背景    灾难是机器学习中常见的现象,具体是指随着特征的不断增加,需要处理的数据相对于特征形成的空间而言比较稀疏,由有限训练数据拟合的模型可以很好的适用于训练数据,但是对于未知的测试数据,很大几率距离模型空间较远,训练的模型不能处理这些未知数据点,从而形成“过拟合”的现象。方案  既然灾难严重影响模型的泛化,那么如何解决呢?容易想到的解决办法是增加数据量,但是如果特征
# Python 扩充:让数据“活”起来 在数据处理和机器学习领域,扩充(或称为特征扩展)是一项重要的技术。它指的是通过各种方法将数据的维度提升,从而揭示更多的特征信息,提高模型的学习效果。本文将探讨扩充的概念,并通过代码示例和可视化手段,帮助大家理解这一技术。 ## 扩充的必要性 许多机器学习算法在高维空间中表现更好,但在某些情况下,原始数据的维度可能不足以捕捉到数据的完整
原创 9月前
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# Python数据 在数据处理和分析领域,是一个非常重要的概念。在Python中,我们可以使用各种库和工具来处理不同维度的数据。本文将介绍数据的概念,以及在Python中如何处理不同维度的数据。 ## 什么是数据? 数据是指数据集中的特征或变量的数量。在二空间中,数据通常由行和列组成,其中行代表样本,列代表特征。当数据集包含多个特征时,我们就可以说数据集的高于二
原创 2024-04-24 06:25:54
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1,关系数据结构及形式化定义1.1,关系的基本概念关系  在关系模型中,数据是以二表的形式存在的,这个二表就叫做关系。域  是一组具有相同数据类型的值的集合,又称为值域。(用D表示)笛卡尔积  给定一组域D1,D2,…,Dn(它们可以完全不同,也可以部分或全部相同)。D1,D2,…,Dn的笛卡尔积为D1×D2×……×Dn={(d1,d
以下代码依赖Fraclab工具下载地址:FracLab具体参考:Matlab中FracLab计算分形方法时间久远,并且已经不再搞这一块了,很多都忘了,望大家理解。boxdim_binaire.mfunction [boxdim,Nboites,handlefig,bounds]=boxdim_binaire(matrice,tailles_carres,pave_elementaire,Axe
转载 2023-07-23 19:01:46
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以下是常用的时间序列分形计算方法及相应的参考文献:Hurst指数法Hurst指数法是最早用于计算分形的方法之一,其基本思想是通过计算时间序列的长程相关性来反映其分形特性。具体步骤是:(1) 对原始时间序列进行标准化处理。(2) 将序列分解成多个子序列,每个子序列的长度为N。(3) 计算每个子序列的标准差与平均值之间的关系,即计算序列的自相关函数。(4) 对自相关函数进行拟合,得到一个幂律关
题目描述:表Submissions 结构如下:+---------------+----------+| 列名 | 类型 |+---------------+
原创 2022-11-11 10:20:54
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集合了多家语言优点:Python其实集合了很多语言的优点,它像C语言那样的语法简单,优雅,像Java那样的面向对象,但又不像Java面向对象过了头(万物皆对象),导致编程困难,它的库很多都很简单实用,让人能够把精力都放在思考业务问题上。最简单的概括就是,它能够用更少的代码行,去完成更复杂更多的业务开发。并且,Python都无一不得到很多精英网站的垂爱,很有意思的是,很多用Python开发的网站,网
1.什么是维度。其实这个话题是欧氏几何的一个延伸。我们称零的点,一的线,二的面,三的体,四的时空。你要注意到,这里0,1,2,3,4都是整数。你有没有想过,到底什么是维度?有没有分数?比如3.1415926。讨论这个的数学分支被称为分形数学。事实上分形数学已经广泛应用于物理,化学,地质,金融,社会科学等的方方面面,甚至到艺术及时尚。那么什么叫分形,什么是维度?先从一组图看起。&nbs
在欧氏空间中,人们习惯把空间看成三的,平面或球面看成二,而把直线或曲线看成一。也可以梢加推广,认为点是零的,还可以引入高维空间,但通常人们习惯于整数的。分形理论把视为分数,这类是物理学家在研究混沌吸引子等理论时需要引入的重要概念。为了定量地描述客观事物的“非规则”程度,1919年,数学家从测度的角度引入了概念,将从整数扩大到分数,从而突破了一般拓扑集为整数的界
转载 2023-10-22 08:23:47
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# Python分形 ## 介绍 分形是一种具有自相似性的几何图形,其维度可以是非整数值。分形是用来描述分形结构复杂性的重要参数。Python是一种功能强大的编程语言,提供了许多用于生成和分析分形的工具和库。本文将介绍分形的概念,并提供Python代码示例来帮助读者理解和实现分形计算。 ## 分形 分形是一种描述几何结构复杂性的度量。传统的几何图形,如线段、矩形和圆
原创 2023-09-17 17:13:24
