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Linux
密度估计
为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图(Violin Plot)会出现负值部分?
它结合了箱形图(BoxPlot)和密度图(KernelDensityPlot)的特点:中间有箱形图表示四分位数和中位数,外围是
密度估计
曲线,显示数据分布的密度。
叶庭云
·
2024-02-20 21:05
装库
报错
异常解决等
Python
数据可视化
小提琴图
seaborn
matplotlib
【机器学习】数据清洗之识别异常点
1.1概念1.2危害1.3和缺失值的比较二基于统计方法的异常值检测2.1标准差方法:2.2Z-Score方法:2.3两种方法的优缺点三箱线图(BoxPlot):3.1箱线图概念3.2箱线图检测异常值四
密度估计
方法
甜美的江
·
2024-02-12 00:28
机器学习
机器学习
信息可视化
人工智能
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和
密度估计
及可视化|附代码数据
简介本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现,用于基于模型的聚类、分类和
密度估计
。提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数估计的函数,以及根据这些模型进行模拟的函数。
·
2024-02-11 18:10
数据挖掘深度学习机器学习算法
task 13 集成学习
特征工程一般流程:1.去掉无用特征2.去掉冗余特征3.利用存在的特征、特征转换、内容中的特征以及其他数据源生成新特征4.特征转换(数值化、类别转换、归一化)5.特征处理(异常值、最大值、最小值、缺失值)观察特征核
密度估计
罐罐儿111
·
2024-02-11 17:30
[Python] KDE图[密度图(Kernel Density Estimate,核
密度估计
)]介绍和使用场景(案例)
核
密度估计
(KernelDensityEstimate,KDE)是一种非参数统计方法,用于估计未知随机变量的概率分布。
老狼IT工作室
·
2024-02-11 16:26
python
python
KDE
密度分布图
【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记
计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习
密度估计
贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类
密度估计
参考
密度估计
分类显示的
密度估计
暖焱
·
2024-02-11 02:14
#
深度学习
计算机视觉
机器学习
【代码推荐指南】时间序列与回归分类预测、电力系统运行优化与规划
专题推荐:论文推荐,代码分享,视角(点击即可跳转)【代码分享】基于最小二乘支持向量机(LSSVM)+自适应带宽核函数
密度估计
(ABKDE)的多变量回归预测推荐理由:基于最小二乘支持向量机结合自适应带宽核函数
密度估计
的多变量回归预测
电力系统爱好者
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2024-02-07 11:10
回归
分类
数据挖掘
【数据可视化】柱状图绘制
01、引言本文涵盖主题:基本柱状图、分组柱状图、核
密度估计
与堆叠柱状图、步进图与多边形图。
小Z的科研日常
·
2024-02-02 13:44
数据可视化
python
信息可视化
看书标记【数据科学:R语言实战 1】
—R语言Chapter1模式的数据挖掘1.1聚类分析1.1.1k-means聚类用法示例1.1.2k-medoids聚类用法示例1.1.3分层聚类用法示例1.1.4期望最大化(EM)用法示例1.1.5
密度估计
用法示例
小胡涂记
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2024-01-27 07:50
R语言资料实现
r语言
开发语言
绘图提高篇 | ggplot2+sf 核密度空间插值可视化绘制
本期推文我们就介绍下使用R进行核
密度估计
、空间插值计算以及ggplot2+sf的可视化绘制操作。涉及的主要知识点如下:R
数据魅力(DataCharm)
·
2024-01-24 14:12
数据可视化
人工智能
数据可视化
论文阅读
考研
数据分析
r语言
【MATLAB基础绘图第20棒】云雨图
MATLAB绘制云雨图云雨图(Raincloudplots)MATLAB绘制云雨图横向云雨图竖向云雨图参考云雨图(Raincloudplots)云雨图(Raincloudplots)其实是可以看成核
密度估计
曲线图
WW、forever
·
2024-01-24 01:56
#
MATLAB图形绘制技巧
MATLAB
云雨图
区间预测 | Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核
密度估计
多变量回归区间预测
区间预测|Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核
密度估计
多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核
密度估计
多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心
·
2024-01-18 09:39
区间预测
GRU-Adaboost
ABKDE
自适应带宽核密度估计
多变量回归区间预测
集成门控循环单元
区间预测 | Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核
密度估计
多变量回归区间预测
区间预测|Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核
密度估计
多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现BiLSTM-Adaboost-ABKDE
机器学习之心
·
2024-01-17 05:57
区间预测
BiLSTM-Adaboost
ABKDE
