均值方差归一化第3页

Matlab 大量接单

机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图：解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码

lczdyx·2025-03-02 13:05

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）

目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法

林聪木·2025-03-02 10:09

构建神经网络之sklearn（完善）

DataFramedfprint(df.isnull().sum())#查看每一列缺失值的数量数值型数据：fromsklearn.imputeimportSimpleImputer#对于数值型数据，使用均值填充

邪恶的贝利亚·2025-03-02 08:23

pytorch与深度学习随记——AlexNet

AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建

黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的

importnumpyasnp#初始化3x3卷积核，权重范围[-0.1,0.1]kernel=np.random.uniform(-0.1,0.1,(3,3))正态分布初始化：权重从一个均值为0、标准差较小的正态分布中抽取

abments·2025-03-02 06:05

Python学习(八):返回值&变量的作用域&参数的传递&浅拷贝和深拷贝&类对象和方法

#定义一个返回两个数平均值的函数:defmy_avg(a,b):return(a+b)/

追梦梓辰·2025-03-02 06:03

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值

坂田月半·2025-03-01 20:29

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。

qq924711725·2025-03-01 20:22

MeanShift聚类分割算法

目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift

点云学习·2025-03-01 19:18

[特殊字符]【CVPR2024新突破】Logit标准化：知识蒸馏中的自适应温度革命[特殊字符]

CVPR文章主题文章的核心目标是改进知识蒸馏（KD）中的一个关键问题：传统KD方法假设教师和学生模型共享一个全局温度参数（temperature），这导致学生模型需要精确匹配教师模型的logit范围和方差

☞黑心萝卜三条杠☜·2025-03-01 19:48

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。

万事可爱^·2025-03-01 18:43

OpenCV计算摄影学（10）将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围（HDR）图像的实现类cv::MergeDebevec

ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述resultingHDR图像被计算为考虑了曝光值和相机响应的各次曝光的加权平均值

村北头的码农·2025-03-01 11:22

matlab中im2double、im2uint8的python实现

matlab中im2double、im2uint8的python实现im2double源码验证im2double源码验证im2doubleim2double的核心功能是将图像数据转换为双精度浮点数并归一化到

青铜锁00·2025-02-28 21:12

DeepSeek+微头条：普通人内容变现新思路，智能时代的创作生存法则

二、智能创作工具的正确打开方式内容质量评估新标准用户停留时长＞30秒互动率（点赞+收藏）＞5%信息增量＞平台同类内容平均值选题雷达扫描法民生类话题（物

超级俨论·2025-02-28 17:44

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别

yuweififi·2025-02-28 10:49

PCA主成分分析降维算法及其可视化（附完整版代码）

在新的坐标系中，第一主成分捕获数据投影的最大方差，第二主成分捕获第二大方差，依此类推。主成分分析常用于减少数据集的维度，同时保留对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分、忽略高阶主

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

不过，这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是，尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛，又出现了另外一个问题，即随着模型深度的增加，模型的准确率反而下

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

机器学习——无监督学习(k-means算法)

步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值

张起灵ovo·2025-02-27 16:20

AI人工智能机器学习之聚类分析

sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类（K-MeansCl

rockfeng0·2025-02-27 09:01

KNN 算法优化实战分享

其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。

轻口味·2025-02-27 09:55

matlab视频帧间差分法,帧间差分法matlab代码

1.3.3.1最大类间方差法假设......光流法通过计算光流场近似模拟物体的运动过程,能代表目标的部分运动信息.帧间差分法不仅运算速度较快,而且容易实现,还具有检测完整性,所以选择帧间差法分作为检测.

weixin_39590635·2025-02-27 06:30

【openCV-66】内参矩阵和外参矩阵

它通常是一个3x3的矩阵，用来将相机的归一化坐标系转换为像素坐标系。1.1内参矩阵的组成内

华东算法王·2025-02-27 02:03

3DGS（三维高斯散射）与SLAM技术结合的应用

动态建模：通过时间参数化高斯（如位置、协方差随时间变化），实时跟踪运动物体。可微渲染：支持端到端优

点云SLAM·2025-02-26 23:08

ALOAM代码解析laserMapping（二）

文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6

大山同学·2025-02-26 23:32

主成成分分析——MATLAB实现

/A_bzc;%将矩阵A标准化A_xfc=cov(A);%求出A的协方差矩阵[COEFF,latent,explained]=pcacov(A_xfc);zcf=find(latent>1)';%找到特征值大于

前排观众_·2025-02-26 16:40

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

PCA：无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差

·2025-02-26 05:01

python阈值计算_基于Python的阈值分割算法实现(二)