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# 使用Python实现分形 分形是用来描述形状复杂性的一个数学概念。在本篇文章中,我将引导你如何使用Python来计算分形。我们将通过以下几个步骤来完成这一任务。 ## 流程概述 下面是实现分形的流程表: | 步骤 | 描述 | |------|----------------------------| | 1 | 安装必要
原创 2024-09-27 07:40:51
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# 图像 盒 python实现 ## 简介 在这篇文章中,我将教会你如何使用Python实现“图像 盒”的功能。图像 盒是一种用于衡量图像复杂度的指标,可以帮助我们了解图像的细节和特征。 ## 整体流程 下面是实现“图像 盒”的整体流程。我们将通过以下步骤来完成任务: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤1 | 导入所需的库 | | 步骤2 | 加载图
原创 2023-09-14 20:11:50
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# 分形:探索自然界的复杂性 在数学与自然科学的交汇点上,分形几何是一门引人入胜的领域。分形的特征是其自相似性和复杂性。在这篇文章中,我们将探讨分形的概念,并通过Python代码示例进行演示。 ## 什么是分形? 分形通常指的是一种几何形状或图形,其部分具有与整体相似的结构。这种自相似性体现在不同的尺度上,形成了复杂的几何图形。分形不仅仅是数学的概念,它们在自然界中也普遍存在,例如海
原创 8月前
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# Python 不同数组合的探索 在数据分析和科学计算中,组合不同的数组是非常常见的操作。Python 提供了强大的工具,例如 NumPy 和 itertools,可以帮助我们轻松地实现这些任务。本文将探讨如何在 Python 中处理不同的组合,并提供相应的代码示例和可视化工具。 ## 一、引言 当我们提到组合时,通常会想到如何从一组数据中选择出若干个元素。在 Python 中,
原创 2024-09-13 05:43:10
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# Python查看变量Python编程中,我们经常需要处理各种复杂的数据结构,其中包括多维数组(也称为张量)等。在处理这些数据时,了解如何查看变量的(即数据的形状)是非常重要的。本文将介绍如何使用Python中的NumPy库和TensorFlow库来查看变量的,并提供相应的代码示例。 ## 1. NumPy库 NumPy是一个用于进行科学计算的Python库,它提供了一个强
原创 2023-08-21 10:59:46
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# Python矩阵扩展的全面教程 在数据科学和机器学习中,处理矩阵和向量是非常常见的任务。有时,我们需要扩展矩阵的维度,这是数据预处理中不可或缺的一步。本文将向你介绍如何在Python中实现矩阵扩展的全过程。 ## 整体流程 我们将整个流程分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |------|---------------------
原创 7月前
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数据为何要降数据降可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此,大多数情况下,当我们面临高数据时,都需要对数据做降处理。数据降有两种方式:特征选择,度转换特征选择特征选择指根据一定的规则和经验,直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程,用选择的特征代替所有特征,不改变原有特征,也不产生
# 实现"计盒 python"的步骤 ## 1. 确定需求 首先,我们需要明确需求,即实现一个计算盒子体积的程序。在这个程序中,我们需要输入盒子的长度、宽度和高度,然后计算并输出盒子的体积。 ## 2. 设计程序结构 接下来,我们需要设计程序的结构。在这个程序中,我们可以使用面向对象的方法来实现。我们可以设计一个名为"Box"的类,其中包含计算体积的方法。 ## 3. 编写代码 接下来,
原创 2023-09-04 20:27:57
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# Python 分形 分形是描述分形结构复杂度的一个重要概念,它可以帮助我们理解自然界中复杂形态的特征。在数学上,分形可以用来描述一个几何体的尺寸与其几何形状之间的关系。Python是一种流行的编程语言,我们可以利用Python来计算和展示分形。 ## 分形的概念 分形是一种在分形几何中使用的概念,与整数维度不同,它可以用来描述不规则形状的复杂度。对于一个分形结
原创 2024-03-07 06:14:56
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