该数据（查看文末了解数据获取方式）与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。银行数据集我们的数据集描述y - 客户是否订阅了定期存款？（二进制：'是'，'否'）相关视频我们的目标是选择最好的回归模型来让客户订阅或不订阅定期存款。我们将使用如下算法：线
说说高斯过程回归机器学习&数据挖掘笔记_11（高斯过程回归） 在网上找了许久，终于找到几篇关于介绍这方面的文章，在第一篇文章的链接中，我们可以去下载一些demo不过没看明白，程序也没调通。大神们，可以在试试。 何为高斯过程回归：其实分为两个过程，高斯过程+回归。高斯过程：其实就是在函数上的正态分布。它是由多个高斯函数组成的线性集合。小知识：高斯分布其实就是正态分布，我们
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2024-02-10 14:54:44
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# 高斯热图 Python 实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白学习如何实现“高斯热图”。在这篇文章中，我将详细介绍实现高斯热图的整个流程，并通过代码示例来指导你完成这个任务。
## 1. 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解实现高斯热图的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
|
原创
2024-07-17 13:29:22
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图像处理中的卷积运算所谓对图像进行卷积运算就是使用卷积核(卷积模板,一般为n*n的奇数方框)在数字图像中进行移动,如图所示,图像中的卷积核大小为3*3的方阵,在图像的滑动过程中卷积核中对应的数值与图像中的数值相乘并对九个数字求和得出中心像素的数值,然后继续滑动生成新的中心像素值(注意:已经计算出的中心像素值并不参与下一次的卷积运算),滑动的距离我们称为步长通常为1.当整幅图像都进行这样的操作后将会
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2023-12-26 20:57:17
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python常用的绘图库就是matplotlib，今天在给公司绘图时，偶然间发现matplotlib可以绘制热图，并且十分简洁，拿出来跟大家分享一下。(由于涉及到公司数据问题，这里采用随机数生成数据进行实验)import random
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib imp
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2023-08-07 16:03:59
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在数据分析当中的东西还是很多的，我在这里只是启发式的介绍一下，了解到这方面的东西之后，使用的时候可以更快的找到解决办法，希望能对大家有所帮助。 这次，依然是使用的sklearn中的iris数据集，对其进行通过热图来展示。 预处理 sklearn.preprocessing是机器学习库中预处理的模块，可以对数据进行标准化处理，正则化等等，根据需求来使用。在这里利用它的标准化方法对数据进行整
高斯过程回归(GPR)a基本原理：利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。b算法原理：高斯过程GP 高斯过程回归GPR核函数Kernel支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在
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2023-09-11 15:45:37
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高斯判别分析基本原理算法详解GDA和逻辑回归 基本原理在二分类中逻辑回归是通过不断优化参数，找到最合适的分类界限。而高斯判别分析法采用先通过数据特征建立类别模型，然后在寻找分界线分类。 简单来说我们要进行区分猫和狗，逻辑回归分析法就是找到猫和狗的分界线，当新的猫狗要判断这种方法只会确定猫狗在分界线的那一边，也就说它并不能解释什么是猫什么是狗。而高斯判别分析是一种生成学习方法，通过猫狗的数据，建立
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2024-03-01 12:08:13
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保姆级聚类热图绘制！（不用R语言！不用写代码！）现阶段主流热图用R进行绘制，然而部分专业例如环境专业的同学们基本不怎么会使用代码去得到自己想要的图形（当然也不排除有厉害的同学也是会的）。环境专业的老哥们用的最熟练的莫过于origin了，origin自带的绘图中也是有热图的模块的，但是并不能进行聚类热图的绘制，本篇博客主要内容为使用originpro绘制一张SCI论文插图级别的热图。数据：数据的解释
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2024-02-28 10:44:25
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【引言】 数字图像相关法(DIC)是一种利用在物体表面喷涂随机散斑，通过在物体变形前后的散斑图像中精确匹配对应点，测量变形位移等数据的非接触式光学测量方法。相比其它传统的接触式测量技术，其优势明显，目前已在众多领域得到了广泛的应用，如实验力学、材料力学、生物力学、机械加工以及土木工程等。 常用的
一、高斯过程百度对于高斯过程的解释如下：
高斯过程（Gaussian Process, GP）是随机过程之一，是一系列符合正态分布的随机变量在一指数集（index set）内的集合
我认为该解释中的“指数”可以理解为“维度“，按照机器学习的角度，各个指数上的随机变量可以对应地理解为各个维度上的特征。对于一个高斯过程： 设随机变量 ，其中 对应
