本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第23篇，对应第2周第5个视频。“Linear Regression with multiple variables——Features and polynomial regression”前面我们已经学习了多元线性回归，这次视频将学习怎样从多个特征中进行特征选择，以及如何选择回归方程。特征选择还是以卖房子的事情为例，其实我们前面是说房屋面积和售价之间的关系。但是，
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2024-01-29 10:39:50
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逻辑回归估计概率公式逻辑函数(数值->逻辑值)逻辑回归模型预测当概率越靠近1，则-log(t) 越靠近0，当p越靠近0，-
原创
2021-11-13 14:10:41
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在电子电路中，电源、放大、振荡和调制电路被称为模拟电子电路，因为它们加工和处理的是连续变化的模拟信号。电子电路中另一大类电路的数字电子电路。它加工和处理的对象是不连续变化的数字信号。数字电子电路又可分成脉冲电路和数字逻辑电路，它们处理的都是不连续的脉冲信号。脉冲电路是专门用来产生电脉冲和对电脉冲进行放大、变换和整形的电路。家用电器中的定时器、报警器、电子开关、电子钟表、电子玩具以及电子医疗器具等，
基于特征选择和两步分类策略的证据分类器本文研究了利用信任函数从不确定数据中高效学习的方法，提出了一种由特征选择过程和两步分类策略组成的监督学习方法。 利用训练信息，提出特征选择过程通过最小化目标函数自动确定信息最丰富的特征子集。 提出的两步分类策略进一步提高了决策精度通过使用在分类过程中获得的互补信息。 在各种合成数据集和真实数据集上对该方法的性能进行了评价。1、背景知识1.1 信任函数1.2 E
FPN动机FPN网络提出就是为了缓解目标检测任务中scale多样性时，各个scale的物体该怎样更好的检出的问题。方法概要看上图中的（ｄ）就可以看出FPN的基本运行原理了，前向过程通过下采样降低分辨率，然后再进行上采样，过程中融合来自上游高分辨率的feature，得到增强后的featuremap，这样一个优点在于低分辨率的featuremap更多的语义信息可以被呈递到高分辨率，比较浅层的featu
循环神经网路基本的循环神经网络下图是一个简单的循环神经网络，它由输入层、隐藏层和一个输出层组成。 其中，x 是输入层的值，U是输入层到隐藏层的权重，s是隐藏层的输出的值，V是隐藏层到输出层的权重，o是输出，环神经网络的隐藏层的值s不仅仅取决于当前这次的输入x，还取决于上一次隐藏层的值s。权重矩阵 W就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重。如果将上图展开，就如下图所示： 现在看上去就比较清楚
多特征线性回归在单特征线性回归模型中，我们通过一个特征对目标变量进行预测，例如通过房子的大小来预测房价。但实际现实生活中，影响房价的因素往往不止面积一个，例如还有房间数、楼层、位置等等，所以我们需要用到多特征的模型来对房价进行预测。一、规定符号xj：第j个特征n：特征的数量x(i)：第i个训练样本，是一个包含n个特征的行向量xj(i)：表示第i个样本的第j个特征二、模型三、向量化使用向量化可以简化
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2024-01-05 23:49:23
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TextRNN@目录TextRNN1.基本概念1.1 RNN和CNN的区别1.2 RNN的几种结构1.3 多对多的RNN1.4 RNN的多对多结构1.5 RNN的多对一结构1.6 RNN的缺点2.实验2.1 实验步骤2.2 算法模型1.基本概念1.1 RNN和CNN的区别并非刚性地记忆所有固定⻓度的序列，⽽是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息1.2 RNN的几种结构一对一,一对多,多对一,多对多(
多模态机器学习主要有五个方面的工作1.Representation 主要任务是学习如何更好的提取和表示多模态数据的特征信息，以利用多模态数据的互补性 2.Translation 主要任务是如何将数据从一种模态转换（映射）到另一种模态 3.Alignment 主要任务是识别在两种或更多不同模态的(子)元素之间的直接关系 4.Fusion 主要任务是将来自两种或两种以上模态的信息结合起来进行预测 5.
