常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一 颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常
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2024-09-06 10:29:53
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noteGlove模型目标：词的向量化表示，使得向量之间尽可能多蕴含语义和语法信息。首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。对词向量计算相似度可以用cos相似度、spearman相关系数、pearson相关系数；预训练词向量可以直接用于下游任务，也可作为模型参数在下游任务的训练过程中进行精调（fine-tuning）；很多使用如情感分析、词性标注任务中，我们的N
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2023-12-07 15:08:36
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t-SNE实践——sklearn教程t-SNE是一种集降维与可视化于一体的技术，它是基于SNE可视化的改进，解决了SNE在可视化后样本分布拥挤、边界不明显的特点，是目前最好的降维可视化手段。关于t-SNE的历史和原理详见从SNE到t-SNE再到LargeVis。代码见下面例一TSNE的参数函数参数表：parameters描述n_components嵌入空间的维度perpexity混乱度，表示t-S
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2023-11-05 19:45:20
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# Python中的t-SNE算法及其应用
## 概述
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维技术，用于将高维数据映射到低维空间，以便于可视化和聚类分析。它通过考虑数据点之间的相似性来构建一个低维表示，使得在高维空间中相似的数据点在低维空间中保持相对的距离。t-SNE最初由Laurens van der Maaten
原创
2023-09-16 14:12:46
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1. plt.legend()函数的作用是给图像加图例。 图例是集中于地图一角或一侧的地图上各种符号和颜色所代表内容与指标的说明，有助于更好的认识地图。 基础绘制eg：
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
X 是一个 numpy 数组，包含了从 −π 到 +π
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2023-09-30 10:53:06
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在数据科学和机器学习的世界中，t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的降维技术，它能够有效地将高维数据嵌入到低维空间中，从而帮助我们可视化数据。然而，使用 t-SNE 进行数据分析时，参数的选择极为重要，不同的参数组合对最终的结果有显著影响。
### 背景定位
在实际应用中，数据可视化是我们理解和分析复杂数据的重要工具。我
如何使用python进行t-SNE降维分析
# 引言
t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）是一种非线性降维技术，广泛应用于可视化高维数据。在本文中，我将教你如何使用python实现t-SNE算法。我们将按照以下步骤进行：
1. 准备数据
2. 数据预处理
3. 构建t-SNE模型
4. 可视化结果
接下来，我将详细解释每个步骤需
原创
2024-01-23 04:39:37
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文章是对博主视频讲解的一些总结。
原论文地址：
https://arxiv.org/abs/1905.119461.预言EfficientNet(V1)来自2019年，出自Google之手。同时探索输入分辨率、网络的深度、宽度对网络的影响（网络好坏的主要评定指标是准确率和网络训练的速度）(a)为基线网络，也可以理解为小网络；(b)为增大感受野的方式扩展网络；©为增大网络深度d的方式扩展网络；(d
# 使用 Python 画 t-SNE 图
t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维技术，非常适合可视化高维数据。本文将详细指导你如何使用 Python 实现 t-SNE 图的绘制。我们将从整体流程开始，然后逐步引导你实现每一个步骤。
## 整体流程
下面是实现 t-SNE 的基本流程步骤，清晰的步骤可以帮助你理解整
原创
2024-10-02 06:52:19
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# Python TSNe函数详解
## 引言
在机器学习中，特征降维是一项重要的技术。当我们面对高维数据时，往往难以直观地理解和分析。为了解决这个问题，我们可以使用t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）算法进行数据降维，并将其可视化。
在本文中，我们将详细介绍Python中的TSNe函数，并提供代码示例来帮助读者理解和应用这一功
原创
2023-08-25 09:18:33
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分类问题评估指标在这里，将讨论可用于评估分类问题预测的各种性能指标1 Confusion Matrix这是衡量分类问题性能的最简单方法，其中输出可以是两种或更多类型的类。混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表，即“实际”和“预测”，此外，这两个维度都有“真阳性（TP）”、“真阴性（TN）”、“假阳性（FP）”和“假阴性（FN）”，如下所示：与混淆矩阵相关的术语解释如下：-**真阳（TP）**− 当数
绪论 本次作业主要针对机器学习概念的扫盲以及PyTorch的基础应用。全文共分为四个部分，分别是：第一部分对图像的基本操作，第二部分PyTorch的常用操作，第三部分和第四部分是PyTorch的实际应用。由于之前没接触过深度学习和图像处理方面的知识，故本次作业保留题目的原代码，并附上自己的注解和总结，以供后续查看。注：以下是代码练习
第一部分 图
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2023-09-11 17:04:32
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# 使用 PyTorch 实现 t-SNE 降维算法
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维的方法，通常用于可视化高维数据。它能够将高维数据映射到低维空间，使得相似的数据点在低维空间中尽量保持接近，而不相似的数据点则被尽量远离。这种特性使得 t-SNE 在数据探索和可视化中非常有用。
在本文中，我们将讨论如何使用 Py
# 深入理解t-SNE：Python中的参数调优与应用
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的降维技术，特别适合处理高维数据可视化。它通过保留数据点之间的相似性，将高维数据映射到低维空间。在本文中，我们将探讨t-SNE的参数设置，并通过示例代码帮助您理解如何在Python中使用t-SNE。
## t-SNE的核心概念
# 如何实现"python tsne 刻度"
## 整体流程
```mermaid
journey
title 实现"python tsne 刻度"流程
section 确定需求
section 下载数据
section 数据清洗
section 模型训练
section 可视化结果
```
## 步骤及代码
| 步骤 | 代码
原创
2024-06-09 04:04:11
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## Python绘图TSNE实现流程
### 引言
在机器学习和数据可视化领域，t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的降维算法，可以将高维数据映射到低维空间，以便于可视化和分析。在本文中，我们将讨论如何使用Python绘制t-SNE图。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准
原创
2023-11-21 13:03:59
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# 使用 t-SNE 绘制高维数据的可视化
在数据科学和机器学习中，数据的可视化非常重要。特别是在处理高维数据时，t-SNE（t-分布随机邻居嵌入）是一种常用的降维算法，可以有效地将高维数据映射到低维空间（如二维或三维），从而帮助我们更好地理解数据结构。本文将引导你如何在 Python 中实现 t-SNE 绘图的过程。
## t-SNE 绘制的基本流程
我们来看看实现 t-SNE 绘图的基本
# 实现pytorch tsne图
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch库来实现t-SNE图。t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维算法，可以将高维数据可视化为二维或三维空间。这对于理解数据的结构和模式非常有帮助。让我们按照以下步骤来实现它。
## 整体流程
下表展示了实现pytorch tsn
原创
2024-02-01 04:53:39
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目录原始字符串字符串拼接字符串切片 字符串的操作有很多，这里就依据是否使用了函数分为两大类——字符串一般操作、字符串函数操作，这篇文章先介绍一下一般操作，下一篇介绍函数操作，不然篇幅太长了。原始字符串 我们都知道，在Python中有转义字符
深度学习100问 Author：louwillMachine Learning Lab Model Scaling(模型扩展)一直以来都是提高卷积神经网络效果的重要方法。比如说ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200，GPipe通过对基线网络的四倍扩展在Im
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2024-09-26 10:43:17
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