梯度直方图第46页

直方图均衡化(Histogram)

opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/histograms/histogram_equalization/histogram_equalization.html图像的直方图图像直方图

LqSilence·2023-10-19 02:14

直方图(Histogram)的统计说明

a“histogram”referstoagraphicalrepresentationofdatathatdisplaysthefrequenciesorcountsofdifferentvaluesorrangesofvalues.Itisahelpfultoolforvisualizingandanalyzingadataset’sdistributionorthefrequencyofoc

卢延吉·2023-10-19 02:14

MySQL 的统计直方图

1.统计直方图1.1.概览MySQL8.0实现了统计直方图。利用直方图，用户可以对一张表的一列做数据分布的统计，特别是针对没有索引的字段。这可以帮助查询优化器找到更优的执行计划。

左佳明·2023-10-19 02:14

CS224D 课程学习笔记 L03

Lecture3.MoreWordVectorsLecture3这节课首先复习了上节课学到的word2vec模型，以及使用梯度下降和SGD优化参数，然后介绍了词向量的内部评测和外部评测，参数对于类比评测任务的影响

蜡笔大龙猫·2023-10-19 00:23

Harris图像角点检测

基于灰度图像的角点检测又可分为基于梯度、基于模板和基于模板梯度组合3类方法，其中基于模板的方法主要考虑像素领域点的灰度变化，即图像亮度的变化，将与邻点亮度对比足够大的点定义为角点。

weixin_44119674·2023-10-18 20:27

华为ICT——第一章-神经网络基础私人笔记

最小值（最小化）梯度下降：增长的最快反向传播：更新参数：均方差损失函数：（主要用于回归问题）交叉熵损失函数：（主要用于分类问题）梯度下降法：小批量梯度下降Mbgd（一

希斯奎·2023-10-18 18:17

理解雅可比矩阵和海森矩阵

以此类推，多维空间中的一个点的二阶导数就表示该点梯度下降的快慢。以二维图像为例，一阶导数是图像灰度变化即灰度梯度，二阶导数就是灰度梯度变化程度。

南苏月·2023-10-18 15:16

深度学习优化算法（numpy实现）

,x^N}#输入NY={y^1,y^2,...,y^N}#标签NW=init_op().run()compute_loss(X,W,Y)#loss计算函数compute_grads(grads,W)#梯度计算函数

Andd_u·2023-10-18 14:42

第九章牛顿法

9.1引言在确定搜索方向时，最速下降法只利用了一阶导数（梯度）。这并不是最高效的。因此引入牛顿法，它同时使用一阶和二阶导数来确定搜索方向。

Xuang123·2023-10-18 11:38

[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归概要回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。

落叶霜霜·2023-10-18 10:13

Epoch、批量大小、迭代次数

梯度下降它是机器学习中使用的迭代优化算法，用于找到最佳结果（曲线的最小值）。坡度是指斜坡的倾斜度或倾斜度梯度下降有一个称为学习率的参数。

挪威的深林·2023-10-18 08:26

用计算机画频率分布直方图,频率分布直方图

在直角坐标系中，横轴表示样本数据的连续可取数值，按数据的最小值和最大值把样本数据分为m组，使最大值和最小值落在开区间(a,b)内，a略小于样本数据的最小值，b略大于样本数据的最大值。组距为d=(b-a)/m，各数据组的边界范围按左闭右开区间，如[a,a+d)，[a+d,a+2d),……[a+(m-1)d,b)。纵轴表示频率除以组距(落在各组样本数据的个数称为频数，频数除以样本总个数为频率)的值，以

那群妈妈·2023-10-18 08:53

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习——GBDT（GradientBoostingDecisionTree梯度提升决策树

张小鱼༒·2023-10-18 08:29

联邦学习+梯度+梯度剪枝

联邦学习需要参与者在每一次的本地训练后，上传所更新的模型参数并与其他参与者共享，而参数更新中仍有可能包含所有者的敏感信息解决方案：加密方法（安全多方计算、同态加密）通过将明文编码为密文的方式，只允许特定人员解码，为数据隐私保护提供了有效手段，但这往往需要极大的计算开销，较难应用于实际的联邦学习场景中数据扰动（差分隐私）通过将明文编码为密文的方式，只允许特定人员解码，为数据隐私保护提供了有效手段，但

白兔1205·2023-10-18 08:25

13_线性回归分析、线性模型、损失函数、最小二乘法之梯度下降、回归性能评估、sklearn回归评估API、线性回归正规方程，梯度下降API、梯度下降和正规方程对比

1.线性回归1.1线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：1.2定义定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。一元线性回归：涉及到的变量只有一个。多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上。要注意的是：预测结果与真实值是有一定的误差的。单变量：多变量：1.3损失函数(误差大小)如何去求模型当中的W，使得损

涂作权的博客·2023-10-18 08:38

计算机视觉基础-形态学滤波

Task07OpenCV框架实现形态学滤波一、前言二、形态学概述三、基本形态学操作3.1腐蚀3.2膨胀四、高级形态学操作4.1开闭运算4.2形态学梯度4.3黑帽顶帽五、基于OpenCV的C++代码实现一

