归一化互信息第14页

bp神经网络预测模型python,bp神经网络预测模型

建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。

阳阳2013哈哈·2023-11-03 11:45

异常检测之PCA实战

目录一、PCA原理二、信用卡退款欺诈行为检测实战1、数据介绍2、欺诈数据分析及特征衍生3、特征分布分析及特征筛选4、数据归一化处理5、PCA模型构建及评估划重点PCA是一个经典的线性降维算法，而降维算法可以先进行降维

Python风控模型与数据分析·2023-11-03 11:03

多元线性回归的python代码实现（基于sklearn的波士顿房价boston数据集为例）

本文代码实现步骤如下：1.获取数据集2.数据集切分，老规矩，80%训练，20%测试3.数据预处理（本用例尝试过归一化处理，但发现效果不好，不是每一个算法和模型都适用于归一化处理）4.建模并训练5.使用并评估具体代码如下

南山十一少·2023-11-03 09:59

Seurat对象数据结构整理-1

@data:原表达矩阵通过NormalizeData()归一化消除测序文库差异（对于每个细胞，将每个基因的表达量除以该细胞的所有基因表达量之和，然后乘以一个scale.factor,之后以自然对数进行转换

Nh_code·2023-11-03 01:06

nn.LayerNorm的作用

nn.LayerNorm是一种归一化层，用于对神经网络的输入或隐藏层输出进行归一化操作。

JeJe同学·2023-11-02 21:24

nn.LayerNorm()

作用它主要作用是将指定的数据归一化，即均值为0，方差为1归一化分为layernorm和batchnormlayernorm是对单个的batch进行归一化，batchnorm是对所有的batchnorm（

铁灵·2023-11-02 20:52

nn.LayerNorm解释

这个是层归一化。我们输入一个参数，这个参数就必须与最后一个维度对应。但是我们也可以输入多个维度，但是必须从后向前对应。

清纯世纪·2023-11-02 20:32

机器学习

scikit-learn介绍：数据特征抽取：热编码：适合类别型数据处理方式sklearn特征抽取API字典特征抽取文本特征抽取TF_IDF(评估重要性):数据特征预处理：通过数学算法把数据转为算法要求的数据归一化算法

性感奎爷在线写代码·2023-11-02 19:00

图像特征Vol.1：计算机视觉特征度量|第二弹：【统计区域度量】

目录一、前言二、统计区域度量2.1：图像矩特征2.1.1：原始矩/几何矩2.1.2：中心距2.1.3：归一化的中心矩2.1.4：不变矩——Hu矩2.1.5：OpenCv实现矩特征及其应用2.2：点度量特征

是瑶瑶子啦·2023-11-02 14:39

搭建PyTorch神经网络进行气温预测

文章目录前言一、处理数据1.数据读取2.数据可视化（画图）3.数据编码4.设置标签及数据归一化二、构建网络模型1.手动构建转换数据为tensor格式参数初始化训练网络结果2.利用库进行构建构建模型训练网络结果三

qq_49641705·2023-11-02 09:50

【生物信息学】单细胞RNA测序数据分析：计算亲和力矩阵（基于距离、皮尔逊相关系数）及绘制热图（Heatmap）

数据预处理：根据需要对数据进行预处理，例如基因过滤、归一化等。计算亲和力：使用合适

QomolangmaH·2023-11-02 05:04

python基础------绘制条形图、直方图、饼图、热力图、极坐标图、进度条

plt.hist()各种参数含义data:必选参数，绘图数据bins:直方图长条数目，默认10facecolor:长条形的颜色edgecolor:长条形边框颜色alpha:透明度nprmed:是否将得到的图归一化

小飞龙程序员·2023-11-02 04:12

【通信原理】第二章确定信号分析——知识点归纳

运算性质时移频移共轭标度换算微分积分调制卷积对偶4.周期信号的傅里叶变换三、运算1.内积公式性质时域内积=频域内积内积为0→正交内积与能量信号能量是信号与其自身的内积帕塞瓦尔：互能量：两个信号之和的能量=各自能量+互能量许瓦兹不等式归一化系数

禾风wyh·2023-11-02 02:57

【深度学习】pytorch——实现CIFAR-10数据集的分类

笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~往期文章：【深度学习】pytorch——快速入门CIFAR-10分类CIFAR-10简介CIFAR-10数据集分类实现步骤一、数据加载及预处理实现数据加载及预处理归一化的理解访问数据集

