归一化植被指数第16页

机器学习的平台化发展趋势

例如在模型方面，经过实践检验过的模型基本还是LR和GBDT，以及这两者的一些变种和结合，例如FM、LR+GBDT等等；再例如在特征处理方面，常用的包括离散化、归一化、平滑等等。

musicml·2023-10-23 11:41

信息检索与数据挖掘 | （五）文档评分、词项权重计算及向量空间模型

目录词项频率及权重计算词项频率逆文档频率tf-idf权重计算向量空间模型余弦相似度查询向量向量相似度计算其他tf-idf权值计算方法tf的亚线性尺度变换方法基于最大值的tf归一化文档权值和查询权重机我们需要一种方法分配一个分数

啦啦右一·2023-10-23 10:07

记录一下一些卷积模块

(●'◡'●)分组卷积膨胀卷积深度可分离卷积池化层归一化混合膨胀卷积很久之前记录的。不知道来源，侵权联系可删。

鱼小丸·2023-10-22 19:13

微波网络分析中的阻抗参量Z, 导纳参量Y, 转移参量A, 散射参量S, 传递参量T及他们之间的关系

微波网络分析中的阻抗参量Z,导纳参量Y,转移参量A,散射参量S,传递参量T及他们之间的关系微波网络的参量包含以端口的归一化电压和归一化电流定义的阻抗Z\bmZZ参量，导纳Y\bmYY参量以及转移A\bmAA

JERRY. LIU·2023-10-22 15:36

Bert 结构理论笔记 Bert理解

对的映射在计算attention时主要分为三步，第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；然后第二步一般是使用一个softmax函数对这些权重进行归一化

白又白胖又胖·2023-10-22 14:51

notes_NLP

/GRU）人人都能看懂的GRUtransformer>self-attention根据Query和Key计算权重系数1.1根据Query和Key计算两者的相似性或者相关性1.2对第一阶段的原始分值进行归一化处理根据

子诚之·2023-10-22 04:27

pytorch 入门（二）

Pytorch】教案二原作者：K同学啊目录一、神经网络的组成部分1.神经元2.神经网络层3.损失函数4.优化器二、PyTorch中的层1.全连接层2.卷积层3.池化层4.循环神经网络层5.转置卷积层6.归一化层

大地之灯·2023-10-21 21:52

让老主板声卡实现音量标准化（响度归一化）

试过BongioviDPS，微软驱动里的响度均衡，杜比全景声驱动前两种效果跟没有差不多杜比技术确实更牛逼，听两首声响差异很大的歌，被拉近差距不少。但是啊，用在我这老板置声卡兼容不太好，让耳机插孔失灵了然后继续各种下载折腾终于弄成了VoiceMeeterBanana没错，用的VoiceMeeterBanana这个神器+响度均衡的VST插件安装后的第一次设置还是挺繁琐的

FSS_Sosei·2023-10-21 18:38

C++ Qt/Eigen拟合三维平面与三维圆

::ComputeFullU|Eigen::ComputeFullV);Eigen::Matrix4dV=svd.matrixV();Eigen::Vector4dresult=V.col(3);//归一化

windSnowLi·2023-10-21 18:32

python3《机器学习实战系列》学习笔记----1.K-近邻算法

伪代码1.3.2.2KNN算法二、示例：使用K-NN算法改进约会网站的配对效果2.1一般流程2.1.1准备数据：从本文中解析数据2.1.2分析数据：使用Matplotlib创建散点图2.1.3准备数据：归一化数值

mcyJacky·2023-10-21 16:28

解决Python中“Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ”

原因plt.imshow()函数设置：对于二维数组（灰度图像），函数会自动将输入数据归一化变换至[0,1]，然后显示。

菜菜的小粉猪·2023-10-21 13:08

量子信息处理器可能能够提供高度压缩的生成对抗学习任务的版本

举个例子假设底层数据由M个在N维实数或复数空间中的归一化向量~vj组成，使得数据的（归一化）协方差矩阵为C=(1/M)∑jvjv†j。

薛定谔的猫_大雪·2023-10-21 11:09

Transformer模型 | 利用最优传输理论来对齐并融合两个或多个Transformer模型

作者实现了对Transformer的关键组成部分,如多头自注意力、层归一化和残差连接的对齐和融合。

算法如诗·2023-10-21 07:23

特征工程的方法和步骤

数值特征1.3.时间特征1.4.空间特征1.5.自然语言处理1.6.深度学习/神经网络1.7.图特征1.7.Leakage1.8.统计聚合1.9.自动化特征工程2.数据预处理2.1.无量纲化方法2.2.归一化

褚骏逸·2023-10-21 02:28

Task10 BERT

目录1.Transformer的原理和实现1.1概述1.2Encoder-Decoder框架1.3整体架构1.4EncoderEncoderLayer和残差网络多头注意力机制层归一化1.5词向量前馈网络位置编码

