常用技巧——离散化第19页

数据挖掘-4.Pandas高级

pandas高级1高级处理-缺失值处理学习目标1如何处理nan2电影数据的缺失值处理2.1判断缺失值是否存在2.2存在缺失值nan,并且是np.nan2.3不是缺失值nan，有默认标记的3小结2高级处理-数据离散化学习目标

开心码农小王。·2022-12-30 09:51

朴素贝叶斯-连续型变量的概率估计

1.两种方法分箱处理把每一个连续的属性离散化，即把连续型变量分成j个箱，将每个箱中的均值xi‾\overline{x_i}xi看成一个特征XiX_iXi上的取值，再计算箱j中Y=1所占的比例，即P(xi

林下月光·2022-12-30 09:38

【数据挖掘】

2、属性特征的分类、常见的统计描述3、要会判断是回归问题还是分类问题还是聚类问题还是关联分析问题4、连续型数据离散化方法：等宽和等频（具体做法要会）5、回归模型：一元线性、多元线性、多项式回归6、什么是欠拟合和过拟合

TM 2.0·2022-12-29 17:53

Pytorch入门（三）训练 / 测试模型

其实对于分类和回归的模型（可以理解为分类就是将回归模型离散化，而回归就是将分类问题连续化，说人话就是回归模型输出了一些具体的数值像坐标这种，而分类就是将回归的数值经过softmax等函数进行离散，就大概是这个意思

一只废佐_·2022-12-28 13:28

工作效率提升神器 | 12个Excel实用小技巧，GIF动图演示！

大家在职场工作中，都离不来Excel办公软件，很多人都觉得Excel表格非常难，工作效率低，经常加班，其主要原因是大家没有掌握一些常用技巧。

数据不吹牛·2022-12-28 08:26

R语言决策树及其实现

特别注意几点：1）通常所说的属性是离散，若属性是连续，则要把属性离散化，最简单的是是采用二分法（找划

zxy_clover·2022-12-27 20:35

MATLAB图像处理(一)：图像转灰度图及图像采样和量化

采样：将（空域或时域）连续的图像离散化为离散采样点（像素），从中均匀间隔或不均匀间隔地选择。量化：将像素的灰度（浓淡）变换成离散的整数值（黑为0，白为255）。

xcyyk_Gavin·2022-12-27 19:05

网格方法——一种运动规划方法

网格方法一种运动规划方法多分辨率网格表示带有运动约束的网格方法轮式机器人基于网格点的路径规划手臂机器人基于网格点的运动规划网格方法——一种运动规划方法网格方法是一种类似于A∗搜索算法的需要离散化搜索空间的搜索方法

我才睡醒·2022-12-27 17:58

【毕业设计】银行营销数据分析系统 - 机器学习

简介1前言2数据集3数据预览4数据预处理与特征工程4.1缺失值处理4.2分类变量数值化4.2.1二分类变量编码4.2.2有序分类变量编码4.2.3无序分类变量编码4.3数值特征预处理4.3.1连续型特征离散化

caxiou·2022-12-26 10:39

上采样下采样

所以采样又称为波形的离散化过程。下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称

It-is-me!·2022-12-24 20:47

吃瓜教程-Task3（第4章）

1.4连续值可以通过“选取划分点集合”等方式将连续属性离散化。2.疑惑存

爬树的小孩·2022-12-24 14:01

论文解读——DISK：Learning local features with policy gradient

摘要1.由于特征点的提取和匹配的离散化，提取局部特征的框架很难进行端到端的学习。2.作者提出了一种基于强化学习的策略梯度的提取局部特征的框架，其通过端到端优化实现了很高的特征匹配度。

Your_Julia·2022-12-24 13:04

matlab直方图均衡化代码

/(x*y);%图像的离散化直方图s=zeros(256,1);%均衡化直方图的容器picure=im2uint8(zeros(x,y));%均衡化后的图像的容

xs798465·2022-12-23 17:16

数据分析中的数据处理以及特征分析

目录一.查看空缺的数值所在的位置二.对缺失值进行处理1.判断缺失值2.处理缺失值三.重复值观察与处理1.查看数据中的重复值2.对重复值经行处理四.特征观察与处理1.列如对年龄进行分箱（离散化）处理五.对文本变量进行转换

