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提升方法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法。在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的权值分布，构建一系列的基本分类器（弱分类器），并将这些基本分类器线性组合，构成强分类器。提升树是建立在决策树上的一种提升方法。针对回归、分类问题，它采用的损失函数不同。对于回归问题，通常使用平方误差损失函数；而对于分类问题，通常使用指数损失函数。代表性的方法主要有AdaBoost算法以及梯度提升树算法（GBDT)。

Python OBDII库；

说明：  generate prbs pattern

说明：  使用神经网络进行训练，对高光谱普图像进行分类(Using neural network to train and classify hyperspectral images)

基于tensorflow框架训练识别车辆的CNN网络，文件中包含了完成的训练集及测试集。(The tensorflow framework is used to train and identify the CNN network of the vehicle. The file contains the completed training set and test set.)

说明：  基于MATLAB的标准化降水指数SPI计算程序,对干旱进行识别。可对各个站点及流域批处理。可计算SPI1,SPI3,SPI6,SPI9,SPI12等(Based on the SPI calculation program of standardized precipitation index in MATLAB, drought is identified. Batch processing can be carried out for each station and basin. SPI1, spi3, spi6, spi9, spi12, etc. can be calculated)

基于opencv的安全帽佩戴检测，开发语言采用python,自己训练的安全帽分类器。

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python数据分析，人工智能，吴恩达课程代码(Python data analysis, artificial intelligence, teacher Wu Enda curriculum code)

纯Aloha和时隙Aloha的性能仿真比较，使用Python语言