Element简·2023-10-20 19:09

量子力学和方阵的迹有什么关系

在量子力学中，密度矩阵的迹具有以下重要性质：归一化条件：量子力学中的密度矩阵必须满足归一化条件，即迹等于1：Tr(ρ)=1这表示量子系统的状态是归一化的。

薛定谔的猫_大雪·2023-10-20 12:10

深度学习八股文：模型训练全过程及各阶段的原因

数据预处理：数据通常需要进行预处理，包括标准化、归一化、缩放、特征工程等。预处理的目的是使数据对模型训练更有利，以及确保数据的一致性和可用性。模型选择和设计：选择适当的深度学习模型结构，如卷积神

运气好到爆·2023-10-20 10:16

R数据归一化方法及应用

R数据归一化方法及应用在数据处理和机器学习任务中，数据的归一化是一项常见且重要的预处理步骤。它可以帮助我们消除不同特征之间的量纲差异，提高模型的性能和稳定性。

后端工程架构·2023-10-20 03:42

数据预处理知识框架

目录0.概述1.数据可能存在的问题2.数据预处理步骤：2.1数据清洗阶段2.1.1缺失数据：2.1.2离群点2.1.3重复数据2.2数据转换阶段2.2.1采样2.2.2类型转换2.2.3归一化2.3数据描述阶段

小韭菜~·2023-10-19 22:09

计算机视觉

参数 β 和 γ的作用保留网络各层在训练过程中的学习成果保证激活单元的非线性表达能力使批归一化模块具有复原初始输出分布能力。BN放在激

莫辜负自己的一世韶光·2023-10-19 07:47

【yolov5目标检测】使用yolov5训练自己的训练集

不过为了简单说明使用步骤，其中test可以不要，val和train可以用同一个，因此我这里只用了一个images其中images装的是图片数据，labels装的是与图片一一对应同名的yolo格式txt，即类别号，经过归一化的中心

Ye-Maolin·2023-10-19 07:54

GEE19：基于Landsat8的常见的植被指数逐年获取

植被指数逐年获取1.常见的植被指数1.1比值植被指数（Ratiovegetationindex，RVI）1.2归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI

Amyniez·2023-10-18 21:58

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

Austismes·2023-10-18 12:24

论文阅读 || 目标检测系列——yolov2详解

1优化方式的增加（预测更准确）1.1batchnormalization（批量归一化）mAP提升2.4操作：替代了YOLOV1的dropoutbatchnorm有助于解决方向传播过

magic_ll·2023-10-18 07:40

BP神经网络模型用什么软件,bp神经网络数学模型

1、如何建立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

wenangou·2023-10-18 06:51

ESDA in PySal (4)：shape-measures：形状测量

这些测量值从非常简单（例如长宽差）到非常复杂（例如归一化转动惯量）不等。无论如何，我们将逐步计算密西西比州各县的一些度量值。为什么是密西西比州？因为密西西比州西侧的县与密西西比河相连，河道蜿蜒曲折。

rgb2gray·2023-10-17 19:17

33 机器学习（一）:特征工程

文章目录机器学习需要用到的包的介绍机器学习做什么深度学习做什么常见的概念数据介绍数据类型数据的来源数据的构成特征工程one-hot编码接口集特征提取DictVectorizerCountVectorizerTfidfVectorizer特征处理归一化

Micoreal·2023-10-17 19:40

ICLR20 - 旷视研究院提出MABN：解决小批量训练BN不稳定的问题

目录背景介绍批归一化中的统计量滑动平均批归一化实验论文地址背景批度归一化（BatchNormalization/BN已经成为深度学习领域最常用的技术之一，但他的表现很受批次(BatchSize)限制。

CristianoC·2023-10-17 10:40

深度学习入门 (六)：梯度消失与梯度爆炸、权重的初始值、Batch Normalization、Group Normalization

(随机生成初始值的重要性)观察权重初始值对隐藏层激活值分布的影响Xavier初始值He初始值归一化输入(Normalizinginputs)BatchNormalizationBN层的正向传播BN层的反向传播基于计算图进行推导不借助计算图

连理o·2023-10-16 20:44

Google Earth Engine（GEE）——用MODIS数据进行水体分析（以北京市为例）

sentinel数据两者在计算NDWI数据的差异和对比我们之前使用Landsat数据进行了水体提取分析，文章链接：(211条消息)GoogleEarthEngine——LANDSAT8波段计算黄河流域的归一化水体指数

此星光明·2023-10-16 09:24

幂迭代聚类

K-means聚类算法,所以先简单介绍下K-means聚类算法.K-means聚类算法简介目标K-means聚类算法的核心目标是将给定的数据集划分为K个簇,并给出每个数据对应的簇中心点.算法执行步骤数据预处理,如归一化

kity_8322·2023-10-16 08:02

中国区域逐年250米植被覆盖度数据集（2000-2022）

本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，实现植被覆盖度计算。本产品去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域。