沈走天·2022-12-23 14:56

数据特征

数据特征前言一、离散化1.离散化的原因2.离散化的优势二、归一化1.线性函数归一化2.零均值归一化3.归一化的优势补充前言特征工程是通过对原始数据的处理和加工，将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程

AAA_jiu·2022-12-23 13:51

pythonpycharm使用教程_PyCharm 使用教程：PyCharm常用技巧指南

在PyCharm中，打开已有的项目有3种方式。欢迎界面中选择open菜单栏中选择File->open打开远程Git的项目在PyCharm中，打开已有的项目可以在第一次打开的欢迎界面中选择open来打开你电脑中已经创建过的项目：菜单栏中选择File->open选择已有的项目获取仓库地址中的项目并克隆下来到本地创建项目当你第一次打开PyCharm的时候，你可以点击CreateNewProject来创建

weixin_39595302·2022-12-23 13:49

LightGBM的基本原理以及使用

所以其使用分布式的GBDT，选择了基于直方图的决策树算法直方图算法把连续的浮点特征值离散化为k个整

simonchen198774·2022-12-22 22:22

提供一个用于计算两个point之间的距离方法_汇总|基于3D点云的深度学习方法

点云表示作为一种常用的表示格式，在三维空间中保留了原始的几何信息，不需要任何离散化。因此，它是许多场景理解相关应用（如自动驾驶和机器人）的首选表示。

weixin_39845039·2022-12-22 22:45

Matlab编程日志之常用技巧总结

笔者经常编写matlab处理日常工作，比如读写文本文件、数据表格、guide可视化界面等等，matlab以其强大的函数和矩阵运算功能闻名。本人在编写程序的过程中常常迷茫是否有相关函数支持我要实现的某一功能，只有积累的多了才能游刃有余。如果不经常用，或许一段时间之后就忘记了很多的函数用法或技巧，因此有必要做一下日志。这里仅记录函数名称，具体用法可参考help，可在命令行窗口输入doc查询。一、字符串

jkwldy·2022-12-22 15:42

基础算法0x01

移位运算1.5二进制状态压缩1.6成对运算1.7lowbit运算前言这是算法进阶指南的0x00基本算法的0x01章0x00基本算法主要学习的内容：位运算、递推、二分、排序、倍增、贪心等算法前缀和、差分、离散化等技巧此次学习位运算

Macre$·2022-12-21 23:44

VQ-GAN

VQ-GAN可以用来生成艺术图片如何构建AI生成艺术图片-知乎详解VQGAN（一）|结合离散化编码与Transformer的百万像素图像生成-知乎

大吴Heng·2022-12-21 14:05

Logistic

目录：一、Logistic分布二、二项Logistic回归原理三、参数估计四、Logistic回归的正则化五、Logistic回归和线性回归区别六、为什么Logistic回归的输入特征一般都是离散化而不是连续的

qq_46644680·2022-12-21 13:21

世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系的转换

图像像素坐标系坐标转换世界坐标→相机坐标（刚性变换）绕XXX旋转θ\thetaθ度绕YYY轴旋转θ\thetaθ度绕ZZZ轴旋转θ\thetaθ度相机坐标→图像坐标系（中心投影）图像坐标系→像素坐标系（离散化

滴滴滴'cv·2022-12-21 05:12

基于Sharfetter-Gummel和改进的Sharfetter-Gummel计算对流扩散方程的通量（Matlab代码实现）

此外，还利用了用于时间离散化的线法（MOL）和用于空间通量导数的有

荔枝科研社·2022-12-20 21:20

现代计算机图形学入门-L5-光栅化.1

然后进行「光栅化——几何离散化」。观测变换：Model/View+Projection+Viewport（视口变换）1.视口变换(ViewportTransfor

dayson1995·2022-12-20 03:15

数字图像处理简答题（考前速成）

采样是将空域上连续的图像变换成离散采样点集合，是对空间的离散化。经过采样之后得到的二维离散信号的最小单位是像素。量化就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值表示出来，是对亮度大小的离散化。

