归一化植被指数

机器学习-------数据标准化

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

python图像处理的图像几何变换

几何变换常常作为图像处理应用的预处理步骤，是图像归一化的核心工作之一[1]。

yava_free·2024-09-11 23:15

数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化

通过该过程，我们能够从原始向量组中构造正交基，并且可以选择归一化使得向量组成为标准正交基。

sz66cm·2024-09-08 20:53

Java在智能数据挖掘系统的应用

智能数据挖掘系统概述智能数据挖掘系统通常具备以下功能：数据预处理：包括数据清洗、归一化、特征选择等。模式识别：识别数据中的模式，如分类、聚类、关联

lizi88888·2024-09-06 09:10

深度学习速通系列:归一化和批量归一化

在深度学习中，归一化和批量归一化是两种常用的技术，它们有助于提高模型的训练效率和性能。

Ven%·2024-09-06 04:12

2025秋招计算机视觉面试题（十一) - 为什么输入网络前要对图像做归一化

问题在将图像输入到深度学习网络之前，一般先对图像进行预处理，即图像归一化，为什么需要这么做呢？

微凉的衣柜·2024-09-05 20:17

识别实验笔记和经验总结

数据预处理：图像预处理方法：所有模型使用相同的预处理方法（如归一化、裁剪

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

Lucece评分公式OKapi BM25原理解析(中)

两者都使用Term词频率，逆文档频率和字段长度归一化，但是每个因素的定义都略有不同。与其详细解释BM25公式，不如将重点放在BM25提供的实际优势上。

双人余_先生·2024-09-02 21:26

用MATLAB 画一个64QAM的星座图

如下：首先产生一个64QAM的调制数据，幅度归一化SymbolAlphabet=[complex(3,3)complex(3,1)complex(1,3)complex(1,1)complex(3,5)

nb_lte_5G·2024-09-02 11:16

机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程

学习目标●无量纲化：最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征：编码与哑变量●处理连续型特征：二值化与分段学习资料首先，参考：《机器学习的敲门砖：归一化与KD

-Helslie·2024-09-01 12:24

matlab图像归一化方法

B为二维矩阵，大小为16*16一、max-min归一化：Bmax=max(max(B));Bmin=min(min(B));B=(B-Bmin)/(Bmax-Bmin);二、B=B/255B=B/65535

有梦想的炸豆皮·2024-09-01 00:09

相机坐标系转换世界坐标系，zed&imu&depth

在数学上，fx和fy是归一化焦距，它们与相机的实际焦距f以及像素尺寸dx和dy（单位通常为毫米/像素）有关，具体关系为fx=f*dx，fy=f*dy。焦距参数影响成像的视角和物体在图像中的大小

Diros1g·2024-08-31 17:21

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。

花千树-010·2024-08-30 12:38

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合EMAttention和ParNetAttention形成全新的EPA注意力机制和C2f_EPA(全网独家创新)

(1).综合性与多样性EPAAttention结合了两种不同的注意力机制，充分利用了EMAttention的分组归一化和特征增强能力，以及ParNetAttention的空间注意力和全局特征提取能力。

小李学AI·2024-08-30 05:54

【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码

load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据归一化

天天酷科研·2024-08-29 16:27

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2

格图素书·2024-08-28 09:28

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

C++ 多路音频pcm混音算法

声音的损失比较大，不建议用，建议用第二种声音混音shortremix(shortpcm1,shortpcm2){intvalue=pcm1+pcm2;return(short)(value/2)}2、归一化混音算法输入数据为

独行者717·2024-03-15 18:50

[转载] Python 快速入门实战教程

参考链接：Python|如何以及在哪里应用特征缩放/归一化课程介绍2017年末，Python在国务院《新一代人工智能发展规划的通知》中被列入教学大纲，一时风头无两。

ey_snail·2024-03-04 15:38

VIO第3讲：基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差雅可比推导

第3讲：基于优化的IMU与视觉信息融合之视觉残差函数构建3视觉重投影残差的Jacobian3.1视觉重投影残差①估计值（预测值）推导引出因子图-优化变量简化形式②观测值3.2重投影残差雅可比J①残差对归一化坐标点

兔子不吃草～·2024-02-25 06:15

【华为OD机试题】寻找最优的路测线路 Java代码实现

每个单元格的数值S即为该栅格的信号质量(已归一化，无单位,值越大信号越好)。要求从[0,0]到[R-1,C-1]。设计一条最优路测路线。

一般路过糸.·2024-02-20 23:18

09基于粒子群优化BP神经网络数据回归预测算法PSO-BP【附Matlab源码】只讲代码不讲原理

文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、

机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

GEE案例——如何sentinel-2影像利用NDWI归一化水体指数进行长时序水域分析（2015-2023年滇池为例）

其中，利用归一化水体指数（NormalizedDifferenceWaterIndex，NDWI）来进行长时序水域分析是一种常见的方法。

此星光明·2024-02-20 20:43

【无标题】

数据清洗和预处理：清洗数据，去除重复、错误或不相关的信息，对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取：从数据中识别出实体（如人、地点、概念等）和它们之间的关系。