地理信息遥感数据·2023-10-16 06:40

生态环境影响评价制图流程

生态现状评价内容中基本图件构成包含：项目区域地理位置图、工程平面图、调查样方、样线、点位、断面等布设图、土地利用现状图、地表水系图、植被类型图、植被覆盖度图、归一化植被指数图、生态系统类型图、土壤侵蚀图

树谷-胡老师·2023-10-16 06:10

独热编码（One-Hot）最简洁理解

六、什么情况下(不)需要归一化？

sereasuesue·2023-10-15 15:59

机器学习——学习路线

一、PytorchPytorch安装Pytorch基础Pytorch项目实践二、机器学习1、监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失

Visual code AlCv·2023-10-15 12:08

sklearn机器学习之回归预测的算法应用

linear_model最小二乘线性回归注意：fit(x,y)之前并未对x进行归一化，测试时可以提前进行归一化，各特征属性量尺寸不宜相差过大。

mocas_wang·2023-10-15 11:03

线性回归模型进行特征重要性分析

数据归一化归一化通常是为了确保不同特征之间的数值范围差异不会对线性模型的训练产生过大的影响。在某些情况下，特征归一化可以提高模型的性能，但并不是所有情况下都需要进行归一化。

飞翔的七彩蜗牛·2023-10-15 10:54

生物标志物发现中的无偏数据分析策略

目录0.导论基本概念1.生物标志物发现的注意事项2.数据预处理2.1高质量原始数据和缺失值处理2.2数据过滤2.3数据归一化3.数据质量评估3.1混杂因素3.2类别分离3.3功效分析3.4批次效应4.生物标志物发现

子诚之·2023-10-15 09:35

CCF CSP认证历年题目自练Day31

题目一试题编号：202206-1试题名称：归一化处理时间限制：500ms内存限制：512.0MB题目背景在机器学习中，对数据进行归一化处理是一种常用的技术。

尚棹芸·2023-10-15 03:31

pytorch 对图片进行归一化处理

如题，神经网络通常使用浮点数张量作为输入，我们要做的第一件事情就是将图片转化为浮点数，并且做归一化操作。

泰勒朗斯·2023-10-14 19:30

pytorch中的归一化函数

在PyTorch的nn模块中，有一些常见的归一化函数，用于在深度学习模型中进行数据的标准化和归一化。

萝北村的枫子·2023-10-14 18:07

深度强化学习DRL训练指南和现存问题（D3QN（Dueling Double DQN））

iterationepisodeepochBatch_SizeExperimenceReplayBuffer经验回放缓存Rewarddiscountfactor或gamma折扣因子Agent神经网络batchnormalization批归一化

参宿7·2023-10-14 09:32

机器学习sklearn之数据预处理及特征选择

数据预处理归一化特点：通过对原始数据进行变换把数据映射到(默认为[0,1])之间当数据中几个特征同等重要时：进行归一化，目的是让某一个特征对最终结果不会造成更大的影响公式：x’=(x-min)/(max-min

夜风晚凉·2023-10-14 08:22

Google Earth Engine (GEE) ——时间序列分析案例分析

时间序列显示了250m分辨率下归一化差异植被指数和增强型植被指数的16天复合数据。这些指数源自MODIS。

此星光明·2023-10-14 01:05

OpenCV10-图像直方图：直方图绘制、直方图归一化、直方图比较、直方图均衡化、直方图规定化、直方图反射投影

OpenCV10-图像直方图：直方图绘制、直方图归一化、直方图比较、直方图均衡化、直方图规定化、直方图反射投影1.直方图的绘制2.直方图归一化3.直方图比较4.直方图均衡化5.直方图规定化（直方图匹配）

shlyyy·2023-10-13 20:17

使用余弦相似度算法计算文本相似度-数学

20211201也就是效果皮尔逊>余弦>欧式余弦相似度的局限皮尔逊的优势，相当于是改进版余弦相似度欧式与余弦欧式侧重于直线距离归一化之后的欧式和余弦的效果也不同比如0,1和1,0tfidf用余弦相似度就足够

weixin_ry5219775·2023-10-13 19:00

CV2对图像做渐变模糊

主要流程：生成一个随机的mask，并归一化，使其作为另一张图片的权重。对mask做高斯模糊，实现边缘渐变。将加权mask与原始图片相乘。

gy-7·2023-10-13 18:33

Yolov7中报错ValueError : not enough values to unpack (expected 3, got 0)

datasets.py中的读取labels缓存的函数没有读到东西，证明你可能没有图片载入缓存，这通常原因可能是1、my.ymal的路径不对2、图片，标签名称包含中文3、你的标签文件的class分类是负数，是否归一化在你检查上述所有的解决办

哑巴湖水怪·2023-10-13 08:54

解决报错ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

问题描述：在进行神经网络实验时，对输入的数据进行归一化处理时，出现：ValueError:notenoughvaluestounpack(expected2,got1)错误。

坐在树上仰望拉格朗日·2023-10-13 08:53

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