混吃等死的牛·2022-12-19 21:59

图像的数字化处理

图像的数字化处理包括：采样量化编码采样一幅图像需要经过离散化成为数字图像后才能被计算机处理，图像的空间坐标的离散化叫做空间采样，灰度的离散化叫做灰度量化。采样分为均匀采样和量化，非均匀采样和量化。

「已注销」·2022-12-19 21:58

遥感数字图像处理复习（朱文泉）

数字图像：把连续的模拟图像离散化成规则网格并用计算机以数字的方式记录图像上各网格点亮度信息的图像几位数字图像。数字图像是用一个数字阵列来表达客观场

顶级现充·2022-12-19 14:04

机器学习-决策树-剪枝处理

1.ID3算法优缺点：①不能对连续数据进行处理，只能通过连续数据离散化进行处理；②采用信息增益容易偏向取值较多的特征，准确率不如信息增益率；③缺失值不好处理。

兰花草999·2022-12-19 12:47

1.2数字图像获取时的基本参数

空间分辨率：定义：指数字图像像元所能分辨目标的尺寸大小，其单位为PPI(PixelsPerInch)作用：衡量数字图像对模拟图像空间坐标离散化的精度决定因素：采样密度（采样间隔越小，空间分辨率越高，图像越清晰

木木(｡･ω･｡)ﾉ♡·2022-12-19 09:02

基于3D-DCT变换的视频目标跟踪仿真,可以防背景抖动和其他目标干扰

在傅立叶级数展开式中，如果被展开的函数是实偶函数，那么其傅立叶级数中只包含余弦项，再将其离散化可导出余弦变换，因此称之为离散余弦变换。

Simuworld·2022-12-19 01:26

数据挖掘—数据预处理

文章目录数据预处理1数据清洗缺失值处理异常值处理2数据集成实体识别冗余属性识别数据变换简单函数变换规范化连续属性离散化属性构造3数据规约属性归约数值归约Python主要数据预处理函数数据预处理数据预处理的过程数据预处理的目的

W_chuanqi·2022-12-19 00:21

tensorflow2笔记：简单数据预处理（TF专属）

大数据集乱序训练测试和绘制图像小结TFRecord格式TFRecord的简单创建读取TFRecord压缩和读取协议缓冲区（TensorFlow协议）:序列化写入加载和解析Example预处理输入特征标准化连续数值离散化

032004129许智勇·2022-12-18 17:06

Python数据科学:Matplotlib数据可视化

Matplotlib常用技巧设置绘图样式我们使用plt.style来选择图形的绘图风格。

八月长安tsliao·2022-12-18 10:42

我总结了五种常用聚类分析算法，推荐收藏

人以群分常用于数据探索或挖掘前期没有先验经验做探索性分析样本量较大时做预处理解决问题数据集可以分几类每个类别有多少样本量不同类别中各个变量的强弱关系如何不同类型的典型特征是什么应用群类别间的差异性特征分析群类别内的关键特征提取图像压缩、分割、图像理解异常检测数据离散化缺点

我爱Python数据挖掘·2022-12-18 10:20

机器学习——线性回归与逻辑回归

机器学习——线性回归与逻辑回归两者的优缺点逻辑回归LR推导回归和分类的区别逻辑回归特征是否归一化如何提升LR的模型性能逻辑回归为啥要做特征离散化最小二乘法在什么条件下与极大似然估计等价逻辑回归为什么不用平方损失函数

DCGJ666·2022-12-17 15:37

Danah.F·2022-12-17 13:49

14、三维表面重建-DeepSDF

简介传统的‎表面重建‎技术中，SDF是基于离散化体素对物体或者场景表面的一种表达，而现实中表面是连续的，DeepSDF是一种学习过的连续符号距离函数(SDF)表示一类形状，可以从部分和有噪声的3D输入数据中进行高质量的形状表示