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2024-01-23 13:59:23
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首先阐述什么是回归问题（数学上就是用曲线拟合一系列点）：回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小 。线性回归公式推导及其原理解析： 1：实质就是构建多元线性方程，然后写成矩阵形式 2：构建出的方程和
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2024-01-02 12:02:12
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一、高斯过程百度对于高斯过程的解释如下：
高斯过程（Gaussian Process, GP）是随机过程之一，是一系列符合正态分布的随机变量在一指数集（index set）内的集合
我认为该解释中的“指数”可以理解为“维度“，按照机器学习的角度，各个指数上的随机变量可以对应地理解为各个维度上的特征。对于一个高斯过程： 设随机变量 ，其中
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2024-01-23 13:58:38
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线性回归1.线性回归简介1.1 正态分布1.2 Linear Regression线性回归1.2.1 一元线程回归（简单线性回归）2.线性回归实践2.1 sklearn数据集介绍2.2 简单线性回归2.2.1 加载数据集2,2.2使用线程回归计算系数和截距2.3 多元线性回归2.3.1 关于系数的可解释性 1.线性回归简介线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量
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2024-02-28 14:07:49
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introduction监督学习一般有两种处理，一种是根据经验特点严格限制为莫一种模型和函数，比如用线性回归模型处理；另外一种就是更宽泛：给每一种函数模型一个先验概率，概率越大意味着越容易被我们采纳，意味它具有某种更好的性质，比如更为光滑（可以参考核密度估计的由来）。后者麻烦在函数模型是个无限集，如何处理？我们便推出一种【高斯过程】：是高斯分布的广义泛化。【随机过程】宽泛的解释是把函数值视为一个长
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2024-03-08 23:48:58
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一、概述将⼀维高斯分布推⼴到多变量中就得到了高斯网络，将多变量推⼴到无限维，就得到了高斯过程。高斯过程是定义在连续域（时间/空间）上的无限多个高斯随机变量所组成的随机过程。具体的形式化的定义如下：对于时间轴上的随机变量序列，是一个连续域，如果，，满足，那么就是一个高斯过程（Gaussian Process）。上面的定义中称为index，是随机变量。一个高斯过程可以有两个函数，即均值函数和协方差函数
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2024-04-26 12:16:16
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编者：小便和作者打过几次交道，一直以为是他是已“修成正果”的某某博士，便“毕恭毕敬”地去邀请他写篇牛文。细聊之后才得知小伙子原来是90后，9月份才博士入学。这篇文章对GP进行了深度科普，数学公式是有一些的，但耐心读读，都不是问题的。高斯过程是机器学习领域一个基础的方法，同时又和其他方法有千丝万缕的联系，值得大家研究一下。文中一些细节也欢迎大家和作者一起探讨。另外，推荐下小伙子的刚开的个人博客：h
1.7. 高斯过程高斯过程 (GP) 是一种常用的监督学习方法，旨在解决回归问题和概率分类问题。高斯过程模型的优点如下：预测内插了观察结果(至少对于正则核)。预测结果是概率形式的(高斯形式的)。这样的话，人们可以计算得到经验置信区间并且据此来判断是否需要修改(在线拟合，自适应)在一些区域的预测值。通用性: 可以指定不同的:ref:内核(kernels)<gp_kernels>。虽然该函
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2024-01-31 10:12:53
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注：本文介绍的高斯过程及高斯过程回归通俗易懂，网上好像还没有类似的通俗易懂的高斯过程回归的文章。虽然有少量公式，但是完全可以很快消化。最近meta learning很火，比如MAML等都是和神经网络相结合，而高斯过程在实际场景中有广泛的应用，但是高斯过程的计算复杂度很高，特别是需要多个数据点进行初始化，如果能和meta learning结合，减少初始化的数据点，对高斯过程来说是一项非常实用的技术。
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2023-12-07 13:25:16
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GPR tutorial1. 高斯过程回归原理1.1 高斯过程1.2 高斯过程回归2. python实现高斯过程回归2.1 参数详解2.2 核函数cookbook2.2 代码模版附录-数学基础知识A1 高斯分布的基本性质A2 贝叶斯框架A3 后验预测分布参考资料 1. 高斯过程回归原理高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)是一个随机过程（按时间或空间索引的
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2023-10-10 21:59:09
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