训练学习系统的一个主要假设是在整个训练过程中输入分布是保持不变的。对于简单地将输入数据映射到某些适当输出的线性模型，这种条件总是能满足的，但在处理由多层叠加而成的神经网络时，情况就不一样了。在这样的体系结构中，每一层的输入都受到前面所有层参数的影响(随着网络变得更深，对
常见的分布一般都只有一个峰(peak)，称为单峰(unimode)分布。如果数据是单峰分布的，也意味着数据的众数(mode)只有一个，因为众数是数据的最大值。当数据表现为单峰分布，一般分布具有对称或偏倚的特征。 对称分布(symmetric distribution) 表现在直方图上，对称分布的左右两部分关于均值(m
编程环境： python 3.7 jupyter notebook 文章说明： 这里只是贝叶斯分类器的原理进行分析以及实现，重点关注其中的数学原理和逻辑步骤，在测试等阶段直接调用了python机器学习的库。 基本步骤： 输入类数,特征数,待分样本数 输入训练样本数和训练样本集 计算先验概率 计算各类条件概率密
一、【卫星数据landsat】 （1）数据引入 在数据框中输入landsa，点击import引入 （2）ImageCollection.qualityMosaic()对像素级别进行操作，对所有图像集中，通过波段质量为每个像素排序。 qualityMosaic(NDVI值)相当于去云操作（下一步探究） （3）landsatCollection.unmixing()\解决缠绕，在遥感影像中
连续变量的分布 适合又细又密的柱状图。每个取值一个柱子。 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd rawdata = pd.read_csv(r"..\Data\train_set.csv") X = rawdata.iloc[:, 0:-1] def plot_attr(dataset,attr): data = dataset[attr].value_counts()
案例 需求：双均线策略制定 1.使用tushare包获取某股票的历史行情数据 2.计算该股票历史数据的5日均线和30日均线 - 什么是均线？ - 对于每一个交易日，都可以计算出前N天的移动平均值，然后把这些移动平均值连起来，成为一个条线，就叫做N日移动平均线。移动平均线常用线有
文章目录 前言一、数据采集与处理1、数据来源2、数据预处理 二、可视化分析（统计学）1.特征分解2.整体关系图(pairplot)3.相关性分析(heatmap)4.参看各因素与count的关系 三、基于机器学习的模型预测1.特征工程2.随机森林算法3.xgboost模型预测 四、GUI界面设计总结 前言
最近在做特征选择，要考量几个特征的相关性，想找这个方法的描述，发现很难在网页上搜到。以下为整合的： [11] 王黎明, 吴香华, 赵天良,等. 基于距离相关系数和支持向量机回归的PM_(2.5)浓度滚动统计预报方案[J]. 环境科学学报, 2017,37(4):1268-1276.（我是从这篇论文上找
文章目录 1.读取数据2.数据预处理删除（提取）评分为0的数据记录 loc[~data['评分'].isnull()]空值填补0 fillna(0)去重 drop_duplicates() 3.数据汇总3.1 每个城市的酒店评分平均值 groupby(by=['?']).mean()3.2 每个省份每个城市酒店评分的平均值 groupby(by=['?','?']).mea
CLASS torch.nn.CrossEntropyLoss(weight: Optional[torch.Tensor] = None, size_average=None, ignore_index: int = -100, reduce=None, reduction: str = 'mean') 这个评价损失将 nn.LogSoftmax() 和 nn.NLLLoss() 结合在一个类中。 在训练带有C类的分类问题时很有用。
一、多表查询 原文件是： 1.联合查询：查询学生表对应的成绩表的学生成绩。 # *_*coding:utf-8 *_* # @Author : zyb import pandas as pd students = pd.read_excel('多表查询.xlsx',sheet_name='学生表') scores = pd.read_excel('多表查询.xlsx',sheet_name='成
本系列课程适用人群： python零基础数据分析的朋友；在校学生；职场中经常要处理各种数据表格，或大量数据（十万级以上）的朋友；喜欢图表可视化的朋友； 系列视频目前可在B站观看，会定期更新，欢迎大家吐槽！ 本节概要：看excel中最强大的数据透视表在python中如何实现 视频地址：python中数据透视
利用 Switch block 利用 Matlab Function block function [mean, stdev] = fcn(vals) % #codegen % calculates a statistical mean and a standard % deviation for the values in vals len = length(vals); mean = avg(vals, len); stdev = mean+1; coder.extrinsic('