本文代码共包含了四种不同的分割算法，分别是三角阈值分割法、Riddler-Calvard分割法、自适应局部均值分割法、自适应局部高斯分割

weixin_39872222·2025-02-26 00:52

神经网络八股（3）

梯度爆炸是指梯度在方向传播过程中逐渐变大，权重参数更新变化较大，导致损失函数的上下跳动，导致训练不稳定可以使用一些合理的损失函数如relu,leakRelu，归一化处理，batchnorm,确保神经元的输出值在合理的范围内

SylviaW08·2025-02-25 22:37

机器学习01

特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取，比如字典特征提取，文本特征提取)无量纲化(预处理)归一化标准化降维底方差过滤特征选择主成分分析

天行者@·2025-02-25 20:53

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码，在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化

段智华·2025-02-25 09:35

统计学基础知识点刷题（task2）

参考书籍：《深入浅出统计学》文章目录概念1:中心极限定理概念2:置信区间概念3:伯努利分布概念4:误差范围概念5:小样本容量置信区间概念1:中心极限定理核心内容：随着抽样次数趋于∞\infty∞,样本均值的抽样分布趋近于正态分布

sm376624607·2025-02-25 08:27

时序大模型：技术需求、现有成果及主流模型、模型架构、数据处理方式、优势、缺点及未来展望

填补缺失值：使用插值方法、均值填充、中位数填充或基于模型的预测

xl.liu·2025-02-25 07:50

使用一个一维数组涉及一个计算多个数的平均值，最多20个数

/*array-2.1使用一个一维数组涉及一个计算多个数的平均值，最多20个数*/#includeintmain(intargc,char*argv[]){intMax=0;inti;floatnumber

weixin_44799641·2025-02-24 23:52

2. EXCEL中函数和公式《AI赋能Excel》

比如说，SUM函数可以用来求和，AVERAGE函数可以用来求平均值。二、什么是公式接下来，我们再看看公式。公式是你自己在Excel中输入的计算表达式，它们可以包含数

涛涛讲AI·2025-02-24 22:50

OpenCV每日函数图像过滤模块 (3) boxFilter函数

一、概述使用箱形滤镜模糊图像，该函数使用内核平滑图像：其中非归一化箱形滤波器可用于计算每个像素邻域上的各种积分特征，例如图像导数的协方差矩阵（用于密集光流算法等）。

坐望云起·2025-02-24 17:15

pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图

事实上，虽然箱形图仅显示平均值/中位数和四分位数范围等汇总统计量，但小提琴图显示了数据的完整分布。importmatplotlib.p

weixin_39797393·2025-02-24 01:20

智能优化算法应用：基于哈里斯鹰算法与双伽马校正的图像自适应增强算法

1.全局双伽马校正设图像的灰度值范围被归一化到[0,1]范围之内，基于全局

智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-24 01:20

机器学习的数学基础(三)——概率与信息论

目录1.随机变量2.概率分布2.1离散型变量和概率质量函数2.2连续型变量和概率密度函数3.边缘概率4.条件概率5.条件概率的链式法则6.独立性和条件独立性7.期望、方差和协方差7.1期望7.2方差7.3

梦醒沉醉·2025-02-23 03:09

word2vec之skip-gram算法原理

编码（11000词汇量的总数目）output其他所有单词的概率（softmax输出也是11000）target是相近单词的one-hot形式2.Losstarget和output的矩阵的交叉熵最小or平方差最小

cuixuange·2025-02-22 18:52

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时

阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同

路野yue·2025-02-21 15:32

机器学习课程的常见章节结构

机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_18 K均值聚类知识点总结

K均值聚类（K-meansClustering）是一种经典的无监督学习算法，广泛应用于数据分组、模式识别和降维等领域。它通过将数据划分为K个簇，使得簇内相似度高而簇间相似度低。

数据媛·2025-02-21 14:53

深度学习归一化与正则化

文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义：归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内

鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

使用 Pandas 在 Python 中对移动平均线交叉进行回测

如果较长的平均值随后超过较短的平均值，则资产将被卖回。当

云梦量化·2025-02-21 10:21

理解都远正态分布中指数项的精度矩阵（协方差逆矩阵）

之前一直不是很理解这个公式为什么用这个精度矩阵，为什么这么巧合，为什么是它，百思不得其解，最近有了一些新的理解：1.这个精度矩阵相对公平合理的用统一的方式衡量了变量间的关系，但是如果是公平合理的衡量变量间的关系，那么协方差本身就可以

curemoon·2025-02-21 08:04

量化交易策略都有哪些？怎么运用？

Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>均值回归策略：寻找价格的回归点均值回归的原理均值回归策略是基于一种市场现象

股票程序化交易接口·2025-02-21 00:46

JS宏实例：数据透视工具的制作（三）

GroupBy：对分组后的数据进行各种统计操作，例如求和、计数、求平均值等。一、TablePivot类1、示例代码classTablePiv

jackispy·2025-02-20 12:57

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