一文详解基于测距的空间定位算法 文章目录一文详解基于测距的空间定位算法0 定位算法分类0.1 基于测距与非基于测距的定位算法0.2 集中式与分布式定位算法0.3 绝对与相对定位算法0.4 本文内容概述1 包围盒定位法1.1 算法原理1.2 算法性能2 基于RSSI的定位法2.1 算法原理3 基于TOA的定位法3.1 算法原理3.2 算法性能4 基于TDOA的定位法4.1 算法原理4.2 算法性能5
文章结构1. 项目介绍2. 什么是卷积去噪编码器3.源码解释 1. 项目介绍基于内容的图像检索，在工业生产中是有大量运用的。比如我们想在百度或者谷歌上搜索一张图片，搜素的过程就是通过图像的内容。想要完成基于图片内容的图片检索，首先应该确定以下的几件事情。首先既然是基于内容，如果一个图片中的噪音特别多，那么这些噪点就会被神经网络当做是图片内容的一部分进行学习。那么这样学出来的模型就很难正确的在大量
机器学习是人工智能的一个分支,包括从数据中自动创建模型的算法。从高层次上讲,机器学习有四种:监督学习、无监督学习、强化学习和主动机器学习。由于强化学习和主动机器学习相对较新,因此此类列表有时会省略它们。由于强化学习和主动机器学习相对较新,因此此类列表有时会省略它们。你也可以把半监督学习添加到列表中, ...
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2021-10-18 10:39:00
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目前国内外大部分的情感分类研究还主要集中在基于语义或者基于统计机器学习中，目前本人正在研究基于语义的机器学习方法来实现情感分类。
原创
2009-11-15 21:34:52
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KNN k临近算法遍历所有训练样本，求距离最近的点的结论，作为最后的预测结果MR版：map求样本距离（key：样本，value：距离），combine求的最小值，是过滤功能，reduce就有一个求得距离最小值 贝叶斯：贝叶斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)贝叶斯将在属性条件下的结论的概率转为：在结论条件下属性的概率的乘积*结论的概率求得样本属性的在结论上的出现次数
原创
2023-04-21 07:06:34
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各位同学上一节课我们讲解了over-fitting，under-fitting的概念，我们也讲了，怎么检测over-fitting，under-fitting以及怎么减少over-fitting，under-fitting？其中最主要针对的是over-fitting这个概念，我们这节课来讲一下，通过Train-Val-Test可以检测出，是不是over-fitting？ 让我们回顾一下上一节课中间
前言在美团商家数据中心（MDC），有超过100w的已校准审核的POI数据（我们一般将商家标示为POI，POI基础信息包括：门店名称、品类、电话、地址、坐标等）。如何使用这些已校准的POI数据，挖掘出有价值的信息，本文进行了一些尝试：利用机器学习方法，自动标注缺失品类的POI数据。例如，门店名称为“好再来牛肉拉面馆”的POI将自动标注“小吃”品类。机器学习解决问题的一般过程：本文...
原创
2021-05-11 18:00:28
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滑窗算法另一种常见用法，如下：给定一个字符串S和一个字符串T，请在S中找出包含T所有字母的最小子串。输入：S="ADOBECODEBANC"， T="ABC"输出："BANC"这个问题无法按照（一）中的方法进行查找，因为它不是给定了窗口大小让你找对应的值，而是给定了对应的值，让你找最小的窗口。但我们仍然可以使用滑窗算法，只是需要换一个思路。1、定义初始窗口为最小窗口既然是找最小的窗口，我们可先定义
1.决策树算法 决策树是一种树形分类结构，一棵决策树由内部结点和叶子结点构成，内部结点代表一个属性（或者一组属性），该结点的孩子代表这个属性的不同取 值；叶子结点表示一个类标。决策树保证每一个实例都能被一条从根结点到叶子结点的路径覆盖，叶子结点就是这条实例对应的类别，遍历这条路径的过程就是对这 条...
