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Labview 控制 8路继电器模组

于 2020-06-27 发布

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sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。.1. 广义线性模型1.1.1. 普通最小二乘法1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度1.1.2. 岭回归1.1.2.1. 岭回归的复杂度1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证1.1.3. Lasso1.1.3.1. 设置正则化参数1.1.3.1.1. 使用交叉验证1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较1.1.4. 多任务 Lasso1.1.5. 弹性网络1.1.6. 多任务弹性网络1.1.7. 最小角回归1.1.8. LARS Lasso1.1.1.监督学习1.1.广义线性模型o1.1.1.普通最小二乘法1.1.1.1.普通最小二乘法复杂度o1.1.2.岭回归1.1.2.1.岭回归的复杂度1.1.22.设置正则化参数:广义交叉验证o 113. Lasso■1.1.3.1.设置正则化参数1.1.3.1.1.使用交叉验证■1.1.3.1.2.基于信息标准的模型选择1.1.3.1.3.与SVM的正则化参数的比较o1.1.4.多任务 Lassoo1.1.5.弹性网络o1.1.6.多任务弹性网络o1.1.7.最小角回归o.8. LARS Lasso■1.1.8.1.数学表达式o1.1.9.正交匹配追踪法(OMP)o1.1.10.贝叶斯回归1.1.10.1.贝叶斯岭回归1.1.10.2.主动相关决策理论-ARD1.1.11. logistic回归o1.1.12.随机梯度下降,SGDo1.1.13. Perceptron(感知器)o1.1.14. Passive Aggressive Algorithms(被动攻击算法)o1.1.15.稳健回归( Robustness regression):处理离群点( outliers)和模型错误1.1.15.1.各种使用场景与相关概念■1.1.15.2. RANSAC:随机抽样一致性算法( RANdomSAmple Consensus1.1.15.2.1.算法细节1.1.15.3.Thel-sen预估器:广义中值估计1.1.153.1.算法理论细节1.1.154. Huber回归1.1.155.注意1.1.16.多项式回归:用基函数展开线性模型1.2.线性和二次判别分析o1.2.1.使用线性判别分析来降维o12.2.LDA和QDA分类器的数学公式o123.LDA的降维数学公式o1.2.4. Shrinkage(收缩)o12.5.预估算法1.3.内核岭回归1.4.支持向量机o1.4.1.分类■1.4.1.1.多元分类■1.4.1.2.得分和概率1.4.1.3.非均衡问题1.4.2.回归o143.密度估计,异常( novelty)检测o1.4.4.复杂度o1.4.5.使用诀窍o1.4.6.核函数1.4.6.1.自定义核14.6.1.1.使用 python函数作为内核1.4.6.1.2.使用Gram矩阵14.6.1.3.RBF内核参数o1.4.7.数学公式1.4.7.1.sVC■1.4.7.2. NuSVo1.4.7.3.sVRo14.8.实现细节1.5.随机梯度下降o1.5.1.分类o1.5.2.回归1.5.3.稀疏数据的随机悌度下降o1.5.4.复杂度o1.5.5.实用小贴士o1.5.6.数学描述■1.5.6.1.SGDo1.5.7.实现细节1.6.最近邻o1.6.1.无监督最近邻■1.6.1.1.找到最近邻1.6.1.2. KDTree和 BallTree类1.62.最近邻分类o16.3.最近邻回归o1.6.4.最近邻算法1.64.1.暴力计算■1.6.4.2.K-D树1.64.3.Ba|树■1.6.4.4.最近邻算法的选择1.6.4.5.1 eaf size的影响o165.最近质心分类1.6.5.1.最近缩小质心1.7.高斯过程o1.7.1.高斯过程回归(GPR)o1.7.2.GPR示例1.7.2.1.