离散化）

金融风控04

当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化之后才能用。而且实际当中，一般不太会有95%以上都取某个值的特征存在，所以这种方法虽然简单但是不太好用。
非畅6 1·2023-01-14 12:56

2021-10-11数据分析：练习

部分类型数据：可以按照字符串离散化的步骤，构造0数组，再赋值求和：#coding=utf-8importpandasaspdimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfile
桃子柚子小饼干·2023-01-14 10:34

计算机图形学-光栅化（三角形的离散化）

本专栏内容整理了GAMES101的计算机图形学课程的主要内容，作为我学习计算机图形学的一份复习备份或叫做笔记。内容中如有错误，或有其他建议，欢迎大家指出。附上GAMES101计算机图形学课程：GAMES101:现代计算机图形学入门正在上传…重新上传取消https://sites.cs.ucsb.edu/~lingqi/teaching/games101.html正在上传…重新上传取消https:/
苏剑涛@XM·2023-01-14 09:44

重磅推出离散傅里叶变换

但现实是，计算机不能无线密集地存储一段连续时间信号，也不能处理连续时间信号，因此必须将信号进行离散化，把连续时间信号离散化的手段是对其进行取样。而如何得到离散时间信号（简称离散信号）的傅里
振动信号研究所·2023-01-13 06:19

一文入门pid（二）：pid算法的代码实现

这就是pid离散化的位置式：下面给出代码展示，用了staer表示静态误差，也可以
不懂黑夜的猫·2023-01-12 14:18

【离散化】AcWing 802. 区间和

802.区间和文章目录题目描述输入格式：输出格式：数据范围输入样例输出样例方法：离散化解题思路代码复杂度分析：题目描述假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是0。
lele_ne·2023-01-11 20:33

Python数值计算

数值计算主要研究如何利用计算机更好的解决各种数学问题，包括连续系统离散化和离散形方程的求解，并考虑误差、收敛性和稳定性等问题。在科研过程中，我们需要使用大量使用数值计算来帮助研究的顺利进行，本文将重点
力语·2023-01-11 18:02

MachineLearning(9)-最大似然、最小KL散度、交叉熵损失函数三者的关系

离散化x的空间{xi}i=1n\{x_i\}_{i=1}^n{xi}i=1n,计算
小陈同学-陈百万·2023-01-11 16:02

DFT的计算、FFT的基础代码、FFT的横纵坐标问题(matlab)

在DTFT之后，将傅里叶变换的结果也进行离散化，就是DFT。DTFT（Discrete-timeFourierTransform）：离散时间傅里叶变换。
安星眠·2023-01-11 13:29

机器学习 - 数据预处理中的 特征离散化 方法

可供参考的三种特征离散化方法在数据分析中，我们认为在某个范围内取值过于密集的特征认为是取值”连续“的特征。出于某些需求经常需要将这些”连续特征进行离散化“。本文介绍三种比较实用的数据离散化方法。
jcLee95·2023-01-11 00:02

机器学习之分类算法-决策树

连续特征离散化决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。包括特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝过程。决策树算法构造决策树
不知名的。。。·2023-01-10 10:57

什么是分桶特征？（一张图就理解了）

分桶特征：将连续型数值划分到不同的桶中（换句话说，将连续型特征离散化举个例子：将某地人口特征分为以下3个分桶：经过分桶，人口矢量[[10001],[5001],[1]]将变成[[1],[2],[0]]，
Joker_咖啡逗·2023-01-09 16:57

机器学习流程(三)-特征工程

4.时间类型数据处理5.文本类型数据处理6.数据有偏分布处理1.Box-Cox2.使倾斜分布对称3.非线性关系转换成线性二、特征处理1.标准化、归一化处理1.标准化2.区间缩放法3.归一化2.连续特征离散化
why do not·2023-01-09 12:30

强化学习笔记_8_连续控制

DiscreteVSContinuousControlDiscreteActionSpaceContinuousActionSpaceDQN算法、PolicyNetwork等可以解决离散控制问题，输出为一个确定维度的向量Discretization，离散化
k_kun·2023-01-07 19:23

MATLABs函数构建增量式PI控制器（文末有仿真模型及C代码）

文章目录前言一、理论部分二、编写C程序三、验证前言在数字控制系统中使用PI控制器，需要对模拟PI控制器离散化，得到数字PI控制器。
无咎~·2023-01-07 18:23

字典、文本、图像特征提取，jieba,Tf-idf

1特征提取1.1定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2
甜甜的初夏·2023-01-07 15:34

字典特征提取、文本特征提取、jieba分词处理、tf-idf文本特征提取概念及代码实现

特征提取特征提取：将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征，特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取api：sklearn.feature_extraction特征提取分类字典特征提取(特征离散化
learning-striving·2023-01-07 14:32

pandas--数据预处理

数据预处理合并数据堆叠合并数据横向堆叠纵向堆叠主键合并数据重复合并数据任务实现清洗数据检测和处理重复值记录重复数据特征重复检测与处理缺失值删除法替换法插值法检测与处理异常值3σ原则--拉依达原则箱线图分析任务实现标准化数据离差标准化数据标准差标准化数据小数定标标准化数据任务实现转换数据哑变量处理类别型数据离散化连续型数据等宽法等频法聚类分析法任务实现合并数据堆叠合并数据横向堆叠将两个表在
爱学习的Amelia·2023-01-06 13:16