集成双向长短期记忆网络
自适应带宽核密度估计
多变量回归区间预测
区间预测 | Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核
密度估计
多变量回归区间预测
区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核
密度估计
多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现LSTM-Adaboost-ABKDE的集成学习长短期记忆神经网络自适应带宽核
密度估计
多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心
·
2024-01-16 08:52
区间预测
LSTM-Adaboost
ABKDE
集成学习长短期记忆神经网络
自适应带宽核密度估计
多变量回归区间预测
区间预测 | Matlab实现LSSVM-ABKDE的最小二乘支持向量机结合自适应带宽核
密度估计
多变量回归区间预测
区间预测|Matlab实现LSSVM-ABKDE的最小二乘支持向量机结合自适应带宽核
密度估计
多变量回归区间预测目录区间预测|Matlab实现LSSVM-ABKDE的最小二乘支持向量机结合自适应带宽核
密度估计
多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心
·
2024-01-16 07:36
区间预测
LSSVM-ABKDE
最小二乘支持向量机
自适应带宽核密度估计
多变量回归区间预测
python统计分析——小提琴图(plt.violinplot)
参考资料:用python动手学统计学,帮助文档使用matplotlib.pyplot.violinplot()函数绘制小提琴图小提琴图是将数值型数据的核密度图与箱线图融合在一起,具体来说是用核
密度估计
的结果替换了箱子
maizeman126
·
2024-01-15 09:19
python
数据分析
数据可视化
统计
统计学-R语言-3
合理的做法是为直方图拟合一条核
密度估计
曲线,它是数据实际分布的一种近似描述。下面通过一
柔雾
·
2024-01-13 08:32
r语言
开发语言
区间预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核
密度估计
多变量时序区间预测
区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核
密度估计
多变量时序区间预测目录区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核
密度估计
多变量时序区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心
·
2024-01-11 22:40
区间预测
CNN-BiLSTM-KDE
CNN-BiLSTM
卷积双向长短期神经网络
核密度估计
多变量时序区间预测
区间预测 | Matlab实现CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核
密度估计
多变量时序区间预测
区间预测|Matlab实现CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核
密度估计
多变量时序区间预测目录区间预测|Matlab实现CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核
密度估计
多变量时序区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心
·
2024-01-08 08:16
区间预测
CNN-LSTM-KDE
CNN-LSTM
卷积长短期神经网络
核密度估计
多变量时序区间预测
植株计数-
密度估计
-从高分辨率RGB图像中快速实现高通量植物计数
TasselNetv2+TasselNetv2+亮点安装准备数据推断训练使用自己的数据集引用TasselNetv2+该存储库包含TasselNetv2+用于植物计数的官方实现,详见论文:TasselNetv2+:AFastImplementationforHigh-ThroughputPlantCountingfromHigh-ResolutionRGBImagery《植物科学前沿》,2020郝路
OverlordDuke
·
2024-01-04 11:22
计数
神经网络
CNN
python
密度估计
植株计数
sns 查看pandas 数据对比
一对比其中两列数据的方式importseabornassnssns.kdeplot(data['charge'],shade=True,hue=data['sex'])sns.kdeplot是Seaborn库中用于绘制核
密度估计
图
处女座_三月
·
2024-01-03 17:59
python
pandas
无监督学习(上)
无监督算法有聚类,
密度估计
,常常用在做分类或者异常检测上。
歌者文明
·
2023-12-29 05:23
学习
机器学习
人工智能
机器学习之贝叶斯判别和分类器
如果
密度估计
值收敛到真密度,则分类器成为贝叶斯分类器使用无穷样本由此产生的误差是贝叶斯误差,即给定基本分布的最小可实现误差
頔潇
·
2023-12-26 08:35
机器学习
机器学习
knn
数据可视化Seaborn
图表类型Seaborn数据集Seaborn样式Seaborn调色板Seaborn分面网格Seaborn统计图表Seaborn散点图Seaborn折线图Seaborn柱状图Seaborn箱线图Seaborn核
密度估计
图
hixiaoyang
·
2023-12-21 14:28
python
核密度图
核
密度估计
是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法。核密度图不失为一种用来观察连续型变量分布的有效方法。绘制核密度图用到的函数是density()函数。
Nash_e381
·
2023-12-18 09:29
机器学习之无监督学习
聚类:发掘纵向结构的某种模式信息,某些x属于相同的分布或者类别特征学习:发掘横向结构的某种模式信息,每一行都可以看成是一种属性或特征
密度估计
:发掘底层数据分布,x都是从某个未知分布p(x)采出来的,p(
__如果
·
2023-12-17 09:26