CleMints·2023-10-18 07:38

2018-02-23日

importmatplotlib.pyplotasplt导入包plt.xcale("log")横轴对数化plt.scatter(x,y)输出散点图plt.show()输出图像plt.hist()输出直方图

Horus_eye·2023-10-18 06:05

MATLAB-真彩色图像直方图均衡化及分别在RGB与HSI坐标系进行处理

目录灰度直方图什么是灰度直方图？灰度直方图的性质直方图均衡化处理灰度图像均衡化步骤代码代码分析直方图均衡化处理真彩色图像代码代码分析灰度直方图什么是灰度直方图？

Kaerou·2023-10-18 04:59

跟着Nature学作图：R语言ggplot2频率分布直方图和散点图添加误差线

s41586-022-05275-ys41586-022-05275-y.pdf代码没有公开，但是作图数据基本都公开了，争取把每个图都重复一遍今天的推文重复论文中的extendedFigure4频率分布直方图和

小明的数据分析笔记本·2023-10-18 04:46

没有不足的资源，只有没优化的代码

同一系列的芯片，厂商通常会推出各种梯度的RAM和ROM配置，以满足不同的应用需求。对于同一种封装，RAM和ROM容量越大价格越高。

中移OneOS·2023-10-18 04:29

数字图像处理实验记录一（图像基本灰度变换）

1，空间分辨率，灰度分辨率2，灰度图和彩色图的区别3，什么是灰度直方图？实验要求1，按照灰度变换曲线对图像进行灰度变换2，读入一幅图像，分别对其进行求反变换、对数变换和幂次变换。

泉绮·2023-10-18 02:15

六.网络参数初始化

神经网络模型一般依靠随机梯度下降法进行模型训练和参数更新，网络的最终性能与收敛得到的最优解直接相关，而收敛效果实际上又很大程度取决于网络参数最开始的初始化。

愿风去了·2023-10-18 00:16

PMP

工作绩效报告可以包含挣值图表和信息、趋势线和预测、储备燃尽图、缺陷直方图、合同绩效信息和风险情况概述。

神秘人l3·2023-10-18 00:48

角度单位deg、grad、turn、rad

度：deg（全称：degress）一个圆有360度90deg=100grad=0.25turn≈1.570796326794897rad即：1turn=360deg=400grad（2）grad属性：梯度

柠檬不萌只是酸i·2023-10-18 00:33

这应该是关于回归模型最全的总结了（附原理+代码）

保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。

Python数据开发·2023-10-18 00:29

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.7 通过时间反向传播

8.7.1循环神经网络的梯度分析本节主要探讨梯度相关问题，因此对模型及其表达式进行了简化，进行如下表示：ht=f(xt,ht−1,wh)ot=g(ht,wo)\begin{align}h_t&=f(x_t

AncilunKiang·2023-10-17 23:14

每天五分钟机器学习：在大数据集情况下算法训练出现的计算量问题

大数据的问题当训练线性回归模型的时候或者逻辑回归模型的时候，梯度下降的规则是这样的：如果m的数量级是一个亿的时候，那么我们在计算上面这一项

幻风_huanfeng·2023-10-17 22:30

基于梯度优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码

基于梯度优化的BP神经网络（分类应用）-附代码文章目录基于梯度优化的BP神经网络（分类应用）-附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.梯度优化BP神经网络3.1BP神经网络参数设置3.2梯度算法应用

智能算法研学社（Jack旭）·2023-10-17 21:18

matlab中ct值直方图,【CT值与灰度值的总结】

概述首先，我们要理解，CT值和灰度值这两者根本就不是同一个东西，不要被一些网络上的文章所误解。接下来，就要看你具体是要处理哪种格式的文件了，是DICOM还是NIFTI；文件格式不同，用来做解析的Python库也就不同，譬如，要处理DICOM类型的数据，一般会用simpleitk,pydicom库；而NIFTI类型的数据更多使用Nibabel库，或者是simpleitk也是可以的。https://b

weixin_39637589·2023-10-17 19:55

attention中为啥multi-head输出结果进行concat，得到x，x还要乘上一个WO矩阵？

，其实这里WO就是参数，我们是把提取的特征再乘以一个WO，然后得到的结果输出，然后与GT进行比较，算loss，然后反向梯度更新参数，这里的参数就包含WO，WO的存在就是为了更好的提取x特征，这样x乘以WO

写代码_不错哦·2023-10-17 12:22

Grafana 安装配置教程，让你的 Prometheus 监控数据变得更美观

Grafana提供了丰富的可视化功能，从热图到直方图

玄明Hanko·2023-10-17 11:48

从头开始机器学习：逻辑回归

一、说明本篇实现线性回归的先决知识是：基本线性代数，微积分（偏导数）、梯度和、Python（NumPy）；从线性方程入手，逐渐理解线性回归预测问题。

无水先生·2023-10-17 11:15

Logistic回归和Softmax回归引入$L_2$正则化后的梯度下降过程

Logistic回归和Softmax回归引入L2正则化后的梯度下降过程Logistic回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Softmax回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Logistic