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2015-12-11 19:05:00
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1：什么是机器阅读理解任务 机器阅读理解任务类似英文的阅读理解题型，输入：篇章P和问题Q，输出：答案A的过程。2：机器阅读理解任务类型 机器阅读理解任务主要包含四种类型：选择型、填空型、抽取型、生成型。填空型阅读理解任务 在该类型的任务中，给定一段文本并移除其中若干词或者实体作为问题，模型需要在被删除的位置填入正确答案。部分数据集提供了候选答案，而另外一些数据集则未提供，只能从上下文中寻找。 数据
“机器学习/深度学习方法“系列，我本着开放与共享（open and share）的精神撰写，目的是让很多其它的人了解机器学习的概念，
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2015-05-15 15:43:00
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# 了解 Scikit-Learn 中的机器学习方法
在现代数据科学中，机器学习已成为一个重要领域。Scikit-Learn 是 Python 中一个非常流行的机器学习库，它提供了多种机器学习算法和工具，可以方便地进行模型训练和评估。本文将为初学者提供一份关于如何使用 Scikit-Learn 进行机器学习的入门指南，帮助你了解整体流程、每一步的具体操作及代码示例。
## 整体流程
首先，让
机器学习常见问题分为 分类、聚类、回归、标注分类算法有：id3决策树、朴素贝叶斯、knn、svm、bp神经网络、logistic regressio
原创
2023-07-11 00:16:06
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创建分类器简介：分类是指利用数据的特性将其分类成若干类型的过程。分类与回归不同，回归的输出是实数。监督学习分类器就是用带标记的训练数 据建立一个模型，然后对未知的数据进行分类。分类器可以实现分类功能的任意算法，最简单的分类器就是简单的数学函数。其中有二元（binary）分类器，将数据分成两类，也可多元（multiclass）分类器，将数据分成两个以上的类型。解决分类问题的数据手段都倾向于解决二元分
有正确的label如图：有两个维度x1和x2，这里的1和2代
原创
2022-06-12 00:00:11
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Python语法简单，功能多样，是开发人员最喜爱的AI开发编程语言之一。 对于开发人员来说，Python在机器学习上的应用非常令人高兴，因为它比C ++和Java等语言要简单。 Python也是一种非常便携的语言，因为它可以在Linux，Windows，Mac OS和UNIX平台上使用。 Python也很受开发人员的欢迎，因为它允许开发人员创建交互式，可解释式性，模块化，动态，可移植和高级的代码，
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2023-06-19 21:30:04
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统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习及强化学习。本书主要讨论监督学
习问题。
监督学习（supervised learning）的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输
入，对其相应的输出做出一个好的预测（注意，这里的输入、输出是指某个系统的输入与
输出，与学习的输入与输出不同）。计算机的基本操作就是给定一个输入产生一个输出，
所以监督学习是极其重要的统计学习分支，也是统计学习中内容
模型简介灰色模型 (grey models) 是通过少量的,不完全的信息，建立灰色微分预测模型，对事物发展作出长期性的描述。与灰色模型相对应的预测方法有回归分析等，但这些预测方法需要较大的样本，如果样本数量过少会造成误差较大，使得预测失效，因此，在小规模数据时，灰色模型所需信息少，精度高，成为建模中重要的预测手段。灰色系统信息不完全的系统称为灰色系统，与之对应的是，信息完全的系统称为白色系统，信息
机器学习方法有哪些？分类问题回归问题聚类问题机器学习模型评估 分类问题有哪些？决策树朴素贝叶斯支持向量机逻辑回归集成学习 回归问题有哪些？线性回归Lasson回归岭回归 聚类问题有哪些？K-means聚类密度聚类层次聚类
原创
2022-04-23 20:28:42
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简介 统计学习，或者说机器学习的方法主要由监督学习、无监督学习和强化学习组成（它们是并列的，都属于统计学习方法）。 统计学习方法要素 1、假设数据独立同分布。（同数据源的不同样本之间相互独立） 2*、假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为假设空间。（你确定了这个函数的样式，就是假设空间，但是函数里
原创
2022-01-14 16:51:50
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