KPI指标（如网页访问量，交易量，失败量，响应时间等）与多维属性（如源系统、交易类型、交易渠道等），是金融、互联网等行业常见而重要的业务监测指标。当一个 KPI 的总体值发生异常时，想要解除异常，定位出其根因所在的位置是关键一步。然而，这一步常常是充满挑战的，尤其当根因是多个维度属性值的组合时。我们先举一个简单的例子说明业务指标多维分析的问题： 上表是某网站的PV来源明细（虚构）从整体来看，该网站
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2024-01-16 19:15:29
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# Python多维特征相关性分析
在数据科学中，多维特征相关性分析是理解不同特征之间关系的重要步骤。简而言之，相关性分析可以帮助我们理解哪些特征在预测目标变量时更为重要。当特征间存在复杂关系时，机器学习模型的效果可能受到影响，因此，了解这些相关性是提升模型性能的关键。
## 1. 相关性分析的意义
特征相关性通常可以回答以下几个问题：
- 哪些特征是冗余的？（即，它们提供的信息是重复的）
刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P7 处理多维特征的输入P7 处理多维特征的输入1、行为记录，列为特征2、Anaconda3 数据存储路径3、转化4、代码实现：5、练习 P7 处理多维特征的输入1、行为记录，列为特征2、Anaconda3 数据存储路径3、转化转化成矩阵向量化的计算，可以利用CPU等进行并行计算，提高计算的速度一般来说，中间层数越多，网络对非线性映射的拟合程度越好，学
主要思路多模态3D物体检测一直是自动驾驶领域中的一个活跃研究课题，然而，探索稀疏3D点和密集2D像素之间的跨模态特征融合并非易事，最近的方法要么将图像特征与投影到2D图像平面上的点云特征融合，要么将稀疏点云与密集图像像素组合。这些融合方法经常遭受严重的信息丢失，从而导致性能次优。为了解决这些问题，本文构建了点云和图像之间的均匀结构，通过将相机特征转换到LiDAR 3D空间中来避免投影信
多维输入逻辑斯蒂回归多层网络import torchimport torch.nn.functional as Fimport numpy as np
原创
2022-07-07 16:03:12
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# Python提取的多维特征保存到文件中
在数据科学和机器学习领域，多维特征的提取与存储是一项重要的工作。无论是进行图像处理、文本分析，还是处理传感器数据，提取多维特征都是准备工作的一部分。本文将详细解析如何在Python中提取多维特征并保存到文件中，提供完整的代码示例，并为整个流程提供清晰的视觉表示。
## 一、何为多维特征？
多维特征是指在某一特定数据集中的多种属性，这些属性可以是数字
原创
2024-08-06 14:18:08
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在进一步讨论如何在有限空间内实现多维分析的预汇总之前，我们有必要再了解一下预汇总方案还有什么功能上的不足，也就是要搞清还有什么查询需求很可能无法通过预汇总数据获取。1. 非常规聚合预汇总方案是将测度聚合值先计算好并存储起来，那么，显然，在预汇总阶段没有想到的测度聚合值就无法直接从预总汇的数据中查询出来了。比如，如果我们只存储了销售额的合计值，而没有存储最大值，那就无法直接查询出来了。SQL 提供了
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2024-05-16 11:03:27
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随着网络攻防博弈的不断升级，越来越多的APT攻击组织利用隐蔽隧道技术隐藏攻击特征，隐蔽隧道是绕过防火墙端口屏蔽的一种通信方式，可以绕过 WAF、IPS、IDS等网络监控防护设备入侵军工、国防等核心单位内网，对军工、国防等单位形成新威胁、新挑战。另外据Gartner统计，2020年有超过70%的恶意网络攻击使用加密流量技术，加密攻击流量已逐渐成为APT攻击组织攻击的重要手段与环节。恶意加密流量是一种
原创
2022-11-24 16:56:26
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前几天学习的是一个x数据对应一个y数据，今天学习多个x数据对应一个y数据的情况。对于下面的数据集，每一行叫做 一
原创
2022-10-28 11:26:46
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在目标检测和分割的任务中，我们都喜欢用多尺度 特征融合操作来提高准确率。以语义分割为例，大家在看到U-Net 以后想到的第一个自认为的创新就是加上 ASPP 结构。加上一个特征金字塔结构。然后做实验发现整个效果还是不错的。其实这个特征金字塔的结构就是一个多尺度特征融合的例子。在这里也可以证明了多尺度特征融合在深度学习中的好处。那为什么多尺度融合有效果呢。 &
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2024-05-22 15:14:13
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一步步将多个特征的数据进行逻辑斯蒂回归引入矩阵：矩阵的本质：将改变数据的空间维度具体使用：1、加载
原创
2022-08-23 14:35:04
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Python高维特征散点图
