XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System线性回归
2022-2024宏观经济评论和Outlook
1这是在2023年1月18日在巴巴多斯2预测的加勒比海发展银行的年度新闻发布会上宣布的，该预测基于截至2023年8月的实际产品，剩下的几个月在剩下的几个月中，先前的预测主要由线性回归产生，根据调整后的增长的平均值调整了基于实际增长的平均值。
人工智能与机器学习
评估 ML 算法的性能 UNIT - I：简介：AI 问题、代理和环境、代理结构、问题解决代理基本搜索策略：问题空间、无信息搜索（广度优先、深度优先搜索、深度优先与迭代深化）、启发式搜索（爬山法、通用最佳优先、A*）、约束满足（回溯、局部搜索） UNIT - II：高级搜索：构建搜索树、随机搜索、AO* 搜索实现、极小极大搜索、Alpha-Beta 剪枝基本知识表示和推理：命题逻辑、一阶逻辑、前向链接和后向链接、概率推理简介、贝叶斯定理 UNIT - III：机器学习：简介。机器学习系统，学习形式：监督学习和无监督学习，强化 – 学习理论 – 学习可行性 – 数据准备 – 训练与测试和拆分。第四单元：监督学习：回归：线性回归、多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、非线性回归、模型评估方法。分类：支持向量机 (SVM)、朴素贝叶斯分类
1。一般信息 - 课程主题Econ ...
本课程的主要重点是应用而不是方法论严格。因此，数学的使用将仅限于基础级别。但是，预计学生在统计和/或计量经济学方面具有强大的背景。特别是，本课程将假定参与者使用t检验对统计推断有了解，并且具有解释多个线性回归结果的先前经验。我们将在课程中简要审查这些主题。
比较尼日利亚的Adamawa和Cross Rivers State的水稻产量预测的机器学习算法
稻米生产对于全球粮食安全至关重要，准确的收益预测使他们有知情的决策。本文研究了Adamawa和Cross River州的水稻产量预测的机器学习（ML）技术，具有不同的农业气候条件。常用的传统收益预测方法通常具有限制，例如对可用数据的见解和降低的准确性。因此，这项研究探讨了机器学习的潜力，以提高预测准确性。我们利用气候数据和历史水稻产量来训练和评估决策树，随机森林，支持矢量回归，多项式回归，多线性回归和长期短期记忆（LSTM）模型。使用平方误差，均方根误差，确定系数，平均绝对误差和平均绝对百分比误差进行比较。特征选择将全天空的光合辐射（PAR）视为最具影响力的因素。线性回归以上模型出现，其R²为0.90（Adamawa）和0.91（Cross River），表明了整个地区的可概括性概括性。这项研究为两个尼日利亚地区的ML驱动农业信息系统的开发做出了贡献，从而增强了农业实践和粮食安全。
使用机器学习对CO2排放的预测
Kanyarat Bussaban 1*，Kunyanuth Kularbphettong 1，Nareenart Raksuntorn 1，Chongrag Boonseng 2 1 1 1 1 1 1 1 1 Suan Sunandha Rajabhat University，Thailand，Suan Sunandha Rajabhat University； kanyarat.bu@ssru.ac.th（K.B.），kunyanuth.ku@ssru.ac.th（K.K.），nareenart.ra@ssru.ac.th（n.r。）2工程学院，国王蒙库特理工学院Ladkrabang，曼谷，泰国； chongrag.bo@kmitl.ac.th（C.B.）摘要：二氧化碳（CO 2）作为温室气体对气候变化的贡献显着贡献。地球的大气层自然保持温暖，足以通过在大气中捕获热量的温室气体来维持生命。然而，由于森林砍伐和使用化石燃料的使用，人类活动已大大增加了大气中的二氧化碳量。人类进化的关键关注之一是燃料全球气候变化是二氧化碳（CO 2）。它随着燃料燃烧而发布，因此，全世界的人们逐渐变得越来越意识到环境问题。有效的政策制定需要对影响CO 2排放的因素进行调查，但是微小的数据集和传统的研究方法已经阻碍了先前的研究。这项研究使用三个预测模型来估计CO 2排放，能源使用和GDP之间的CO 2陷阱效率：多线性回归（MLR），支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。调查提出了一种用于近似CO 2排放的技术，结果表明支持向量机（SVM）可以达到最高的精度。1。简介这项工作中使用的机器学习（ML）技术证明了具有多个线性回归，支持向量机和具有平均绝对误差的随机森林模型（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和根平方误差（RMSE）。结果可能是决策支持系统的有用模型，以增强在全球范围内减少CO 2排放的适当行动。关键字：二氧化碳（CO 2），CO 2排放，多个线性回归，随机森林，支持向量机。
Veermata Jijabai技术学院
模块1：代数方程式10小时公式和方程式，高斯消除，LU，QR分解，迭代方法，迭代方法（Gauss-Seidal），迭代方法的融合，单数值分解的收敛性，单数值分解的收敛性以及等级对小扰动模块的敏感性：多项式，拉格朗日插值多项式，线性和非线性回归，多个线性回归，一般线性最小二乘