具有噪声级的GPR估计1.722.GPR和内核岭回归( Kernel Ridge Regression)的比较1.7.2.3. Mauna loa co2数据中的GRRo1.7.3.高斯过程分类(GPC)o1.7.4.GPC示例1.7.4.1.GPC概率预测■1.74.2.GPC在XOR数据集上的举例说明■1.7.4.3.iris数据集上的高斯过程分类(GPC)o1.7.5.高斯过程内核1.7.5.1.高斯过程内核AP■1.7.5.2.基础内核■1.7.5.3.内核操作1.7.5.4.径向基函数内核1.7.5.5. Matern内核1.7.5.6.有理二次内核1.7.5.7.正弦平方内核1.7.58.点乘内核■1.7.5.9.参考文献o1.7.6.传统高斯过程1.7.6.1.回归实例介绍1.7.62.噪声数据拟合17.6.3.数学形式1.7.6.3.1.初始假设■1.7.6.32.最佳线性无偏预测(BLUP)1.7.6.3.3.经验最佳线性无偏估计( EBLUP)1.7.6.4.关联模型1.7.6.5.回归模型1.7.6.6.实现细节1.8.交叉分解1.9.朴素贝叶斯o1.9.1.高斯朴素贝叶斯o1.92.多项分布朴素贝叶斯1.9.3.伯努利朴素贝叶斯1.9.4.堆外朴素贝叶斯模型拟合1.10.决策树o1.10.1.分类o1.10.2.回归o1.10.3.多值输出问题o1.10.4.复杂度分析o1.10.5.实际使用技巧1.10.6.决策树算法:ID3,C4.5,c5.0和CARTo1.10.7.数学表达1.10.7.1.分类标准■1.10.7.2.回归标准1.11.集成方法o1.111. Bagging meta-estimator( Bagging元估计器)o1.11.2.由随机树组成的森林1.11.2.1.随机森林1.11.2.2.极限随机树1.11.2.3.参数1.11.24.并行化1.11.2.5.特征重要性评估1.11.2.6.完全随机树嵌入o 1.113. AdaBoost1.11.3.1.使用方法o1.114. Gradient Tree Boosting(梯度树提升)1.11.4.1.分类1.11.42.回归1.114.3.训练额外的弱学习器1.11.4.4.控制树的大小■1.11.4.5. Mathematical formulation(数学公式)■1.11.4.5.1. LoSS Functions(损失函数)1.114.6. Regularization(正则化)■1.14.6.1.收缩率( Shrinkage)■1.1.4.6.2.子采样( Subsampling)■1.11.4.7. Interpretation(解释性)1.114.7.1. Feature importance(特征重要性)1.114.7.2. Partial dependence(部分依赖)o1.11.5. Voting Classifier(投票分类器)1.115.1.多数类标等(又称为多数/硬投票)1.11.5.1.1.用法■1.11.52.加权平均概率(软投票)1.11.5.3.投票分类器( Voting Classifier)在网格搜索( Grid search)应用1.11.5.3.1.用法1.12.多类和多标签算法o1.12.1.多标签分类格式o1.12.2.1对其余1.122.1.多类学习1.122.2.多标签学习o1.12.3.1对11.12.3.1.多类别学习o1.12.4.误差校正输出代码1.12.4.1.多类别学习o1.12.5.多输出回归o1.12.6.多输出分类o1.12.7.链式分类器·1.13.特征选择1.13.1.移除低方差特征o1.13.2.单变量特征选择o1.13.3.递归式特征消除o1.13.4.使用 Select From Mode选取特征■1.13.4.1.基于L1的特征选取1.13.4.2.基于Tree(树)的特征选取1.13.5.特征选取作为 pipeline(管道)的一部分1.14.半监督学习o1.14.1.标签传播1.15.等式回归1.16.概率校准1.17.神经网络模型(有监督)o1.17.1.多层感知器o1.17.2.分类o1.17.3.回归o1.17.4.正则化o1.17.5.算法o1.17.6.复杂性o1.17.7.数学公式o1.178.实用技巧o1.17.9.使用 warm start的更多控制