机器学习
学习
人工智能
单细胞marker基因可视化的补充---密度图与等高线图
1、密度图Nebulosa是一个基于核
密度估计
的R软件包,用于可视化单个细胞的数据。做密度图可视化的一个重要的作用是,可以筛选鉴定某些基因双阳的细胞群。可以看到,我们能够看到
KS科研分享与服务
·
2023-12-04 15:59
区间预测 | Matlab实现BP-KDE的BP神经网络结合核
密度估计
多变量时序区间预测
区间预测|Matlab实现BP-KDE的BP神经网络结合核
密度估计
多变量时序区间预测目录区间预测|Matlab实现BP-KDE的BP神经网络结合核
密度估计
多变量时序区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心
·
2023-12-03 01:43
区间预测
BP-KDE
BP神经网络
核密度估计
多变量时序
区间预测
KDE指导聚类分析(一)噪声问题
作者在看文献[1]盛魁,马健.基于核
密度估计
的物联网聚类分析模型[J].控制工程,2018,25(06):1098-1102.DOI:10.14107/j.cnki.kzgc.170739.时发现了这句话
Joy T
·
2023-12-02 12:27
综述写作
科研
机器学习
机器学习
人工智能
【概率统计】如何理解概率密度函数及核
密度估计
一个栗子核
密度估计
如何理解核
密度估计
核
密度估计
的应用总结概念回顾直方图(Histogram):直方图是最直观的一种方法,它通过把数据划分为若干个区间,并统计每个区间的数据个数,从而得到每个区间的频数。
拾一滴清水
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2023-12-02 06:19
概率统计
概率论
概率密度函数
核密度估计
KDE之实操代码练习
随机数据KDE使用Scipy库中的gaussian_kde函数对随机生成的正态分布数据进行了核
密度估计
,并使用Matplotlib进行了可视化,完整代码如下:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportgaussian_kde
Joy T
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2023-12-01 18:46
综述写作
科研
机器学习
人工智能
Non-local KDE 如何应对类似于AIS的数据?
考虑因素的分析在处理北极船舶的自动识别系统(AIS)数据时,使用非局部核
密度估计
(Non-LocalKDE)意味着要考虑数据点之间的空间相关性。
Joy T
·
2023-12-01 18:46
科研
综述写作
机器学习
人工智能
论文
论文笔记
SRP模型丨生态环境脆弱性评价模型构建、时空格局演变分析与RSEI指数的生态质量评价;地理探测器运行等;集成云端、桌面端等环境,结合遥感云计算、GIS空间分析、R语言统计分析的优势
通过本课程的学习,您将掌握:第一,收集各类指标数据,构建的“生态压力度-生态敏感性-生态恢复力”评价体系;第二,通过掌握多源空间数据处理方法,提取景观格局指数、核
密度估计
、植被反演、水土流失计算、空间插值等技术方法构建评价指标空间数据库
小艳加油
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2023-11-29 08:47
生态
SRP模型
生态环境脆弱性评价
时空格局演变分析
RSEI
指数
地理探测器
数据的处理与分析-正态分布,and so on!
包的介绍分布的密度分布函数,累计分布函数,残存函数,分位点函数,逆残存函数分布的统计量:均值,方差,峰度,偏度,矩分布的线性变换生成数据的分布拟合分布构造描述统计t检验,ks检验,卡方检验,正态性检,同分布检验核
密度估计
汀沿河
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2023-11-27 12:37
#
1
数据分析与处理
机器学习基础知识,numpy学习,分类和回归初识
内容机器学习基本知识特征工程特征工程内容监督学习一般使用标称型和数值型两种目标变量知识表示聚类
密度估计
思路numpy的使用array对象array对象的属性创建array的方法代码演示array本身支持的操作
crocodilian2
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2023-11-26 12:09
笔记
机器学习
回归
分类
python
numpy
opencv-Meanshift 和 Camshift 算法
具体来说,它使用核
密度估计
来寻找样本分布的最大概率密度,并将窗口中心移动到密度最大的位置。应用:MeanShift在静止相机下的
普通研究者
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2023-11-24 14:51
opencv
opencv
算法
人工智能
seaborn 画图工具的基本使用
文章目录1.Seaborn的基本使用1.1Seaborn----绘制统计图形1.1.1绘制单变量分布1.1.2.绘制双变量分布1绘制散点图2绘制二维直方图3绘制核
密度估计
图形4绘制成对的双变量分布1.1.3
小玩偶啊
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2023-11-23 05:43
python
MATLAB | 频谱分析算法 | Welch功率谱
密度估计
| 附数据和出图代码 | 直接上手
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~1基本定义Welch功率谱
密度估计
是一种基于信号分段平均的频谱估计方法,它可以对时域信号进行频谱分析,得到信号在不同频率上的能量分布。
Lwcah
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2023-11-19 15:04
MATLAB
频谱分析算法
matlab
算法
开发语言
A Tutorial on Energy-Based Learning(机器学习能量模型)学习记录
此模型可以做的工作有:预测、Ranking、Detection、条件概率
密度估计
。上图是Gibbs分布,用这个函数可以进一步的将能量函数,转换为给定X情况下Y的不同取值的概率的计算公式。因此,一般基于
