内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标：了解BRIEF算法的基本原理原理：在SIFT算法使用128维的描述符，因为使用float类型描述，所以需要512字节的内存。 在SURF算法中，以64维描述符来计算，至少需要256字节的内存。 在创建一个含有数千个特征的向量会消耗大量的内存，这种情况在资源的有限的设备上不实用，尤其是嵌入式设备。 此外，计算时间也非常漫长
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2023-11-09 07:14:45
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# VIF（方差膨胀因子）计算在Python中的应用
在数据分析和统计建模中，多重共线性是一个常见的问题。它指的是自变量之间存在高度的线性相关性，这可能导致模型参数估计的不稳定和不准确。为了检测多重共线性，方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）是一个常用的工具。
本篇文章将带您了解VIF的概念、其计算方式，并通过Python代码示例展示如何在实际项目中使用
求解最可能的隐状态序列是HMM的三个典型问题之一，通常用维特比算法解决。维特比算法就是求解HMM上的最短路径（-log(prob)，也即是最大概率）的算法。算法思路：从状态t到初始状态，需要寻找最短路径，运用逆推递归的方法来寻找这条最短路径。状态t由状态(t-1)直接决定，从状态(t-1)到状态t一定有一条最短路径，问题的求解就变成了求初始状态到状态(t-1)的最短路径。一直逆推到初始状态，问题就
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2024-07-15 21:33:15
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# 如何使用 Python 计算方差膨胀因子 (VIF)
方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）是用于评估多重共线性的一种统计度量。多重共线性是在回归分析中，多个自变量之间存在高度相关性的现象，可能会导致模型不稳定。本文将指导你如何使用 Python 计算 VIF，并提供清晰的流程和示例代码。
## 流程概述
我们可以将计算VIF的过程分为以下几个步骤：
原创
2024-10-21 03:30:58
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IV值和woe1. 对IV的直观理解从直观逻辑上大体可以这样理解“用IV去衡量变量预测能力”这件事情：我们假设在一个分类问题中，目标变量的类别有两类：Y1，Y2。对于一个待预测的个体A，要判断A属于Y1还是Y2，我们是需要一定的信息的，假设这个信息总量是I，而这些所需要的信息，就蕴含在所有的自变量C1，C2，C3，……，Cn中，那么，对于其中的一个变量Ci来说，其蕴含的信息越多，那么它对于判断A属
1.主要内容利用Python调用VLFeat（官方下载地址）提供的SIFT接口对图像进行特征检测。如果CSDN中图片加载不出来，可移步知乎相关文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34890676 2.参考资料主要参考资料为由朱文涛和袁勇翻译的《python 计算机视觉》原书为《ProgrammingComputer Vision with Python》,该书
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2023-12-12 20:27:33
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一、基本框架VMAF是一种Full-reference的视频质量评估方法，主要包括三种指标：视觉信息保真度（VIF：visual quality fidelity）、细节损失指标（DLM：detail loss measure）、时域运动指标/平均相关位置像素差（TI：temporal information）。其中VIF和DLM是空间域的，一帧画面之内的特征。TI 是时间域的，多帧画面之间相关性
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2023-12-26 10:45:13
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# 如何在Python中计算VIF（方差膨胀因子）
VIF（方差膨胀因子）是用于检测回归分析中多重共线性的重要工具。多重共线性可能会影响模型的精确性及稳定性，因此理解和计算VIF是数据分析的重要步骤。本文将详细介绍如何在Python中实现VIF的计算，下面是整个流程的展示。
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
|-------|
多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中，例如决策树和贝叶斯，前者的建模过程是逐步递进，每次拆分只有一个变量参与，这种建模机制含有抗多重共线性干扰的功能；后者干脆假定变量之间是相互独立的，因此从表面上看，也没有多重共线性的问题。但是对于回归算法，不论是一般回归，逻辑回归，或存活分析，都要同时考虑多个预测因子，因此多重共线性是不可避免需要面对的，在很多时候，多重共线性是一个普
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2023-08-25 23:39:51
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特征衍生：在实际工作中，自己用到的是特征升维，即one-hot encoding。另一种特征衍生方法是特征组合，比如拼接年龄+收入区间成为一个新特征，但是在金融行业一般不这么做、因为可解释性差容易不符合监管要求。计算IV函数。在机器学习的二分类问题中，IV值（Information Value）主要用来对输入变量进行编码和预测能力评估。特征变量IV值的大小即表示该变量预测能力的强弱。IV 值的取值
