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在做一个项目时用到了AQA7数据集，进而发现了这篇文章，发现好像没有中文对于这篇论文的笔记，我就自己随便写写。（作为一个大二，水平有限）
code
paper
Abstract: 现在对于动作质量评估的方法大多都是直接借用动作识别分类的模型，迁移加改进，来解决这个问题，但是这种方…
手把手教做无人驾驶算法（二十八）--Tube MPC与MPC区别
一般的MPC算法并没有保障鲁棒性。
常规MPC算法求解一般都是保证可行解在边界附件，想象一下如果这个时候加一个扰动，这个解很容易出现在边界外面，从而这个优化解也不是可行解。这里就引入了Tube MPC。
MPC稳定性可以通过三种方法保证&#x…
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真空管/电子管的发明 1904, John Ambrose Fleming invented the two-electrode vacuum-tube rectifier, which he called the oscillation valve. It was also called a thermionic valve, vacuum diode, kenotron, thermionic tube, or Fleming valve.1906, Lee de Forest inv…
WiseCAM-Tube 激光切割的套料软件
WiseCAM-Tube 是一款用于管材激光切割的套料软件，具有以下功能： • 自动应用工艺：零件载入时自动应用割缝补偿、微连、引刀线工艺，无需单个添加工艺，缩短处理时间。 • 空间引线：支持批量添加空间引入引出线…
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├── example # 示例代码所在目录
│ ├…
pandas数据分析36——快速独热和反独热处理
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下面提供一些方法，就以最经典的泰但尼克号数据集作为例子。
先导包读取数据
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datapd.read_csv(train.csv)
datadata.drop(columns[Name,Ticket,Cabin],…
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python归一化 增大差异_练习赛1：Titanic
0 问题概述 根据给出的乘客特征(年龄、舱室等级、登陆港口等)，预测乘客是否幸存，属于典型的分类问题。 数据文件： train.csv 训练集，包含1-891个记录 test.csv 测试集，包含892-1309的记录，不包含是否生存的label gender_submission.csv 提交样例，测试集对应的是否生存la…
泰坦尼克号乘客存活预测详细笔记
说明 因为自己当前在学习机器学习，而且是第一次练习kaggle上的习题，所以花费了不少的精力做了详细的笔记，每一步都有详细的结果和图像展示。但笔记是用Jupyter Notebook写的，所以没法写在博客上。目前已经上传到GitHub上ÿ…
利用泰坦尼克号数据集进行机器学习
最近在学习pytorch深度学习实践，记录一下处理这个数据集以及利用其训练网络的过程。 数据集位置：泰坦尼克号数据集
1. 数据集处理 可以在jupyter notebook上先跑一跑，看看数据集的样子
import numpy
import pandas as pd
from sklearn impo…
《吊打分析师》实战—经典重现，你会怎么选择？
2020，努力做一个无可替代的人！ 长文多图，建议先收藏再看 作者|小一 全文共5683字，阅读全文需19分钟 写在前面的话 你好，我是小一 今天的实战项目是一个比赛项目，小一我通过分析和建模杀入了Top10% 害&#…
机器学习实战——kaggle 泰坦尼克号生存预测——六种算法模型实现与比较
一、初识 kaggle
kaggle是一个非常适合初学者去实操实战技能的一个网站，它可以根据你做的项目来评估你的得分和排名。让你对自己的能力有更清楚的了解，当然，在这个网站上，也有很多项目的教程，可以跟着教程走ÿ…
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该例程通过分析titanic数据中个各个特征来判断最后是否获救。例程背景就不多说了，网上到处都有。
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大家好，我是带我去滑雪！ 本期使用泰坦尼克号数据集，该数据集的响应变量为乘客是生存还是死亡（survived，其中1表示生存，0表示死亡），特征变量有乘客舱位等级（pclass&#x…
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第二章：数据清洗及特征处理 我们拿到的数据通常是不干净的，所谓的不干净，就是数据中有缺失值，有一些异常点等，需要经过一定的处理才能继续做后面的分析或建模，所以拿到数据的第一步是进行数据清洗，本章我们将学习缺失值、重复值、字符串和数据转换等操作，将数据…
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第二部分 特征工程
继第一部分数据探索性分析，今天主要介绍下第二部分特征工程。原始数据肯定不能直接拿来分析，因为数据比较杂乱，就算分析的话，也得不到有价值的信息，所以需要进行数据处理，处理成我们想要…
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