均值方差归一化

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric
盼小辉丶·2025-02-08 12:09

【Python】将不规则凸多边形映射到单位正方形

写在前面在机器学习领域常需要将数据归一化后才能进行训练等操作，一维数据很容易处理，但对于二维的不规则数据，则需要一些手段，本文就是用来解决这个问题此外，有时候希望可以用循环遍历一个不规则的二维平面，显然难以直接实现
辰尘_星启·2025-02-08 09:16

高效 DEM 拼接

数据归一化：对数据进行归一化处理，缩放到适合存储和计算的范围。消除量纲差异对插值算法的影响。
我喜欢就喜欢·2025-02-08 09:15

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合SimAM和SKAttention形成全新的SKAM注意力机制和C2f_SKAM(全网独家创新)

SimAM的主要优点包括：(1).计算简单：SimAM仅需计算均值和
小李学AI·2025-02-08 04:11

实验8 元组、集合与字典

第1关：组合类型选择题任务描述本关任务：编写一个能计算数组平均值和最大值的小程序。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何获取数组的长度，2.如何遍历数组。
Ssaty.·2025-02-07 15:19

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类
荷泽泽·2025-02-07 06:18

聚类算法与应用

目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立
theskylife·2025-02-07 06:16

KNN算法：从思想到实现（附代码）

新样本寻找K个最近邻分类问题:多数表决回归问题:均值计算KNN核心思想如何做一个样
lihuayong·2025-02-07 03:29

MATLAB主成分分析实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：主成分分析（PCA）是数据降维的一种技术，它通过转换原始数据到线性无关的主成分，降低数据复杂性，同时尽可能保留原始数据的方差信息。
Ready-Player·2025-02-06 23:03

半径为 k 的子数组平均值--定长滑动窗口解法和前缀和解法

2090.半径为k的子数组平均值给你一个下标从0开始的数组nums，数组中有n个整数，另给你一个整数k。
钓一朵雪·2025-02-06 04:21

一、TensorFlow的建模流程

预处理：归一化、调整维度、数据增强。划分数据集：训练集、验证集、测试集。转换为Dataset对象：利用tf.data优化数据流水线。
李建军·2025-02-05 23:10

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！
若北辰·2025-02-05 17:34

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数(ActivationFunction)5.优化器(Optimizer)6.归一化
Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 27 - 边缘保留滤波算法-均值迁移模糊(mean-shift blur)

进贾老师OpenCV学堂交流群，+V：OpenCVXueTang_Asst本文关键知识点：边缘保留滤波算法-均值迁移模糊(mean-shiftblur)均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种，经常用来在对图像进行分水岭分割之前去噪声
gloomyfish·2025-02-05 10:08

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

K均值算法是聚类中最常用的方法之一，其目标是将数据点划分为K个簇，使得每个簇内的数据点更加相似，而不同簇之间的数据点差异较大。准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。
Luzem0319·2025-02-04 14:12

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。
加德霍克·2025-02-04 10:36

机器学习--学习计划

核心概念（20%关键内容）：数据预处理缺失值处理（均值填充、删除）特征缩放（标准化、归一化）分类变量编码（独热编码、标签编码）监督学习基础线性回归（原理、损失函
kyle~·2025-02-04 03:42

组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述

预报中，状态估计和它的方差协方差阵也要给出，从方差协方差阵P的
十八与她·2025-02-03 17:23

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

目录前言一、图像阈值1.1简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、
欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点，模拟四个不同的类（每个类7个二维点）class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

CNN的各种知识点（五）：平均精度均值（mean Average Precision, mAP）

平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）1.平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）概念：计算步骤：具体例子：重要说明：典型值范围：总结：好的，我将分两部分详细解答您的问题
墨绿色的摆渡人·2025-02-02 22:50

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数
飞Link·2025-02-02 15:26

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类
对许·2025-02-02 14:54

数据挖掘常用算法优缺点分析

偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
天波烟客00·2025-02-02 14:52

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线
无水先生·2025-02-02 14:51

[C++]DirectX 12 3D游戏开发实战—第9章 学习笔记03 2019.5.4

DirectX123D游戏开发实战—第9章学习笔记03词汇内容9.11附有纹理的山川演示程序给陆地网格重复铺设草地纹理根据时间函数令流水纹理延波浪滚动起来9.11.1生成栅格纹理坐标上图是一个m*n的栅格，右侧是在归一化纹理坐标
卡酷酷·2025-02-02 01:52