checkpoint = torch.load('.pth') net.load_state_dict(checkpoint['net']) criterion_mse = torch.nn.MSELoss().to(cfg.device) criterion_L1 = L1Loss() optimizer = torch.optim.Adam([paras for paras in net.parameters() if para
周末去长沙玩了一趟，在长沙呆了四年，然后就像真游客一样去爬了岳麓山和逛了橘子洲头，哈哈，和亲近的人一起玩闹的体验很舒服，很庆幸和感恩有那么一群人宠着你~~ 当然，游乐之余，我也不忘学习的，在回来的高铁上，学了一下朴素贝叶斯算法，这是机器学习里面的经典的分类算法，也是为数不多的基
#8.R函数的编写+有效位数的保留 var1 = function(x) { n = length(x) meanx = signif(mean(x), 6) sumx = signif(sum(x^2), 6) s2 = signif((sumx-n*meanx^2)/(n-1), 6) return(s2) } var2 = function(x) { n = length(x) meanx = signif(mean(x), 6) sumx = 0 for (i in
np.dot()计算两个变量的乘积，返回的是一个值 import numpy as np np.dot(a, b, out=None) #该函数的作用是获取两个元素a,b的乘积. a,b可以是数组或者int print(np.dot(1,10)) #10 还可以 import numpy as np np.random.seed(20200623) x, y = np.random.randint(0, 20, siz
numpy_03 统计相关次序统计计算最小值计算最大值计算极差计算分位数 均值与方差计算中位数计算平均值计算加权平均值计算方差 相关计算协方差矩阵计算相关系数直方图 打卡第三天，给爷冲！ 统计相关 次序统计 计算最小值 例题： import numpy as np x = np.array([[11, 12,
统计相关 次序统计 计算最小值 numpy.amin(a[, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue])Return the minimum of an array or minimum along an axis. 【例】计算最小值 import numpy as np x = np.array([[11, 12, 13, 14, 15
group_by()和summarize()的组合构成了使用dplyr包时最常用的操作之一：分组摘要。 summarize()，可以将数据框折叠成一行，比如我们求flights数据集中变量dep_delay的平均值： library(dplyr) library(nycflights13) summarize(flights,delay=mean(dep_delay,na.rm=TRUE)) 分组摘要
mean shift 图像分割 Reference: [1] Mean shift: A robust approach toward feature space analysis, PAMI, 2002 [2] mean shift,非常好的ppt ，百度文库链接 [3] Pattern Recognition and Machine Learning, Bishop, 2006，Sec 2.5 [4] Computer Vision Algorithms and App
一般而言，我们需要对输入进行归一化，保证输入的特征在都分布在0-1或者-1 - +1，这样可以加快收敛，防止因某一个特征数值大造成的模型过拟合或欠拟合问题。 但深度学习因为模型深度深，常常会出现梯度爆炸或梯度消失问题，如果对每一层输入都进行特征的归一化，可以有效地解决这个问题。 Batch
ab命令做简单压测 ab -c 10 -n 100 https://baidu.com/ # -c 10 表示并发用户数为10 # -n 10 表示请求总数为100 [root@sxlc-152 siyang]# ab -c 10 -n 100 https://baidu.com/ This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1430300 $> Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Techno
目录1. 为什么需要激活函数1.1. ReLU1.2. sigmod1.3. tanh2. Keras内置的损失函数2.1. Keras core Loss2.2. mean_squared_error2.3. mean_absolute_error2.4. binary_crossentropy2.5. categorical_crossentropy 1. 为什么需要激活函数 在神经网络中，对于图像，我们主要采用了卷积的
本文是学习科研数据处理视频第三章的记录。 几个关键词： 平均值±标准差 Mean±SD 平均值±标准误 Mean±SEM Mean用来衡量某实验指标数值的一般水平。 SD和SEM衡量该实验指标数值的波动。 标准差、标准偏差(Standard Deviation, SD) 标准误差、标准误(Standard Error of Mean, SEM
