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1，求助如何让两个RF2401无线模块接近一定的距离后能自动感应

自动感应到就是有一方在不停的发数据，有一方接到了数据呗。 你就一边设成发送端让它不停的发信号，一边设成接收端不停的接不就行了。

求助如何让两个RF2401无线模块接近一定的距离后能自动感应

2，在题图45所示电路中已知R11k殴Rf2k欧R10k欧ui3v试求输出电

这类问题 紧紧抓住 虚地 虚断 虚短 其他不要考虑 那些公式不要死记 分析为主u5是你标5的地方[i1=if]i1=(ui-un1)/R1=if=(un1-u5)/Rf[iR=iR]A2运放上面的两个R(u5-un2)/R=(un2-u0)/R联立上面两式子 可知u0=-u5=-uiRf/R1注意：解运放的问题 一定要理解虚地 虚短 虚断即这些式子 vp=vn ip=in 然后联系 KVL KCL 很简单的就是以一些结点为主的电流 电压关系 注意方向 正负注重分析 不要记公式可能上面算的有些出入 但还是希望对你以后学习这块知识有所帮助

在题图45所示电路中已知R11k殴Rf2k欧R10k欧ui3v试求输出电

3，随机森林模型RF

集成学习通过构建多个学习器，将结果进行整合，已获得比单一学习器更好的泛化性能。目前集成学习方法分类两类，一类的Boosting算法，学习器之间有较强的依赖关系，串行学习；另一类是Bagging算法，学习器之间无依赖关系，可以并行学习，随机森林(Random Forest,RF)是典型的Bagging集成学习算法。 Bagging是“Bootstrap aggregation”的简写，代表一种自主采样法：从原始数据集中，有放回地重采样n个样本，形成一个新的数据集；假设每个样本的维度是a,，再随机抽取k个特征训练一个决策树；以上两步重复m次，就得到随机森林模型(m个决策树)，最终通过投票的方式得到最终预测结果。 Bagging算法是一种集合模型训练的框架，通过多次抽样训练多个弱学习器，集合弱学习器(弱学习器低偏差，高方差)的结果提高模型的泛化能力。如果弱学习器是决策树，多个决策树模型就构成随机森林，弱学习器还可以是其他学习器。 决策树属于非参数学习算法，可用于解决分类和回归的问题。回归问题的结果是叶子结点的样本平均值。 决策树的构建步骤主要分为三部分： 在随机森林中计算某个特征X的重要性，方法如下: （1）对于随机森林中的每一棵树，使用响应的（OOB）袋外数据计算分类误差，记为errOOB1。 （2）随机将袋外数据所有样本的特征X加入噪声（随机改变特征X 的取值），再次计算分类误差，记为errOOB2。 （3）假设随机森林有N棵树，特征X的重要性为 .。若给某个特征加入噪声后，袋外数据的准确性大幅下降后，说明该特征重要程度比较高。 (如有不同见解，望不吝赐教!!!)

随机森林模型RF


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