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三
小李很执着·2025-02-01 23:43

【OpenCV-Python】——图像变换&色彩空间变换&几何变换&图像模糊（滤波）&阈值处理&形态变换

目录前言：1、色彩空间变换1.1RGB色彩空间1.2GRAY色彩空间1.3YCrCb色彩空间1.4HSV色彩空间2、几何变换3、图像模糊3.1均值滤波3.2高斯滤波3.3方框滤波3.4中值滤波4、阈值处理
柯宝最帅·2025-02-01 20:51

Python 机器学习 基础 之 【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、创建数组4、数组操作5、常用函数6、矩阵运算7、广播机制8、随机数三、在机器学习中使用到Numpy的简单示例1、数据预处理1.1数据归一化
仙魁XAN·2025-02-01 05:17

面试经典150题——二叉树层次遍历

文章目录1、二叉树的右视图1.1题目链接1.2题目描述1.3解题代码1.4解题思路2、二叉树的层平均值2.1题目链接2.2题目描述2.3解题代码2.4解题思路3、二叉树的层序遍历3.1题目链接3.2题目描述
Ghost_firejef·2025-02-01 05:09

ggplot2箱式图两两比较_科学网—ggplot2：方差分析多重比较标注显著字母 - 周运来的博文...

赖江山老师在科学网分享了FrancoisGillet编写的两个方差分析多重比较的函数boxplert()和boxplerk()【来源NumericalEcologywithR(secondEdition
weixin_39548740·2025-01-31 22:46

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

⭐还在用Excel手动算均值方差？还在为海量数据统计熬夜加班？用Python这5把「数据手术刀」写一次代码，就能直接复用，专业报告自动生成！
凌小添·2025-01-31 21:09

多元随机分布的协方差矩阵的计算（python示例）

协方差矩阵是统计学中描述两个或多个随机变量之间线性相关程度的一个重要工具。
读思辨·2025-01-31 15:21

【GEE】全球气象数据ERA5空气湿度—波段处理及下载

相对湿度均值用气温（temperature_2m）和露点温度（dewpoint_temperature_2m）这两个波段结合Magnus-Tetens近似公式计算。
xtigao·2025-01-31 04:07

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性
AI量金术师·2025-01-30 20:38

为AI聊天工具添加一个知识系统 之77 详细设计之18 正则表达式 之5

先给出综述：开发时/运行时/生产时（三世归一化时间投影X-piece-scale，三代连坐时间并行升级换代）的三界标准化空间(位
一水鉴天·2025-01-30 10:07

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

为了解决这些问题，我们引入了残差连接（ResidualConnections）和层归一化（BatchNormalization）来改善模型性能。
AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（Residual Connection an

《Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（ResidualConnectionandLayerNormalization）》文章关键词Transformer残差连接层归一化自注意力机制序列模型编码器与解码器摘要本文将深入解析
AI天才研究院·2025-01-30 08:26

pytorch实现主成分分析 (PCA)：用于数据降维和特征提取

使用PyTorch实现主成分分析（PCA）可以通过以下步骤进行：标准化数据：首先，需要对数据进行标准化处理，确保每个特征的均值为0，方差为1。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 08:24

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型
MengWoods·2025-01-30 01:01

牛客网面试必刷TOP101-04堆/栈/队列BM48 数据流中的中位数

如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
bingw0114·2025-01-29 16:14

YOLOv8改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）

本文将ConvNeXtV2应用于YOLOv8，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征多样性
Limiiiing·2025-01-29 13:54

算法题解：数据流中的中位数

如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
琴瑟和鸣1·2025-01-29 04:51

springboot整合doris(doris创建表)

（UniqueKeyModel）：每一行的Key值唯一；可确保给定的Key列不会存在重复行聚合模型（AggregateKeyModel）：可根据Key列聚合数据；通常用于需要汇总或聚合信息（如总数或平均值
小徐敲java·2025-01-28 23:09

【计算机视觉】图像滤波

函数模糊类型特点使用场景cv.blur均值模糊简单快速，所有像素权重相等基础平滑和降噪cv.GaussianBlur高斯模糊中心权重
油泼辣子多加·2025-01-28 21:52

06-机器学习-数据预处理

以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标（如均值
不会打代码呜呜呜呜·2025-01-28 08:47

【mysql基础语法】

聚合函数对数据进行数学运算，如计算平均值（AVG）、总和（SUM）、最大值（MAX）、最小值（M
baboozx·2025-01-28 05:59

一文读懂BOLL布林线指标，10种形态教学，识别主力资金意图（建议收藏）

在币圈交易实践中，布林通道是常用于判断价格“进、出场时机”的技术指标，在纳入平均值、标准差的概念之后，进而找出市场的价格突破点、反转点，也可以利用布林通道来判断市场价格的超买和超卖条件。
智识微光Intelligence·2025-01-28 04:21
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