今天有没有吃饱饱·2023-11-02 01:21

注意力机制 - Transformer

文章目录1.简介2.多头注意力3.有掩码的多头注意力4.基于位置的前馈网络5.层归一化6.信息传递7.预测1.简介基于编码器-解码器架构来处理序列对跟使用注意力的seq2seq不同，Transformer

mango1698·2023-11-02 00:18

Weka学习 -- StringToWordVector 源代码学习（1）

IDF）归一化output一些变量和方法的作用m_Dictionary,m_DocsCounts变量与m_OutputCounts变量意义publicTreeMapm_Dictionary

aoe41606·2023-11-01 20:45

pytorch复现_batch_norm

的维度上计算每个通道的均值和方差mean=np.mean(inputs,axis=(0,2,3),keepdims=True)var=np.var(inputs,axis=(0,2,3),keepdims=True)#计算归一化的输入

王佳Gre·2023-11-01 15:37

XD 文件怎么打开，一分钟快速搞定

AdobeXD是一款强大的用户界面和用户体验设计工具，广泛用于创建交互式原型、网站和移动应用程序，其中包含设计的所有元素和交互信息。

aimeeth·2023-11-01 05:35

Batch Normalization

文章目录一，Norimalize(归一化）的想法：二，为什么要做归一化？三，问题来了，如果标准正态分布约束过于严格了怎么办？

???/cy·2023-10-31 23:27

AI算法sdk

初始化hrgEngine3.推理引擎RunDetEngineInner4.释放引擎UninitialObjDetEngineSDK本文介绍了SDK的流程，和主要的类主要关注的点是：input的图片处理，归一化

???/cy·2023-10-31 23:57

Transformer在计算机视觉领域的研究综述

.20221009.1217.003.html目录摘要1.Transformer基本结构1.1位置编码(1)绝对位置编码(2)相对位置编码1.2自注意力机制(1)多头注意力(2)局部注意力(3)稀疏注意力机制1.3前馈神经网络及其层归一化

别致的SmallSix·2023-10-31 11:28

MATLAB中mse函数用法

目录语法说明示例使用mse性能函数训练神经网络mse函数的功能是均方归一化误差性能函数。

jk_101·2023-10-31 11:22

论文阅读：Rethinking the Learning Paradigm for Dynamic Facial Expression Recognition【CVPR2023】

文章目录存在的问题：研究思路：研究方法方法概述具体方法三维实例生成实例特征提取动态长期实例聚合实现细节讨论可改进的地方相关概念多实例学习R3D18网络SN可微分学习的自适配归一化论文：https://openaccess.thecvf.com

卡拉比丘流形·2023-10-30 08:34

2019-10-02-学习使用limma、Glimma和edgeR，RNA-seq数据分析记录

RNAseq123/inst/doc/limmaWorkflow_CHN.html摘自原文：在这篇工作流程文章中，我们通过分析来自小鼠乳腺的RNA测序数据，示范了如何使用流行的edgeR包载入、整理、过滤和归一化数据

程凉皮儿·2023-10-30 05:34

机器学习：特征选择

Filter2.单变量特征选择(Univariatefeatureselection)Wrapper2.1卡方(Chi2)检验2.2Pearson相关系数(PearsonCorrelation)2.3互信息和最大信息系数

switee·2023-10-30 02:08

机器学习基础：特征选择

2.1.2可实现的Wrapper方法：sequentialbackwardselection（消融法）2.2Filtering过滤法2.2.1PointwiseMutualInformation（PMI）逐点互信息法

小羊和小何·2023-10-30 02:07

机器学习-特征选择：如何使用互信息特征选择挑选出最佳特征？

互信息特征选择是一种常用的特征选择方法，它通过计算特征与目标变量之间的互信息来评估特征的重要性。互信息是信息论中的一个概念，用于衡量两个随机变量之间的相互依赖程度。

笑不语·2023-10-30 02:36

波士顿房价预测

目录1.初始化库并导入数据2.查看是否有缺失值，查看各个变量的相关性3.探究各变量之间的相关关系4.初始化并训练线性模型5.可视化预测情况6.模型优化idea1：减少决策变量idea2：数据归一化idea3

灬德布罗意的猫灬·2023-10-29 22:48

DLIKED139·2023-10-29 17:10

机器学习-朴素贝叶斯之多项式模型

：记住一定用于离散的对象，不能是连续的于高斯分布相反，多项式模型主要适用于离散特征的概率计算，切sklearn的多项式模型不接受输入负值因为多项式不接受负值的输入，所以样本数据的特征为数值型数据，必须归一化处理保证数据里没有负数其中需要用到贝叶斯概率公式

qq_38404903·2023-10-29 11:43

机器学习(一) —— 机器学习基础

Python——机器学习机器学习(一)——机器学习基础一、数据集1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取

share16·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

目录文章目录目录机器学习特征工程特征抽取skearn数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析