qq_30362711
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2023-11-10 17:30
AI论文阅读记录
机器学习
学习
人工智能
PRML 第三章
3回归的线性模型1.之前说的是无监督学习:
密度估计
+聚类。这里讨论监督学习:回归。2.回归就是维变量对应目标变量的问题。第一章由多项式曲线拟合。最简单就是线性回归。
萌新待开发
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2023-11-07 05:25
⑉་
机器学习及实践(书)
་⑉
PRML
机器学习
模式识别
线性模型
Coursera.MachineLearning.Week9
MachineLearningWeek9:AnomalyDetection&RecommenderSystemsGMM-混合高斯模型算法AnomalyDetection1.densityestimation(
密度估计
小异_Summer
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2023-11-06 04:31
Python:EM算法的实现及源代码解析
它可以用于聚类、
密度估计
和概率模型等问题的求解。本文将介绍EM算法的基本原理以及其Python实现,并提供完整的源代码。EM算法的基本原理EM算法是通过迭代求解隐变量的值来估计模型参数的。
CodeWG
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2023-10-30 06:33
python
算法
机器学习
【均值漂移】mean-shift算法详解
Mean-shift算法是一种非参数
密度估计
算法,主要用于图像分割、目标跟踪和聚类等领域。
zy_destiny
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2023-10-29 14:18
Python
1024程序员节
python
meanshift
均值漂移
均值算法
【100天精通Python】Day71:Python可视化_一文掌握Seaborn库的使用《一》_数据分布可视化,数据关系可视化,示例+代码
目录1.数据分布的可视化1.1直方图(Histograms)1.2核
密度估计
图(KernelDensityEstimationPlot)1.3箱线图(BoxPlot)1.4小提琴图(ViolinPlot
LeapMay
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2023-10-28 09:48
100天精通Python
python
开发语言
seaborn
MATLAB身高体重识别性别
2、试验直接设计线性分类器的方法,与基于概率
密度估计
的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。
zouroot
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2023-10-28 05:56
机器学习
算法
计算机视觉
matlab
体重 年龄 性别 身高 预测鞋码_用身高和体重数据进行性别分类的实验报告
2、试验直接设计线性分类器的方法,与基于概率
密度估计
的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。
Siului
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2023-10-28 05:22
体重
年龄
性别
身高
预测鞋码
绘制核
密度估计
图
简介核
密度估计
图(KernelDensityEstimation,KDE)是一种用于估计数据分布的非参数方法,通常用于可视化和理解数据的分布情况。
蓝净云
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2023-10-21 16:43
学习笔记
python
信息可视化
数据分析
人群
密度估计
--论文阅读:DM-Count
DM-Count论文翻译摘要一.介绍二.先前的工作2.1人群计数方法2.2最优传输三.DM-Count:用于人群计数的分布匹配四.泛化边界和理论分析4.1高斯平滑方法的广义误差界4.2不确定的贝叶斯损失4.3DM-Count中的损失函数的泛化误差界五.实验5.1ToyData数据集上的结果5.2Benchmark数据集上的结果5.3模型简化测试六.结论论文地址GitHub开源代码地址以下翻译主要为
林书芹
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2023-10-19 04:29
深度学习
Detecting Multivariate Time Series Anomalies with Zero Known Label(论文翻译)
零已知标记的多变量时间序列异常检测目录摘要简介相关工作时间序列异常检测图结构学习异常检测的归一化流程准备标准化流程方法数据准备整体结构基于自我注意的图结构学习时空条件实体感知规范化流程联合优化异常检测和解释异常检测异常解释实验设置数据集实现细节评估指标:对比方法:性能评估方面消融研究超参数鲁棒性异常率分析结果分析动态图结构实体特定
密度估计
不同的稀疏特性总结摘要多变量时间序列异常检测在一类分类环境下
Austismes
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2023-10-18 12:24
#
时序异常监测
人工智能
深度学习
机器学习
功率谱
密度估计
- welch方法的实现
一、welch方法原理welch法功率谱
密度估计
核心总结为:信号分段、段间互相交叠、每段加窗后用估算其功率谱密度,最后对所有段的估计结果进行平均得到该信号的功率谱密度。
伟大的歪比巴卜
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2023-10-17 12:17
Matlab信号处理
数字信号处理
信号处理
信号系统
matlab
功率谱密度估计
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