## 引言
在数据分析中，散点图（Scatter Plot）是一种常见的可视化方式，用于展现两个连续变量之间的关系。然而，当数据具有高维特征时，只能通过散点图观察其中两个维度的关系是不够的。在这种情况下，我们可以利用Python的一些库来绘制高维特征散点图，以更好地理解数据之间的关系。
本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和Seaborn库绘制高
原创
2024-01-29 04:16:13
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作者：18届 cyl日期：2021-08-08论文：《Multifaceted Feature Visualization: Uncovering the Different Types of Features Learned By Each Neuron in Deep Neural Networks》多面特征可视化-呈现神经元学习到的不同类型特征的可视化结果-引入一种正则化技术改善激活图像质量
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2024-08-01 07:38:32
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# Python画高维特征图
在机器学习和数据分析领域，我们常常需要可视化高维数据，以便更好地了解数据的分布和特征。一种常用的方法是通过画高维特征图来展示数据。本文将介绍如何使用Python通过示例代码画高维特征图。
## 什么是高维特征图？
高维特征图是指在多维空间中，将每个数据点映射到一个可视化图形中的一种技术。它可以帮助我们理解数据的分布和结构，从而更好地进行数据分析和模型选择。
#
原创
2023-07-24 01:25:13
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1.准确率 （Accuracy）Accuracy = TP + TN / (TP + FP + TN + FN)即正确预测的正反例数 /预测总数。准确率是预测正确的结果占总样本的百分比，是很自然就会想到的指标，但很多项目场景都不适用！最主要的原因是样本不平衡。举个简单的例子，比如在一个总样本中，正样本占90%，负样本占10%，样本是严重不平衡的。对于这种情况，我们只需要将全部样本预测为正样本即可得
1 简介随着互联网和物联网技术的发展,数据的收集变得越发容易.但是,高维数据中包含了很多冗余和不相关的特征,直接使用会徒增模型的计算量,甚至会降低模型的表现性能,故很有必要对高维数据进行降维处理.特征选择可以通过减少特征维度来降低计算开销和去除冗余特征,以提高机器学习模型的性能,并保留了数据的原始特征,具有良好的可解释性.特征选择已经成为机器学习领域中重要的数据预处理步骤之一.针对上述问题,文中提
原创
2022-04-07 15:01:57
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# 多维特征两类别GMM分类器EM算法Python自编程实现
## 一、流程概述
在实现多维特征两类别GMM（高斯混合模型）分类器的EM（期望最大化）算法时，可以按照以下步骤进行：
```mermaid
flowchart TD
A[数据预处理] --> B[初始化参数]
B --> C[执行EM算法]
C --> D[模型评估]
D --> E[结果可视化]
CNN的几个特点局部感知参数共享池化池化类型卷积类型单核单通道卷积多核单通道卷积多个卷积核，每个卷积核得到一副特征图像多核多通道卷积使用多个卷积核的原因不同卷积核对应不同特征的响应程度。 如垂直边缘响应、水平边缘响应、倾斜边缘响应、中心斑块响应。感受野参考:感受野用来表示网络内部的不同神经元对原图像的感受范围的大小，换句话说，即为每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映
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2024-04-12 14:38:44
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# Python 高维特征可视化
在机器学习和数据分析领域，特征工程是非常重要的一环。特征工程涉及到对原始数据进行预处理和转换，以提取有用的特征。然而，当数据具有高维度时，理解和可视化特征变得更加困难。在本文中，我们将介绍一些用于可视化高维特征的方法，并使用Python来实现这些方法。
## 1. 降维技术
降维是一种将高维数据转换为低维数据的技术。这种转换可以帮助我们更好地理解和可视化数据
原创
2023-12-31 08:04:38
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2.1.4 图像教程使用Matplotlib绘制图像的简短教程。启动命令首先，让我们开始IPython。它是对标准Python提示符的最优秀的增强，它与Matplotlib结合得特别好。直接在shell上启动lPython，或者使用Jupyter笔记本(其中IPython作为运行的内核)。启动lPython后，我们现在需要连接到GUI事件循环。这将告诉IPython在哪里(以及如何)显示图形。要连
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2024-01-03 08:54:40
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