鼠小米·2023-10-29 09:40

机器学习的练功心法（三）——特征工程

3.4.3特征提取3.4.3.1字典特征提取3.4.3.2文本特征提取3.4.3.3中文文本特征提取3.4.3.4TF-IDF算法3.5特征预处理3.5.1特征预处理主要内容3.5.2大局看待3.5.3归一化

ArimaMisaki·2023-10-29 09:40

2维array归一化比例不对解决 StandardScaler MinMaxScaler

data_shape=data.shapemin_max_data=min_max_scaler.MinMaxScaler(data.reshape(-1,1)).reshape(data_shape)核心思路是：归一化处理

朱百万·2023-10-29 02:58

pysot下的pytorch代码含义

argparse.ArgumentParsertorch.set_num_threadsos.path.dirname(os.path.realpath(__file__))os.path.jointorch.cudaPytorch的nn.Conv2d（）详解批归一化

Da_haihuang·2023-10-28 22:57

多分类loss学习记录

2L-softmaxA-softmaxAM-softmaxL-softmax：基于softmax加入了margin，Wx改写为||w||||x||cos(角度)，将角度变为了m角度A-softmax：a=Angular，归一化

weixin_43870390·2023-10-28 09:53

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

作者将这种现象称之为internalcovariateshift，通过对每层的输入进行归一化来解决这个问题。

seniusen·2023-10-28 03:06

直方图均衡化算法

计算映射函数：将累积直方图归一化到期望的灰度范围（通常是0到255），得到一个映射函数。应用映射函数：遍历原始图像，根据映射函数将每个像

WangLanguager·2023-10-28 00:50

卷积运算的应用

{for(j=0;j归一化算子

nibo0021·2023-10-27 23:03

机器学习之KNN学习曲线

实例判断约会匹配精准度1、并未进行标准化或者归一化importpandasaspdimportwarningswarnings.simplefilter("ignore")fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.prepro

qq_38404903·2023-10-27 17:37

Pytorch代码入门学习之分类任务（二）：定义数据集

importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms二、下载数据集2.1代码展示#定义数据加载进来后的初始化操作：transform=transforms.Compose([#张量转换：transforms.ToTensor(),#归一化操作

摘星星的屋顶·2023-10-27 14:19

InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets

InfoGAN是一个对抗生成网络，它也会最大化隐藏变量的一个小的子集和观察数据之间的互信息。我们推出了可以被高效优化的互信息目标函数的下界。

马小李23·2023-10-27 13:27

字符串rgba转数组

/***字符串rgba转数组*@param{string}color"rgba(1,2,3,4)"*@param{boolean}normalized是否被255归一化*@return{array}[1,2,3,4

DSLMing·2023-10-27 09:49

特征缩放（Feature Scaling）

归一化/标准化数据可以使不同维度的特征放在一起进行比较，可以大大提高模型的准确性。

轩儿毛肚·2023-10-27 09:09

机器学习（python）笔记整理

目录一、数据预处理：1.缺失值处理：2.重复值处理：3.数据类型：二、特征工程:1.规范化：2.归一化：3.标准化(方差)：三、训练模型：如何计算精确度，召回、F1分数一、数据预处理：1.缺失值处理：在数据中存在缺失值的情况下

小辉懂编程·2023-10-27 08:24

Class-Aware Robust Adversarial Training for Object Detection论文阅读笔记

目的通过对抗训练增强目标检测的鲁棒性，对于一张给定的图像，本文提出的方法产生一个通用的对抗性攻击来同时攻击图像中所有的目标，共同最大化每个对象各自的损失，然后将总损失再分解成类损失，按照该类的数量进行归一化

骑驴去学习·2023-10-27 07:10

交叉熵理解

可以从最大似然估计的角度理解交叉熵：例如一个图片，该图片的类别服从一个分布P(x)，在N次独立同分布实验中（例如让N个人去判断这个图片的类别），该图片类别的观察值为x的次数为N(x)，那么似然值为：取负对数并用样本数N归一化得到交叉熵

漫彻思特·2023-10-27 04:32

opencv-matchTemplate 之使用场景为大图里面找小图

method[,result[,mask]])image：目标图templ：模板图method：原图与样章匹配效果的判别标准，平方差匹配cv2.TM_SQDIFF：用两者的平方差来匹配，最好的匹配值为0归一化平方差匹配

论一个测试的养成·2023-10-27 03:11

2021-12-26 测序 TPM

TPM与RPKM和FPKM是相似的，但是其对测序深度和基因长度归一化的顺序不一致，得到的结果也略有差别。Step1:对每个基因的长度进行归一化。

一去二三·2023-10-27 03:46

神经网络算法

神经网络的初始权值和阈值需要归一化0到1之间。因为神经元的传输函数在[0,

_清净心_·2023-10-26 23:00

推荐频道

归一化互信息