C--G·2022-12-17 09:51

奇偶游戏（边带权/扩展域并查集离散化 xor）

题意：有一个长度为n的序列，给出m条限制，给出区间[l，r]和parity（中文意思是奇偶性）。①parity=="odd"表示[l,r]区间内'1'的个数是奇数。②parity=="even"表示[l,r]区间内'1'的个数是偶数。请你输出最小的不满足条件的编号减一，如果全部满足，输出限制条件总数m。思路：对于本题我们可以有两种做法，第一种是“边带权”并查集，第二种是“扩展域”并查集。两种做法的

Brightess·2022-12-16 19:24

【百人计划】图形 5.2 光线追踪、路径追踪、光线投射、光线步进

笔记+作业分析光线追踪、路径追踪、光线投射、光线步进在游戏中有哪些技术应用一、光线追踪光线追踪是相对于光栅化的概念，光栅化的过程是全局信息丢失的过程，从模型到顶点到离散化成像素。

指南7o·2022-12-16 17:38

Python数据分析基础——数据预处理方法笔记（持续更新）

python数据预处理方法目录一、数据探索1.1查看表总体信息1.2查看表细节信息二、数据清洗2.1重复值处理2.2缺失值处理2.3异常值处理2.4提取字符串2.5数据离散化2.6数据标准化2.7数据整合三

麦麦的辣翅·2022-12-16 14:28

学习简记_特征工程

特征工程1.特征变换1.1连续变量无量纲化1.2连续变量离散化1.3类别特征转换2.特征组合3.特征评价吴恩达老师有言：“机器学习本质上还是特征工程，数据和特征决定了机器学习上限，模型和算法只是去尽可能逼近这个上限而已

全自动学习机器·2022-12-16 13:54

Python3实现打格点算法的GPU加速

这里我们所介绍的打格点的算法，正是一种典型的离散化方法。这个对空间做离散化的方法，可以在很大程度上简化运算量。比如在分子动力学模拟中，计算近邻表的时

DechinPhy·2022-12-16 03:44

导频矢量推导与离散信号傅里叶变换

·二、傅里叶变换的时域离散化推导连续信号推广到离散信号，在时间域对信号进行离散采样，连续的时间t变为离散的时间。于是离散傅里叶变换为：三、傅里叶变换的频域离散化推导由于计算时间的限制，DFT应该在有限

m0_61142248·2022-12-15 18:35

离散傅里叶变换的主要性质

离散傅里叶变换是傅里叶变换在时域、频域均离散化的形式，因而它与其它傅里叶变换有着相似的性质，譬如线性。同时离散傅里叶变换也具有一些与其它傅里叶变换不同的特性，其中主要的圆周移位性质和圆周卷积性质。

暴龙秃头战士·2022-12-15 18:51

特征工程——特征衍生

一个变量放进去衍生多个特征双变量特征衍生——二组合生多关键特征衍生——文本/时序多变量特征衍生——三个及以上特征进行组合单变量特征衍生数据冲编码特征衍生原特征与衍生特征都可以带入特征工程连续变量：标准化离散化离散变量

CHILDE Ley·2022-12-15 11:59

深度学习在图像处理中的应用

本文第一部分介绍深度学习中图像处理的常用技巧，第二部分浅析深度学习中图像处理的主流应用，最后对本文内容进行简要总结。一．深度学习中图像处理的常见技巧目前几乎所

Expect for future·2022-12-14 17:18

数字图像处理：图像的采集——2021.9.16

空间上的量化数字化后的图像如何计算一张图占空间的大小图像放大和缩小像素空间关系像素间联系像素p的邻域像素连通性通路距离度量几何失真校正空间变换灰度插值图像数字化进入镜头的光，是f，由两个部分组成i是光的强度，0~无穷大r是反射率，1~0数字化分为两个步骤1.X,Y离散化

Karon_NeverAlone·2022-12-14 11:06

数字图像处理——图像采集和预处理

◆图像的采样：对图像的连续空间坐标x和y的离散化。◆图像灰度级的量化：对图像函数的幅值f的离散

派大星先生c·2022-12-14 11:29

python图像量化及采样处理

文章目录图像量化图像采样局部马赛克处理图像金字塔向下取样向上取样图像量化量化是将图像像素点对应亮度的连续变化区间转换为单个特定值的过程，即将原始灰度图像的坐标空间幅度值离散化。

沉淀不在网页·2022-12-14 08:26

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