在本篇博文中，我们将探讨如何使用 Python 计算方差膨胀因子（VIF）。VIF 是用于检测多重共线性的重要统计量。当我们在处理线性回归模型时，通过 VIF 数值，我们可以了解各个自变量间的相关性对模型的影响。
### 环境准备
在进行 VIF 计算之前，我们需要确保开发环境的满意条件。
**软硬件要求**
- 操作系统：Windows/Linux/Mac
- Python 版本：3.7
# Python VIF 计算代码实现指南
## 概述
这篇文章将教会你如何使用Python编写代码来计算VIF（方差膨胀因子）。VIF是用于多重共线性检测的一种常用统计指标，用于衡量自变量之间的相关性程度。在这个过程中，我们将使用`statsmodels`库来进行计算。
## 流程概览
下面的表格展示了实现VIF计算代码的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 |
原创
2024-02-04 06:26:31
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统计学，风控建模经常遇到卡方分箱算法ChiMerge。卡方分箱在金融信贷风控领域是逻辑回归评分卡的核心，让分箱具有统计学意义（单调性）。卡方分箱在生物医药领域可以比较两种药物或两组病人是否具有显著区别。01卡方检验算法介绍卡方检验（Chi-Square Test）是一种统计学上的检验方法，用于评估两个类别变量之间的独立性。它基于样本数据来测试观察值与预期值之间的差异是否足够大，以至于能够推断变量之
目录 一.单次针对波段分开的TIFF影像的NDVI植被指数的计算 1.代码如下：（代码中已经将NDVI指数异常值进行了剔除，取值范围最终在[-1, 1]区间内）2.运行结果（为了方便程序运行的进度查看，在函数内增添进度条显示）：二.针对波段合成后的TIFF影像计算NDVI处理影像1.对于MODIS——MOD09A1影像（band1为红光波段，band2为近红外波段）2.对于La
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2023-10-18 19:23:49
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文章目录一、VIF公式和原理对于R方一般回归模型皮尔逊相关系数中的方差 VIF原理： 一、VIF公式和原理所谓VIF方法，计算难度并不高。在线性回归方法里，应用最广泛的就是最小二乘法（OLS），只不过我们对每个因子，用其他Ｎ个因子进行回归解释。（n+1自变量）其中有一个检验模型解释能力的检验统计指标为R2（样本可决系数），R2的大小决定了解释变量对因变量的解释能力。而为了检验因子之间的线性相关
算数运算符: + - * / // % **
var1=3
var2=4
res=var1+var2 #加法
res=var1-var2 #减法
res=var1*var2 #乘法
res=var1 / var2(结果为小数)
res=var1//var2(地板除整除,只取结果的整数部分,若除数或被除数中有一个是小数则在结果后加上.0)
res=var1%var2(取
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2023-08-09 23:25:49
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## 用Python计算VIF分类变量
在统计学中，多重共线性是指独立变量之间存在高度相关性的情况，这会导致模型的不稳定性和系数估计的不准确性。为了检测多重共线性，可以使用方差膨胀因子（VIF）来衡量变量之间的相关性程度。通常情况下，VIF大于10表示存在严重的多重共线性问题。
本文将介绍如何使用Python进行VIF计算，特别是在面对分类变量时的处理方法。
### 安装所需的库
在计算V
原创
2024-04-12 06:46:42
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先放一张找到的算法流程图：上图解释：A：状态转移概率矩阵，Aij表示状态i到状态j转换的概率，即P(state=j | state=i)。下面代码中以P表示。B：观测矩阵，Bij表示给定状态i，观测结果为j的概率。即P(observation=j | state=i)π：初始时状态概率分布，表示各状态出现的概率。代码中以pi表示。O：输入的观测序列。：表示经过节点（时刻t，状态stat
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2023-12-07 18:50:03
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# 如何使用Python计算超分辨率VIF指标
## 一、概述
超分辨率图像质量评估是一项重要的研究任务，其中VIF（Visual Information Fidelity）指标是一种常用的评估超分辨率图像质量的方法。通过计算VIF指标，我们可以衡量超分辨率图像的质量相对于原始图像的相似度。
本文将为刚入行的小白介绍如何在Python中实现VIF指标的计算，详细说明每一步的步骤与代码示例。
原创
2024-10-06 05:10:20
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主成分分析在SPSS中的操作应用 主成分分析在SPSS中的操作应用主成分分析原理主成分分析法简介主成分分析数学模型对沿海 10 个省市经济综合指标进行主成分分析生成图表方法一方法二方法一结果方法二结果参考链接 主成分分析原理 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性 ( 比如 PP 个指标) , 重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学