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从智能工厂到智能生产，数字化工厂的层次分析及应用案例全球产业价值分配附加值微笑曲线价值链技术与资本密集劳动密集信息与管理密集全球产业价值链The Third Industrial Revolution第三次工业革命当前,第三次革命正在展开,这就是制造业的数字化。制造业数F i字化为传统制造业的面貌和生产方式正在带来巨大改变Bret Ryder我们传统的工厂是从设计到开模生产,需要投入大量设备、资金和人力,如今有了三维印制机,只要在电脑上设计,就可三维打印出零部件和产品,包括航空航天、汽车摩托车、各种装备等复杂产品的精密零件及各种生活和工业用品,这种新型工艺的应用具有无限可能,并可大幅降低制造的门槛。计算机软件、新型材料、更灵活的机器、新工艺(特别是三维打印),以及网络上提供的各种软体服务,这些新科技的汇聚使工厂将逐渐告别大批量生产,进入完全客户化定制,以更低的成本、更高的效率和质量生产更多样化的产品,满足不同顾客的不同需求。所有革命都要进行一场惨烈的淘汰,不会以人的意志为转移。第三波工业革命,×也不例外,就像之前两波工业革命都曾淘汰若干行业和劳工,未来制造业势必再出现一场优胜劣败的大洗牌,工厂需要的劳工将越来越少,但需要更高的技能。当工厂需要的劳工减少,工资占生产成本的比重也会降低,从而改变目前到工资低的海外国家设厂的模式,跨国企业将逐渐把工厂搬回国内,以便设计人员能够和生产线更密切合作,同时更能贴近客户并迅速回应其需求。先进发达国家的应对策略2009年1月,美国邛BM公司提出了“智慧地球( Smarter planet)"概念。2009年4月,新西兰政府推出了《新西兰数字战略2.0》>2009年6月,英国出台了“数字英国( Digital Britain)”战略。>2009年7月,日本推出了《- Japan战略2015》>2009年9月,韩国出台了红IT韩国未来战暗》研究。>2010年5月,欧盟推出了《信息化战略行动计划》以应对当前欧盟的金融危机。2010年,奥巴马政府签署规模为170亿美元的《美国制造业促进法案》;2011年6月,又启动了美国《先进制造伙伴》计划2011年4月,德国首次提出了《工业4.0》发展战略,旨在支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新,提高德国工业的综合竟争力T。 ra smarte冒aetimtlememtays she.OrSIRIRTA欧盟“信息化战略行动计划”欧盟“信息化战略行动计划”是欧洲数字计划七项旗舰举措中的一项,可促进经济的明显增长,使社会各领域都能享受数字时代带来的快捷和便利。增强数字化文化技能应用信息和通信技术应对和包容性气候变化和人口老龄化信息化战略行动计划七大领域更强的互操作性更多的研发投资增强互联网的信任度更快的互联网接入和安全性统一数字市场的建立美国“先进制造伙伴”计划为了巩固制造业竞争优势并确保其在世界制造强囯中的领先地位,美囯提出并启动了“先进制造伙伴( Advanced Manufactur ing Partner ship)”计划,并投入5亿美元推动这项工作。主题词:3D打印、物联网、制造回归、先进材料、新一代机器人、自动化生产线、节能制造工艺2029年1月人工奥巴马发表美写2013年2月济要让已2014年8月奥巴马国智魘唱长机出工出台《造德驾台支提发动唱长的声明量促进作仅悍计见印素重振美国制告业211年月21年】月选力公室出台【美国奥已马提出键出台《想新战:设全美想遇业3D打印机圈人美西皇保护我们为出胃络针复呢》是济增长机将打情咤需】为方之工业4.0—一从智慧工厂到智能生产信息物联系统a Industry 4.0德国高科技战略计划首位电子、IT、工复杂程业机器人工业革命4度电力广泛应用工业革命30工业革命20茶汽机1784工业革命1018世纪末20世纪初时间工业4.0——从智慧工厂到智能生产a Industry 4.0国高科技战略计划首位“工业4.0”研究项目由德国联邦教硏部与联邦经济技术部联手资助,在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成,并已上升为国家级战略。德国联邦政府投入达2亿欧元运 Fraunhoferi acatechNATIONAL ACADEMY OFSCIENCE AND ENGINEERINGSIEMIENS

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