模糊逻辑-穿越障碍 模糊逻辑.另一个我们经常听到的术语.但它的真正含义是什么?它是否意味着不止一件事?我们马上就会知道答案. 我们将使用模糊逻辑来帮助引导一辆自动驾驶汽车绕过障碍,如果我们做得正确,我们将避开沿途的障碍.我们的自动导航车辆(AGV)将在障碍物周围导航,感知其路径上的障碍物.它将使用一个推理系统来帮助引导它前进.你或者用户将能够创造障碍或通过的方式,AGV必须避开或通过.你可以观察跟踪光束的工作,以及跟踪AGV的路径沿其路线.AGV所采取的每一步都将在用户界面上进行更新,这样您就可…

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/wangzhenyao1994/p/10223666.html 文章发表的另一个地址:https://blog.csdn.net/wyz19940328/article/details/85700819 目前国内关于机器学习的内容多是Python或者Go或者C++的,.NET平台下的多是使用封装好的工具包,而几乎没有关于如何使用C#实现的内容.目前有翻译版本的NET平台下的机器学习的书籍,不过却是F#语言的,没有C#. 目录 1.机…

UVA 1600 Patrol Robot   Time Limit:3000MS     Memory Limit:0KB     64bit IO Format:%lld & %llu   Description A robot has to patrol around a rectangular area which is in a form of mxn grid (m rows and n columns). The rows are labeled from 1 to m. The…

1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是KNN算法 $k$ 的出处, 通常 $k$ 是不大于20的整数.最后,选择 $k$ 个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2.实验准备: Python s…

Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定. 2. MLlib完成文本分类任务步骤: (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取(feature extraction)算法来把文本数据转换为数值特征(适合机器学习算法处理):该操作会返回一个向量RDD. (3)对向量RDD调用分类算法(比如逻辑回归):这步会返回一个模型对象,可以使用该对象对…

一.安装Python 1.下载安装python3.6 https://www.python.org/getit/ 2.配置环境变量(2个) 略...... 二.安装Python算法库 安装顺序:NumPy -> SciPy -> Matplotlib -> Scikit-Learn NumPy( Numberical Python )是一个开源的python科学计算库. 可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该…

流失预测是个重要的业务,通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失.虽然最初在电信行业使用,但它已经成为银行,互联网服务提供商,保险公司和其他垂直行业的通用业务. 预测过程是大规模数据的驱动,并且经常结合使用先进的机器学习技术.在本篇文章中,我们将看到通常使用的哪些类型客户数据,对数据进行一些初步分析,并生成流失预测模型 - 所有这些都是通过Spark及其机器学习框架来完成的. 使用数据科学更好地理解和预测客户行为是一个迭代过程,其中涉及: 1.发现和模型创建: 分析历史数据.…

强化学习概况 正如在前面所提到的,强化学习是指一种计算机以“试错”的方式进行学习,通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为,目标是使程序获得最大的奖赏,强化学习不同于连督学习,区别主要表现在强化信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号),而不是告诉强化学习系统如何去产生正确的动作.唯一的目的是最大化效率和/或性能.算法对正确的决策给予奖励,对错误的决策给予惩罚,如下图所示: 持续的训练是为了不断提高效率.这里的重点是性能,这意味着我们需要,在看不见的数据和算…

贝叶斯定理-执行数据分析解决肇事逃逸之谜 ​ 在这一章中,我们将: 应用著名的贝叶斯定理来解决计算机科学中的一个非常著名的问题. 向您展示如何使用贝叶斯定理和朴素贝叶斯来绘制数据,从真值表中发现异常值等等 贝叶斯定理概况 当我们使用贝叶斯定理的时候,我们是在测量一件事发生的概论程度: ​ 上式表示在给定事件B的情况下事件A发生的概率. 概率通常被量化为0和1之间的一个数,包括这两者;0表示不可能,1表示绝对肯定.概率越大,确定性越大.掷骰子得到6的概率和掷硬币得到正面的概率这两个例子你们肯定很熟…

在本章中,我们将展示两个独立的例子,一个用于人脸检测,另一个用于动态检测,以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中. 在这一章中,我们将讨论: 面部检测 动态检测 将检测添加到应用程序中 面部检测 人脸检测,是人脸识别的第一部分.如果你不能从屏幕上的所有东西中识别出一个或多个人脸,那么你将永远无法识别那是谁的脸. 首先让我们看一张我们的应用程序截图: 上图中,通过摄像头我们已经捕获到一张图像,接下来启用面部跟踪,看看会发生什么: 物体面部特征正在被追踪.我们在物体周围看到的是面部追踪器(白色线框…