贝叶斯的思想比较简单，网上阐述也很详细，这里就不赘述了。 这里只是简单的说一下编程的思路 首先明确我们要实验的内容，实现贝叶斯分类，那么要想编程实现，你必须对贝叶斯分类有足够的了解。而贝叶斯分类的过程并不难，总的来说就是，有了一些训练数据，当来了一条测试数据，首先根据训练数据计算先验概率，比如有17条训练数据，8条好瓜，9条坏瓜，那么P(好瓜) = 8 / 17，坏瓜以此类推。 紧接着计算后验概率
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2024-04-18 14:56:31
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GR是Graceful Restart（平滑重启）的简称，是一种在协议重启时保证转发业务不中断的机制。GR机制的核心在于：当某设备进行协议重启时，能够通知其周边设备在一定时间内将到该设备的邻居关系和路由保持稳定。在协议重启完毕后，周边设备协助其进行信息（包括支持GR的路由/MPLS相关协议所维护的各种拓扑、路由和会话信息）同步，在尽量短的时间内使该设备恢复到重启前的状态。在整个协议重启过程中不会产
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2024-03-22 23:07:16
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动机BN是在小批数据中用均值和方差归一化，能够保证很深的网络能够收敛，但是BN需要足够大的batch size，比较小的batch对批量数据的统计特征估算不准确，降低BN的batch size 就会提升模型误差。Group的思想有很多：AlexNet将模型部署到两块GPU；ResNeXt测试了depth、width、groups对网络的效果，建议在相似计算消耗的前提下，较大的group
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2024-06-28 15:53:53
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GRNN（Generalized Regression Neural Network）神经网络可以同时用于分类和回归任务。在本文中，我将向你介绍如何实现这一功能。
首先，让我们来看一下实现GRNN神经网络的整体流程。我将使用以下表格展示具体步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 收集和准备数据集 |
| 步骤二 | 构建神经网络模型 |
| 步骤三 |
原创
2023-12-20 07:56:31
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Vision Transformer（ViT）简介近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大的促进了自然语言处理模型的发展。由于Transformers的计算效率和可扩展性，它已经能够训练具有超过100B参数的空前规模的模型。ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶。在不依赖卷积操作的情况下，依然可以在图像分类任
1、音频概述 音频是指频率在20Hz~20kHz的声音信号，具体可分为波形信号、语音和音乐三种形式。其中波形声音就是自然界中的所有声音，是声音数字化的基础；语音也可以表示 为波形声音，当波形声音表示不出语言、语音学的内涵。音乐是符号化了的语音，比语音更加规范。 2、音频信号数字化 音频信号数字化是指将模拟的（连续的）声音波形数字化（离散化），变成
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2024-04-03 00:04:26
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1 单判别器单生成器我们这一期文章不打算从头开始讲述GAN，所以如果大家没有相关基础的，就先看一下我们上一期GAN的介绍。【技术综述】有三说GANs（上）一个基本的用于生成图像的GAN的结构就是这样的。Generator就是生成器，它输入噪声，输出产生的图像。通常噪声就是一个一维的向量，经过reshape为二维图像，然后利用若干个反卷积层来学习上采样。如全卷积的DCGAN模型[1]，输入就是1*1
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2024-07-07 01:40:28
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# GRNN（Generalized Regression Neural Network）Python 实现教程
## 引言
在本教程中，我将向你展示如何使用Python实现GRNN（Generalized Regression Neural Network）。GRNN是一种基于神经网络的非参数回归算法，它能够通过学习样本数据的特征，实现对未知样本的预测。本教程将介绍GRNN的原理、数据准备、
原创
2023-08-17 10:17:54
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在机器学习中，我们会使用二分类算法的Many-vs-Many（多对多）和One-vs-Rest（一对多）模式来进行多分类。其中，OvR是指将多个标签类别中的一类作为类别1，其他所有类别作为类别0，分别建立多 个二分类模型，综合得出多分类结果的方法。MvM是指把好几个标签类作为1，剩下的几个标签类别作为0，同样分别建立多个二分类模型来得出多分类结
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2023-10-08 11:17:04
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-09-28 16:38:29