连续型数据处理

这里我们提出一个处理思想：连续型数据离散化。连续型数据离
taon1607·2023-01-06 11:03

Halcon 算子 edges_sub_pix 亚像素定义以及滤波器（一）

利用Deriche、Lanser、Shen和Canny滤波器提取亚像素精度边缘；亚像素：面阵相机的成像面的最小单位是像素，例如某芯片的像素间距为5.2微米，在相机机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理
郑建广视觉·2023-01-06 02:31

kmeans算法python源码_Python实现的KMeans算法小案例

在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。参见：数据离散化及其KMeans算法实现的理解这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。
weixin_39990660·2023-01-05 21:23

Pandas高级处理（缺失值、数据离散化、数据合并、交叉表透视表、分组与聚合）

Pandas高级处理缺失值处理数据离散化合并交叉表与透视表分组与聚合综合案例4.6高级处理-缺失值处理1）如何进行缺失值处理两种思路：1）删除含有缺失值的样本2）替换/插补4.6.1如何处理nan1）判断数据中是否存在
机器学习学渣·2023-01-05 21:48

7.Estimating Depth from Monocular Images as Classification Using Deep Fully Conv Residual Net

首先，将连续的ground-truthdepths离散化成几个bins,并且根据他们的depthranges给bins标签。
いしょ·2023-01-05 19:41

【练习题】数据离散化+二维前缀和

【练习题】数据离散化+二维前缀和题目大意输入输出样例解释重要提示思路代码时间复杂度题目大意mtc是一个很优秀的同学，他学习认真，经常刷题。
buptwhq·2023-01-04 07:08

Python数据分析5——数据清洗

目录Python数据清洗数据清洗介绍处理缺失值判断数据是否为NaN过滤缺失值补全缺失值异常值处理重复数据判断重复值删除重复值离散化向量化字符串函数Python数据清洗数据清洗介绍数据清洗实际上也是数据质量分析
彩色的泡沫·2023-01-04 07:05

海洋数值模型 利用简单的差分简化海洋方程

先根据一些方程画出流场分布再模拟一滴墨水的运动%并非我想要的三维，我想要的是先有每个位置（二维）的波高/密度等值，然后模拟下一个时刻波高大小%而受到一些流速等影响，但不用我考虑，只要离散化，知道和上一时刻哪些位置的波高有关
encoder_b·2023-01-03 10:15

【图像压缩】高斯混合-注意力模型 《Learned Image Compression with Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and Atten》

绪论本文针对熵模型优化提出使用离散化的高斯混合模型已提供更灵活的隐层表示分布估计，此外在网络结构中使用注意力模块关注复杂区域以提高性能。是第一个达到与VTM5.2相近表现的工作。
hahalidaxin·2023-01-03 10:43

非零段划分(CSP202109-2)

思路：首先进行离散化，
辽宇·2023-01-03 10:31

惯性导航算法(一)-预备知识+欧拉角法(上)

的增量输出惯导机械编排原理惯性导航姿态算法欧拉角姿态及其作用欧拉角欧拉旋转定理欧拉角组常用姿态角的定义惯性导航算法前言：对于姿态、速度和位置的解算，我们一般都是先推出连续时间的微分方程，然后对其进行数值求解，然后得到一个离散化的
十八与她·2023-01-02 09:12

【实用案例】R语言gdm函数实现地理探测器分析

地理探测器有Excel版和R语言版，起初我是用Excel试着做，地理探测器分析都需要先将数据离散化，而不同的离散化方法又会产生不同的分析结果，到底哪个才最优不得而知，一个个去调试也太麻烦了，而且Excel
_超快的闪电·2023-01-01 11:15

利用Python进行数据分析：数据转换（基于DataFrame）

此篇主要针对数据转换，包括移除重复数据、利用函数或映射进行数据转换、替换值、重命名轴索引、检测和过滤异常值、离散化和面元划
黑洞拿铁·2022-12-30 17:22

基于GMM—HMM的语音识别全过程

语音识别任务处理流程：1）语音预处理2）语音识别算法：传统GMM—HMM算法、基于深度学习算法2.语音预处理1）数字化：将从传感器采集的模拟语音信号离散化为数字信号2）预加重：目的是为了对语音的高频部分进行加重
章魚.·2022-12-30 15:58

第6节 蒙特卡罗模拟计算欧式期权价格

第6节蒙特卡罗模拟计算欧式期权价格6.1简介6.2蒙卡模拟计算欧式期权价格算法6.3算法Python代码实现6.4计算示例6.5相关说明6.5.1股价变化离散化方式6.5.2期权价格标准差6.5.3离散化点数
bifnhlp·2022-12-30 14:02

FAST角点检测

算法流程1.在图像中选取一个像素P，其像素值为Ip；2.以该像素点为中心画一个半径为3像素的离散化圆，这个圆的边界上有16个像素；3.设置一个阈值t;4.如果在这个
bblingbbling·2022-12-30 13:25

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

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

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
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