Komorebi_9999·2024-02-20 20:13

【无标题】Matlab 之axes函数——创建笛卡尔坐标区

默认情况下，所有值为基于图窗的归一化值。将这两个Axes

weixin_44202064·2024-02-20 18:16

GEE数据集——MOD13A1.006Terra星搭载的中分辨率成像光谱仪获取的L3级植被指数产品

数据名称：MOD13A1.006Modis16天Terra500m数据来源：NASA时空范围：2000-2022年空间范围：全国波段名称波段单位最小值最大值比例因子波长描述NDVIB1NDVI-2000100000.0001NormalizedDifferenceVegetationIndexEVIB2EVI-2000100000.0001EnhancedVegetationIndexVIQB3B

此星光明·2024-02-20 18:45

中科星图（案例）——NDVI植被指数的计算和图例添加以及median和mosaic的影像拼接

简介在GVE云平台上实现NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）植被指数的计算和图例添加，可以通过以下步骤进行：1.数据获取和准备首先，需要获取卫星影像数据，可以选择公开的遥感数据源

此星光明·2024-02-20 18:14

车牌识别-基于模板匹配

基于模板匹配的车牌识别一、设计思路二、功能模块1、GUI界面创建2、图片选择3、车牌粗定位4、灰度化5、倾斜矫正6、二值化和第一次形态学处理7、精确定位8、第二次形态学处理9、字符分割10、归一化切割后的字符以及模板

勇敢歪歪·2024-02-20 15:10

基于PSO优化的GRU多输入时序回归预测（Matlab）粒子群优化门控循环单元神经网络时序回归预测

平台编译，将PSO(粒子群算法)与GRU（门控循环单元神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，输入输出个数可自行指定）归一化训练数据

神经网络与数学建模·2024-02-20 14:27

MIT-BEVFusion系列九--CUDA-BEVFusion部署2 create_core之参数设置

目录加载命令行参数main函数中的create_core图像归一化参数体素化参数稀疏卷积网络参数真实世界几何空间参数(雷达坐标系下体素网格的参数)解码后边界框的参数构建bevfusion::Core存储推理时需要的参数本章开始

端木的AI探索屋·2024-02-20 14:53

深度学习代码|Batch Normalization批归一化的代码实现

丁希希哇·2024-02-20 11:13

Video Feature extracting

下图为一个典型的CNN网络，红色矩形是卷积层，绿色是归一化层，蓝色是池化层，黄色是全连接层。

水溺三千·2024-02-20 08:00

引导方法深度补全系列—基于SPN模型—3—《Non-local spatial propagation network for depth completion》文章细读

NLSPN预测像素的非局部邻域.2.预测初始密集深度的置信度纳入亲和度归一化，归一化是为了减少误差，加入置信度为了指导预测值提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考文章贡献1.NLSP

白纸一样的白·2024-02-20 07:17

机器学习中的特征工程

目录一、特征工程目标二、特征工程内容（一）异常处理（二）特征标准化/归一化（三）数据分桶（四）缺失值处理（五）特征构造（六）特征筛选（特征选择）（七）降维三、代码示例（一）导入数据（二）删除异常值（三）

qq_44980515·2024-02-19 23:52

陆小吉1212·2024-02-19 14:53

【无标题】Matlab之annotation函数——创建图形注释（箭头、椭圆、矩形）

用归一化的图窗坐标指定文本箭头位置，起点为(0.3,0.6)，终点为(0.5,0.5)。通过设置String属性指定文本说明。

weixin_44202064·2024-02-19 12:07

一阶段目标检测算法：流程详解

预处理步骤可能包括缩放、裁剪、归一化等操作，以减少图像中的噪声并调整图像大小以适应网络输入。2.特征提取

小厂程序猿·2024-02-19 11:06

data mining-基于实例的学习

注意：通常要使用min-max方法对属性进行归一化处理。高效的寻找最近邻基于实例的学习方法很简单而且有效，但速度慢，传统的只需要计算测试点与实例点的各个距离，筛选出最近的

crishawy·2024-02-15 09:47

联合概率分布-概率质量函数归一化性质-连续型变量概率分布

云博士的AI课堂·2024-02-15 03:16

【MATLAB】PSO_BP神经网络回归预测（多输入多输出）算法原理

该算法的原理如下：数据预处理：在进行PSO-BP神经网络回归预测之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据归一化等步骤。初始化神经网络：首先需要初始化神经网络的结构和初始权值。

Lwcah·2024-02-14 22:25

单细胞测序最好的教程（二）：归一化

1.背景在前面的教程中，我们从数据集中删除了低质量的细胞，包括计数较差以及双细胞，并将数据存放在anndata文件中。由于单细胞测序技术的限制，我们在样本中获得RNA的时候，经过了分子捕获，逆转录还有测序。这些步骤会影响同一种细胞的细胞间的测序计数深度的变异性，故单细胞测序数据中的细胞间差异可能会包含了这部分测序误差，等价于计数矩阵中包含了变化很大的方差项。但在目前的统计方法中，绝大部分模型都预先

Starlitnightly·2024-02-14 06:18

单细胞测序最好的教程（三）：特征基因选择

前言提到，在过去两天的教程中，我们讲解了使用omicverse进行单细胞测序数据的质控以及归一化的一些思想。