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2021/3/17：今天也是充实的一天。早上，验收训练好的NER模型，对模型精度变化进行简单分析；随后，参考相关文献，修改小论文（仍不理想，至少还得改三四天）；最后，尝试制作分类词云图（暂未使用自己的数据实现）。晚上，外出慢跑/散步+听音乐半小时。2021/3/18：今天也是充实的一天。 Twitter-分类词云图
R之wordcloud包参考教程：https://sites.go
号外号外：awesome-vit 上新啦，欢迎大家 Star Star Star ~https://github.com/open-mmlab/awesome-vitgithub.com/open-mmlab/awesome-vitVision Transformer 必读系列之图像分类综述(一)：概述Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(二): Attention-bas
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2024-05-20 22:42:43
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# Python 实现 GRNN（广义回归神经网络）
广义回归神经网络（GRNN）是一种非参数的神经网络，常用于回归问题。GRNN的核心思想是通过特征空间内的距离度量来进行预测。对于刚入行的开发者而言，实现GRNN可能会感到有些复杂。本文旨在帮助你理解和实现GRNN，并提供相应的代码示例和详细解释。
## 实现步骤
首先，让我们了解实现GRNN的步骤。我们可以将整个过程分为以下几个主要步骤：
Python开发者用Pythonic这个形容词来描述具有特定风格的代码。这种风格是大家在使用Python语言进行编程并相互协作的过程中逐渐形成的习惯。那么，如何以改风格完成常见的Python编程工作呢？本节将会回答这个问题。第一条：确认自己所用的Python版本第二条：遵循PEP8风格指南第三条：了解bytes、str与unicode的区别第四条：用辅助函数来取代复杂的表达式第五条：了解切割序列的
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2024-10-31 13:54:00
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朴素贝叶斯分类器_以python为工具【Python机器学习系列（十三）】 文章目录1. 朴素贝叶斯算法原理2. sklearn提供的朴素贝叶斯算法3. 伯努利朴素贝叶斯 BernoulliNB()4. 多项式朴素贝叶斯 MultinomialNB()5. 高斯朴素贝叶斯 GaussianNB() ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ
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2023-10-10 16:41:00
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# Python 实现分类任务的指南
在进行机器学习的过程中，分类任务是常见的应用之一。这种任务的目标是根据输入数据的特征将数据分配到预定义的类别中。本篇文章会指导你如何在 Python 中实现一个简单的分类任务。
## 整体流程概述
在进行分类任务时，我们可以遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 分类任务 Python 代码
## 引言
在机器学习中，分类任务是一种常见的问题类型。它是指根据已有的数据特征，将样本分为不同的类别。Python提供了许多强大的库和工具，可以方便地进行分类任务的开发和实现。本文将介绍一些常用的Python代码示例，帮助读者更好地了解和应用分类任务。
## 数据准备
在进行分类任务之前，我们需要准备训练数据和测试数据。通常，数据是以表格的形式存在，其中
原创
2023-07-28 04:58:44
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分类统计图（1）统计柱状图barplot(均值和置信区间) （2）灰度柱状图countplot （3）点图pointplot(均值和置信区间)分类散点图当有一维数据是分类数据时，散点图成为了条带形状： （1）航线图stripplot，设置参数添加抖动方法jitter=True(点的直接展示) （2）生成蜂群图swarmplot，避免散点重叠(点的直接展示)分类分布图（1）箱式图boxplo
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2024-08-06 11:52:29
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分类预测 | Matlab实现GRNN-Adaboost多特征分类预测
原创
2024-03-12 16:36:07
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作者：小屁孩i01数据分类正所谓物以类聚人与群分，生活里很多东西都存在着分类，当你进入超市的时候有着“日常生活用品”，“零食区”，“衣服类”等等的分类，一个分类里有不同的商品。02分类方法那么问题来了，怎么分类呢？按照什么分类呢？我们仍然用超市的分类来说明，在超市的分类中，我们可以看到在同一个类中的商品用途是差不多的。也有的分类是按照商品的性质来分的。如果是
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2023-09-19 19:59:29
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