ARINC429总线协议是美国航空电子工程委员会(Airlines Engineering Committee)于1977年7月提出的，并于同年发表并获得批准使用，它的全称是数字式信息传输系统(Digital Information Transmission System ) 。协议标准规定了航空电子设备及有关系统间的数字信息传输要求。ARINC429广泛应用在先进的民航客机中，如B-737、B-757、B-767，俄制军用飞机也选用了类似的技术。 ARINC429总线结构简单、性能稳定，抗干扰性强。最大的优势在于可靠性高。飞机上的ARINC429数据总线，用于在系统和设备之间传送上千种不同类型的参数，如航向、真空速、马赫数等。
标签： 429总线协议
上传时间： 2016-08-17
上传用户：w50403
数值型随机森林R代码，供数值型数据进行决策树构建
上传时间： 2016-10-29
上传用户：友禾步渴
机器学习ID3算法的简单实现， ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树。ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。
上传时间： 2017-05-11
上传用户：zheng417
机器学习对于改进产品、过程和研究有着很⼤的潜⼒。但是计算机通常无法解释他们的预测，这是采⽤机器学习的障碍。这本书是关于使机器学习模型及其决策可解释的。 在探索了可解释性的概念之后，你将学习简单的、可解释的模型，例如决策树、决策规则和线性回归。后⾯⼏章重点介绍了解释⿊盒模型的模型⽆关的⼀般⽅法，如特征重要性和累积局部效应，以及⽤ Shapley 值和 LIME 解释单个实例预测。 所有的解释⽅法进⾏了深⼊说明和批判性讨论。它们如何在⿊盒下⼯作的？它们的优缺点是什么？ 如何解释它们的输出？本书将使你能够选择并正确应⽤最适合你的机器学习项⽬的解释⽅法。 这本书的重点是表格式数据 (也称为关系数据或结构化数据) 的机器学习模型，较少涉及到计算机 视觉和⾃然语⾔处理任务。建议机器学习从业者、数据科学家、统计学家和任何对使机器学习模型 可解释的⼈阅读本书。
标签： 机器学习
上传时间： 2021-02-08
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《统计学习方法》李航第二版，机器学习，人工智能必备基础书籍 内容简介：统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank 算法等。本书是统计机器学习及相关课程的教学参考书，适用于高等院校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的大学生、研究生，也可供计算机应用等专业的研发人员参考。
上传时间： 2021-09-01
上传用户：wenxiuyu
java 版B+树程序
上传时间： 2015-01-06
上传用户：chenjjer
java B++树 一个很好的算法来实现这些问题 推荐！
上传时间： 2015-04-24
上传用户：Pzj
b+tree树的java实现。 是一个框架， 可以往里加新的东西， 实现复杂的功能
上传时间： 2015-08-20
上传用户：84425894
java版b树源码，已经调试过，很好，很强大，希望对大家有所帮助。
上传时间： 2016-05-29
上传用户：ANRAN
清华大学数据结构课上实现的B+树，设计一个4阶B+树，包括： (1) 叶子的每个记录应该包括4字节（long）关键码值和60字节的数据字段(存储文件名等，可以自定)，设每个叶子可以存储5条记录，而内部节点应该是关键码值/指针对。此外，每个节点还应该有指向同层下一个节点的指针、本节点存储的关键码数等； (2) 此4阶B+树应该支持插入、删除以及根据给定关键码值进行精确检索与关键码范围检索； (3) 显示（打印）此4阶B+树的生长(含删除节点)过程实例；
上传时间： 2014-08-05
上传用户：ywqaxiwang
