

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简介：
本项目通过构建决策树模型来探索和预测天气模式，着重于对收集到的气象数据进行线性分析，以优化决策树的学习算法。 【手搓深度学习算法】用决策树预测天气-线性数据篇

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  • 【手搓深度学习算法】利用决策树进行天气预测——线性数据分析部分
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    本项目通过构建决策树模型来探索和预测天气模式，着重于对收集到的气象数据进行线性分析，以优化决策树的学习算法。 【手搓深度学习算法】用决策树预测天气-线性数据篇
     
  • 手动实现深度学习算法中的决策树以预测天气-离散数据篇
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    本文详细介绍了如何手动构建和应用决策树模型于深度学习框架中，专注于使用离散型气象数据进行天气预报，适合对机器学习与天气数据分析感兴趣的读者。 手搓深度学习算法用决策树预测天气：离散数据篇
     
  • 利用茅台股票数据进行分析和深度学习预测
    优质
    本项目运用历史股价数据，特别是以贵州茅台为例，结合统计学与机器学习技术，旨在探索并优化金融市场的预测模型。通过深入分析影响股价的关键因素及模式识别，力求提高对未来趋势的预测准确性。 基于茅台股票数据进行分析，并利用深度学习模型来进行股票预测。
     
  • 基于决策树算法的学生学习行为预测分析.zip
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    本项目采用决策树算法对学生的学习行为进行预测和分析，旨在通过挖掘影响学生学业成绩的关键因素，为教育提供个性化教学建议。 本设计运用决策树算法从多个角度分析某学校网上平台的学生行为数据，并根据学生的综合成绩将其分为三类：优秀（80分至100分）、良好（60分至79分）及差（0分至59分）。这些数据分析包括到课率、预习率、习题正确率和综合成绩，总共有千余条数据。通过已有的学生行为数据建立决策树模型，为该平台未来的使用者提供预测功能，并起到教学预警的作用。
     
  • 天气预测的决策树方法
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    本研究探讨了利用决策树算法进行天气预测的方法，通过分析气象数据构建模型，以提高预报准确性和效率。 在数据挖掘课程中，我们可以使用决策树算法来进行天气预测的实验。这种方法能够帮助我们理解如何通过历史气象数据来构建模型，并进行未来天气情况的推测。
     
  • 【DELM预测】利用天鹰算法优化深度学习极限学习机进行数据回归预测（含MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供基于天鹰优化算法改进的深度学习极限学习机模型，用于高效的数据回归预测。附带详尽的MATLAB实现代码及说明文档。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 使用Python和C4.5决策树算法对鸢尾花数据集进行分类分析
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    本研究运用Python编程语言及C4.5决策树算法，针对经典的鸢尾花数据集展开深入的分类分析，旨在探索其在模式识别与机器学习中的应用潜力。 使用Python的C4.5决策树算法对鸢尾花卉数据集（Iris）进行分类，并生成可视化的决策树图表。
     
  • 月球数据分析预测（使用决策树与随机森林算法）.zip
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    本项目通过运用决策树和随机森林算法对月球数据进行深度分析与精准预测，旨在探索机器学习技术在航天领域的应用潜力。 月亮数据预测采用决策树和随机森林算法进行分析。
     
  • 基于Paddle的机器学习与深度学习实践——利用SGD算法进行波士顿房价线性回归及预测分析.zip
    优质
    本资料深入讲解了如何使用Paddle框架结合随机梯度下降(SGD)算法进行波士顿房价数据集的线性回归模型训练，并实现房价预测。通过实际操作，学习者能掌握机器学习与深度学习的基础实践技能。 import paddle from paddle.nn import Linear import paddle.nn.functional as F import numpy as np import os import random def load_data(): # 从文件导入数据 datafile = ./work/housing.data # 将原始数据进行重写，以适应所需格式。 data = np.fromfile(datafile, sep=,, dtype=np.float32) feature_names = [CRIM, ZN, INDUS, CHAS, NOX, RM, AGE, DIS, RAD, TAX, PTRATIO, B, LSTAT, MEDV] # 特征数量 feature_num = len(feature_names)
     
  • 课程成绩预测中决策树分类算法的应用分析
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    本文探讨了在课程成绩预测领域中应用决策树分类算法的有效性与优势，通过具体案例分析展示了该方法的实践价值。 本研究利用决策树分类算法探讨其在课程成绩预测中的应用价值。通过收集某门课程学生的学业数据及期末考试成绩，我们建立了一个包含学号、姓名、性别、出勤率、小组讨论参与度、课堂互动情况、课后作业以及最终成绩等8个变量的数据集。首先对这些原始数据进行了预处理和描述性统计分析，随后运用决策树模型进行建模与预测。 在构建模型的过程中，我们使用过采样技术（SMOTE）来解决样本不平衡的问题，并采用网格搜索法（GridSearchCV）优化了模型的参数设置。实验结果显示，在经过调优后的决策树模型中，课程成绩预测的效果显著提高。测试集上的准确率达到了0.737，相比未调整前有了明显的改善。 此外，通过分析特征的重要性发现：参与度指数和课后作业对最终的成绩预测具有关键性影响；而性别、小组讨论以及课堂互动等因素的影响则相对较小。综上所述，基于决策树模型的课程成绩预测研究为教育领域的决策提供了有价值的信息，并具备进一步提升预测准确性的潜力。