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(
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
缺陷得分计算器python实现一个缺陷得分计算器 python实现一个缺陷得分计算器from tkinter import LabelFrame, Button, Text, Frame, END, IntVar, Tk, Radiobutton, Label, font as tkFont
from time import strftime, localtime, time
class MY
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2024-04-11 13:31:17
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导语哈喽！我是木木子，今天又想我了嘛？之前不是出过一期Python美颜相机嘛？不知道你们还记得不？这一期的话话题还是围绕上期关于颜值方面来走。还是原来的配方，还是原来的味道。偶尔有女生或者说男生都有过这样的经历，偶然照镜子的时候觉得自己美、帅到爆炸。【小编打死不会承认的.jpg】但打开无美颜的前置摄像头无滤镜，或者看到真正的漂亮小姐姐，又会感慨自己怎么能这么丑！颜值打分其实是个很有争议，并且人人都
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2023-10-03 13:22:07
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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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裁判打分 News flash: being an umpire is hard. Their job is to judge whether a ball that’s capable of moving upwards of 100 MPH or breaking 25+ inches crossed through an imaginary zone before being caught
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2023-11-07 23:29:32
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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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阅读提示本文将提到Python数据分析与挖掘中的数据探索与数据特征分析 目录阅读提示一、数据探索1、数据质量的分析2、异常值的分析3、一致性分析二、数据特征分析1、分步分析2、对比分析3、统计量分析4、周期性分析5、贡献度分析6、相关性分析 一、数据探索 根据观测、调查收集到初步的样本数据集后，接下来要考虑的问题是:样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求?
# 多特征聚类分析指南
在数据分析的过程中，“多特征聚类分析”是一个非常重要的任务，它能够帮助我们将数据集中的相似数据点进行归类。本文将帮助你从一个初学者的角度理解和实现多特征聚类分析的基本流程。
## 1. 流程概览
我们可以将整个多特征聚类分析的过程分为几个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
多尺度分析方法多尺度分析（Multiscale-Analysisi），又被称为多分辨率分析，基本思想是把平方可积空间分解为一串具有不同分辨率的子空间序列。多分辨率或多尺度分析的基本思想：函数f（x），可以看作是某个渐渐逼近的极限，每层逼近是采用某个低通滤波函数对f（x）实施平滑后的结果。当逐层逼近的低通滤波函数也进行相应地逐层伸缩，即采用不同的分辨率或尺度来逐层逼近f（x）。多尺度变换是一种公认的
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2024-07-16 12:57:15
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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
### 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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随着大家使用评教的人越来越多，评教的内容确实一尘不变，有点不太好，所以昨天花了一个晚上的时间，用Python撸了一个随机生成评教内容的程序。代码已经全部推送到github上，点击阅读原文查看原理很简单，每段话都是由几小句话组成的，所以只要准备好几小句话，然后将这几小句话随机组合就好。废话不多说，直接看代码1. 读取文件首先我们需要准备好小段话的文件，并且用python来读取他们。这里我们用code
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2023-11-06 16:25:05
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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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GMS图像特征匹配算法(学习笔记)一、算法原理当前各种特征匹配算法往往不能兼顾运行速度和鲁棒性。鲁棒性好的算法往往运行较慢，而运行较快的算法又不够稳定。GMS(Grid-based Motion Statistics) 算法希望在能够保证匹配效果的同时提高运行的效率。GMS算法受到BF匹配的启发，认为缺乏明显的正确匹配不是因为匹配对数量太少，而是因为难以区分正确和错误的匹配。由于正确匹配的邻域内的
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2024-06-07 19:18:44
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ProClaim:之前一直在做CNN的一些研究，最近刚刚回到实验室，定下来了自己的小组，然后开始了一些LSTM的学习。将近学习了两天半吧，结构弄得差不多了，Theano上LSTM tutorial 的例程也跑了跑，正在读代码ing。这篇博客主要是我之后要做的一个小报告的梗概，梳理了一下LSTM的特点和适用性问题。发在这里权当做开博客压压惊。希望之后能跟各位朋友多多交流，共同进步。1. 概
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2024-01-29 05:20:46
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