早安不安·2023-10-17 11:04

【记录】Matlab中根据(x,y)出现频次绘制彩图，colorbar为(x,y)出现频次

histogram2https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/matlab.graphics.chart.primitive.histogram2.html二元直方图是一种数值数据条形图

ASHush·2023-10-17 10:59

MATLAB | 对随机信号进行统计分析，绘制频次直方图、频率分布图，与理论概率密度进行比较

一、问题描述对于一个随机信号，我们可以通过统计手段，得到其的频次分布图（直方图），并由此计算出它的频率分布图。当观察次数区域无穷大时，频率分布图近似于概率密度函数。

热爱生活的小润·2023-10-17 10:23

python 梯度提升树_机器学习：梯度提升算法｜python与r语言代码实现

梯度提升算法10.1GBMGBM(梯度提升机)是一种在处理大量数据以进行高预测的预测时使用的Boosting算法。

weixin_39521520·2023-10-17 10:50

python画画用哪库好_机器学习：Python常用库——Matplotlib库

说起数据分析，你的眼前有没有浮现出直方图、散点图、曲线图…各种图表？Python作为一门编程语言，如何能作图呢？办法当然是有的，而且我们已经接触过了。

weixin_39708737·2023-10-17 07:11

【Python中图像相似性度量方法全面总结】

文章目录概要图像相似性概念基于直方图的相似性度量基于SSIM的相似性度量基于特征相似性的度量基于深度学习的方法小结概要在当今充斥着图像的世界中，衡量和量化图像之间的相似性已经成为一项至关重要的任务。

落叶霜霜·2023-10-17 05:44

辰工石油勘探绘图平台软件

1、曲线道，主要用于绘制各种曲线，如对数曲线、线性曲线、棒线、直方图、趋势线等；2、文本道，主要在给定的矩形区域内显示各种文本，文本有各种排版方式及对齐方式等；3、岩性道，主要在给定的矩形区域内显示

辰工科技汪华娟·2023-10-17 05:05

LLM-微调-全参数微调：Full-Param Fine-tuning（100% parameters）

fine-tuning的过程就是用训练好的参数（从已训练好的模型中获得）初始化自己的网络，然后用自己的数据接着训练，参数的调整方法与fromscratch训练过程一样（梯度下降）。

u013250861·2023-10-17 03:16

【深度学习实验】循环神经网络（四）：基于 LSTM 的语言模型训练

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.RNN与梯度裁剪2.LSTM模型3.训练函数a.train_epochb.train4.文本预测5.GPU判断函数

QomolangmaH·2023-10-17 02:03

图像处理之边缘检测：Sobel、Scharr、Laplacian、Canny

Sobel二.Scharr三.Laplacian四.Canny总结一.Sobel1.简介Sobel算子利用一个横轴方向的算子和纵轴方向的算子，分别求得图像的亮度差分，再计算平方和或者绝对值之和，得到近似梯度

lokvke·2023-10-17 02:07

图像处理中的边缘检测算法：Sobel、Laplacian、Canny

在求得Gx和Gy后，使用下式可以求出图像中每个点的梯度估计值。此时需要设定一个阈值，当G的值

草莓夹心·2023-10-17 02:04

边缘检测Sobel、Canny、Laplacian

2.在图像的每一点，结合以上两个结果求出近似梯度:1.1.1分别在x和y两个方向求导。

darren_ying0000·2023-10-17 02:03

关于核磁共振图像的命名原则及含义（总结自用）

比如：3D_GRE_TRA_bh_F_COMPOSED、t1_tse_tra_fs_pelvisGRE/TSE:表明共振序列，GRE是梯度回波，TSE是自选回波。

qq_41663215·2023-10-17 01:07

机器学习 | Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类模型调参

机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类目录机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类基本介绍模型描述程序设计参考资料基本介绍

机器学习之心·2023-10-17 01:21

【PyTorch深度学习实践】02_梯度下降

文章目录梯度下降1.梯度下降算法实现代码2.随机梯度下降实现代码3.小批量随机梯度下降梯度下降1.梯度下降算法之前可以使用穷举的方法逐个测试找使损失函数最小的点（即找最优权重），但权重过多时，会使穷举变得非常困难

青山的青衫·2023-10-17 00:32

PyTorch深度学习实践——3.梯度下降＆随机梯度下降

PyTorch深度学习实践——3.梯度下降＆随机梯度下降课程链接：《PyTorch深度学习实践》3.梯度下降算法梯度下降（GradientDescent）算法：w按梯度下降方向移动，这样一定次数的移动后就会移动到最优解

皮肤科大白·2023-10-17 00:31

《PyTorch深度学习实践》刘二大人第3讲梯度下降算法

梯度下降算法importmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0defforward(x):returnw*

Grairain·2023-10-17 00:01

PyTorch深度学习实践03——梯度下降算法

本节学习使用梯度下降算法自动更新权重，目标是求出使cost最小的权重组合优化问题：求解使得目标函数（cost）最小的权重组合的任务（即第二行式子所示）梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD），小批量随机梯度下降

UnFledged·2023-10-17 00:00

推荐频道

梯度直方图