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2024-07-04 04:58:43
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特征处理
一、清洗异常样本偏差检测：聚类、最近邻等基于统计的异常点检测 例如极差，四分位数间距，均差，标准差等，这种方法适合于挖掘单变量的数值型数据。全距(Range)，又称极差，是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation) ，其最大值与最小值之间的差距；四分位距通常是用来构建箱形图，以及对概率分布的简要图表概述。基于距离
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2024-06-18 07:45:00
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1.论文声称的创新点 论文中的创新点主要体现在网络结构的创新上，作者提出了一种基于SSD多尺度特征融合（Multi-scale Feature Fusion Single Shot Detector，MFF-SSD）的目标检测模型。将高层特征与低层特征进行融合，并提出了融合模块，实现不同尺度的特征提取。 高层特征图对目标的抽象程度更深，包含充分的全局信息，具有较大的感受野和较强的上下文语义信
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2023-08-23 20:13:15
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逻辑斯谛回归模型是研究因变量为二分类或多分类观察结果与影响因素之间的关系的一种概率型非线性回归模型。逻辑斯谛回归系数通过最大似然估计得到。Logistic函数如下： x为 &nbs
### Python Prophet多特征预测
在数据科学领域，时间序列预测是一项重要的工作。Python中有许多强大的工具可以用来进行时间序列预测，其中Prophet是一个非常流行的工具之一。Prophet是由Facebook开发的开源预测工具，可以用于预测时间序列数据。在Prophet中，我们可以通过添加多个特征来提高时间序列预测的准确性。
**如何在Python中使用Prophet进行多
原创
2024-04-09 05:23:21
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# 用 Python 实现多特征聚类
聚类是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点聚集在一起。在数据分析和机器学习中，聚类技术被广泛应用于数据挖掘、图像处理、市场细分等领域。本文将指导你如何使用 Python 实现多特征聚类，包括使用库、数据预处理、聚类算法及可视化。
## 整个流程
下面是实现多特征聚类的步骤概述，详细过程和代码示例将在随后的部分中进行介绍。
| 步骤
# Python 多特征聚类实现指南
在数据科学领域，多特征聚类是一种常用的分析方法，它可以帮助我们将数据划分成不同的类别。本文将带您逐步了解如何在Python中实现多特征聚类。以下是整个流程的概述。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------- |
| 1 | 数据准备
原创
2024-08-26 07:18:04
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神经网络学习小记录67——Pytorch版 Vision Transformer（VIT）模型的复现详解学习前言什么是Vision Transformer（VIT）代码下载Vision Transforme的实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、特征提取部分介绍a、Patch+Position Embeddingb、Transformer EncoderI、Self-attention结构
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2024-10-29 11:58:38
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2016年8月31日，Google团队宣布针对TensorFlow开源了最新发布的TF-slim资料库，它是一个可以定义、训练和评估模型的轻量级的软件包，也能对图像分类领域中几个主要有竞争力的网络进行检验和定义模型。Inception-ResNet-v2（一种卷积神经网络——CNN），它在ILSVRC图像分类基准测试中实现了当下最好的成绩。Inception-ResNe
提到回归算法，我想很多人都会想起线性回归，因为它通俗易懂且非常简单。但是，线性回归由于其基本功能和有限的移动自由度，通常不适用于现实世界的数据。实际上，它只是经常用作评估和研究新方法时进行比较的基准模型。在现实场景中我们经常遇到回归预测问题，今天我就给大家总结分享 5 种回归算法。1、神经网络回归理论神经网络的强大令人难以置信的，但它们通常用于分类。信号通过神经元层，并被概括为几个类。但是，通过更
清洗文本import pandas as pd
import jieba
from collections import Counter
TRAIN_PATH = '../DataSets/THUCNews/cnews.train.txt'
STOPWORDS_PATH = '../DataSets/ChineseStopWords.txt'
VOCAB_SIZE = 5000
def rea
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2024-10-11 20:48:36
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上篇文章中介绍了单变量线性回归，为什么说时单变量呢，因为它只有单个特征，其实在很多场景中只有单各特征时远远不够的，当存在多个特征时，我们再使用之前的方法来求特征系数时是非常麻烦的，需要一个特征系数一个偏导式，而却最要命的时特性的增长时及其迅猛的，几十、几百、几千……单变量线性回归：多变量线性回归： 所以从这里我们开始将介绍线性回归的另一种更方便求解多变量线性回归的方式：最小二乘法矩阵形式；模型变
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2024-06-28 18:00:45
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