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加州房价预测是一个经典的机器学习案例,旨在通过给定的一些特征来预测加州地区房屋的中位数价格。这个案例通常使用监督学习算法来解决: 其中包括以下步骤: 数据收集:收集加州地区的房屋数据,包括房屋的各种特征,如房屋的位置、面积、卧室数量、人口密度等。 数据预处理:对收集到的数据进行清洗和处理,包括处理缺失值、异常值和重复值,进行特征选择和特征缩放等。 特征工程:根据问题的背景和数据的特点,进行特征工程,提取更有意义和相关性的特征。例如,可以通过计算每个区域的人均收入、房屋间距离海洋的距离等特征。 模型选择:选择适合解决这个问题的机器学习模型。常用的模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。 模型训练:使用训练数据对选定的模型进行训练,通过调整模型参数来最小化预测误差。 模型评估:使用测试数据对训练好的模型进行评估,常用的评估指标包括均方误差和决定系数等。 模型优化:根据评估结果,对模型进行优化,可以尝试调整模型参数、增加更多的特征、尝试其他算法等。 模型应用:使用优化后的模型进行加州房价的预测,可以输入新的特征数据,得到预测的房价。
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基于STM32的智能台灯 项目概述 该智能台灯能够实时监测环境光照强度,并根据环境亮度调整LED灯的亮度,亦可通过面板对台灯进行手动控制,从而实现智能护眼和节能的目的。 功能描述 1.环境感知功能:实时监测环境光照强度 2.信息显示功能:显示亮度等提示信息 3.面板控制功能:模式和光照等级切换 4.远程控制功能:远程开关LED灯 中断级调度任务 1.面板控制任务 2.环境感知任务 3.远程控制任务
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自己学习机器学习算法过程中写的一些代码,由于换了个方向,暂时没法继续手写实现下去了。
名称 范围 默认参数 系统 ①低功耗系统 ②非低功耗系统 ① 功耗 不广播状态 1uA 广播状态200ms 0.14mA 广播配置 广播间隔时间: 间隔广播(20ms-2000ms) 200ms 广播数据: 设备名称 “Sensor” 制造商数据: FF 前两字节公司ID FFC1 A数据(uint16_t) 1001 B数据(uint16_t) 2001 C数据(uint16_t) 3001 D数据(uint16_t) 4001 E数据(uint16_t) 5001 F数据(uint16_t) 6001 G数据(uint16_t) 7001
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