离散化第45页

openCv学习笔记（一）——数字图形的基础和结构

2.像素像素（或像元，Pixel）是数字图像的基本元素，像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。

一步一个脚印的屌丝·2020-06-22 19:47

序

第三章：数据预处理技术介绍数据质量的概念，讨论数据清理、数据集成、数据归约、数据变换、数据离散化的方法。

DeciYves·2020-06-22 19:55

连续属性离散化方法

离散化方法由于一些数据挖掘的算法，主要是一些分类算法，要求数据是分类的形式即是离散的。所以就需要将连续的属性变换为分类的属性，即连续的变为离散的。

一个两个n多个·2020-06-22 19:52

Pandas：数据的离散化

importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrame一、cut的使用将ages按照“18到25”、“26到35”、“35到60”以及“60以上”进行划分ages=[20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32]bins=[18,25,35,60,100]r=pd.cut(ages,bins)r[(1

BQW_·2020-06-22 19:31

亚像素

摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上可以看作是连在一起的。

baijingjing425·2020-06-22 16:53

#（离散化基础）知识扩展：利用离散化原理进行算法优化

（大量内容来自百度）离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。

apj48904·2020-06-22 15:30

[Python--]用Python实现时间离散化

最近在分析日志的时候遇到这样一个需求。统计每小时的角色创建总数和每10分钟的在线人数。需求具体实现不做讨论，这里主要记录如何将日志时间离散到相应区间的问题。先解释每小时的概念，按24小时算，一天可以分这么几个时间点：00:00:00，01:00:00,02:00:00,...,23:00:00。那么在[N小时0分1秒，N+1小时0分0秒]（注意是闭区间），这段时间是要划分到N+1小时的，即，从12

糖老师·2020-06-22 13:29

【cf】55d beautiful numbers【精妙的数位dp+离散化】

题意：求1-n中，能被所有组成他的非0数整除的数的个数题解：题意很简单，但是考虑到数位dp的状态转移，dfs(pos,pre,status,limit)如果要记录除以他所有数那么势必要用数组来存，但这样一来，很难用dp数组来记录当前状态，这题非常巧妙的采用了lcm的方法，避免了该类操作，2-9的lcm是2520，这样我们只要记录前面数字的lcm和前面数字模2520剩下的数，那么既保证了不会漏掉前面

ACM_sjtsjt·2020-06-22 11:53

高斯差分边缘检测算子（Dog）

高斯差分算子如下：取sigma1=0.2,sigma2=0.8,离散化则【-0.1045-0.2283-0.1045-0.22831.4960-0.2283-0.1045-0.2283-0.1045】取整

Shey_Chen·2020-06-22 11:13

高斯拉普拉斯边缘检测算子（LOG）

由高斯函数根据拉普拉斯算子的公式求导可得离散化，取sigma为1.0，则5x5模块为{0.01750.03920.04310.03920.01750.03920-0.096500.03920.0431-

Shey_Chen·2020-06-22 11:13

图像处理代码编写三：基于C++的高斯滤波程序实现

在图像处理中，高斯滤波一般有两种实现方式，一是用离散化窗口滑窗卷积，另一种通过傅里叶变换。最常见的就是第一种滑窗实现，只有当离散化的窗口非常大，用滑窗计算量非常大（即使用可分离

follow my heart.·2020-06-22 09:53

位置PID与增量PID控制原理(附带matlab源码)

1、一系列采样时刻点KT代替连续时间t2、用矩形法数值积分代替积分3、以一阶向后差分代替微分最后可得离散化的PID表达式式中T为采样时间（采样周期）%设一被控对象G（s）=523500/(s^3+87.35s

天涯铭·2020-06-22 04:31

【2019-01-23】数据清理、转换、合并、重塑

移除重复数据duplicate判断是否重复、去重输出结果（2）利用函数或映射进行数据转化map字典型对象输出结果数值替换输出结果重命名索引索引重命名（title标题化，第一个字母大写，后面的小写）结果输出数据离散化和面元划分

BigBigFlower·2020-06-22 03:51

决策树中的ID3、C4.5和CART算法的对比分析

ID3算法（IterativeDichotmizer3）1、特征选择准则：信息增益2、特征必须离散化，不能处理连续值3、不能处理缺失值4、偏向于选择取值多的属性5、是一个多叉树模型，只用于分类信息熵：度量样本集合纯度最常用的一种指标

星尘 StarDust·2020-06-22 02:55

使用sklearn 机器学习基础知识

常用的方法是标准化，归一化，特征的离散化等等连续型数据处理之二值化：Binarizer假设淘宝现在有个需求，我得根据年龄来进行物品推荐，把50以上的人分为老年，50以下分为非老年人，那么我们根据二值化可以很简单的把

Metal1·2020-06-22 01:06

机器学习笔记（三）——决策树

缺点：可能会产生过度匹配问题使用数据类型：数值型和标称型决策树的一般流程（1）收集数据：可以使用任何方法；（2）准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化；（3）分析数据：可以使用任何方法

Jay_Xio·2020-06-21 22:17

C++ 实现决策树 ID3 算法

ID3算法NotesID3只能处理离散性的属性，属性的每一种取值就刚好对应于树上结点的一个分枝；样本空间是字符串形式的，为了处理方便，对每个属性（包括label）分别将它们的各种取值都映射为一个整数（离散化

HackerTom·2020-06-21 21:53

ACM---线段树个人理解

而未优化的空间复杂度为2N，实际应用时一般还要开4N的数组以免越界，因此有时需要离散化让空间压缩。对于线段树中的每一个非叶子节点[a,b]，它的左儿子表示的区间为[a,(

自闭i·2020-06-21 20:57

速度与位置双环控制的原理

而在我们的微处理器里面，因为控制器是通过软件实现其控制算法的，所以必须对模拟调节器进行离散化处理，这样它只需根据采样时刻的偏差值计算控制量。因此，我们需要使用离散的差分方程代替连续的微分方程。

FireXFish·2020-06-21 20:20

upc 考试离散化+差分

考试时间限制:1Sec内存限制:128MB题目描述S中开展了省选集训，有n位选手的实力参差不齐。众所周知，如果题目太水，那么就会有人AK离场后打游戏，如果题目太难，那么就会有人颓废离场后打游戏。作为出题人的你自然不希望有太多人出去打游戏，不然ob就会很生气。所以你需要设定题目的难度，尽量让最少的人出去打游戏，并且同时题目尽可能难一些。输入第1行一个正整数n，表示一共有n名选手参与；接下来n行两个非

Libra_Glow·2020-06-21 19:50

No.1.6决策树 id3 /c4.5 / cart 优缺点

id3算法缺点：c4.5优点：（1）通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足；（2）能够处理离散型和连续型的属性类型，即将连续型的属性进行离散化处理

船长_wang·2020-06-21 18:37

温度场有限元计算的研究（1）

QzLancer·2020-06-21 18:27

决策树算法--C4.5算法

C4.5算法对ID3算法进行了改进，改进点主要有：用信息增益率来选择划分特征，克服了用信息增益选择的不足，但信息增益率对可取值数目较少的属性有所偏好；能够处理离散型和连续型的属性类型，即将连续型的属性进行离散化处理

Amy9_Miss·2020-06-21 16:23

[LOJ 6199/Luogu P4688][Ynoi2016]掉进兔子洞

那么现在问题就是快速求交集，这一步我们可以离散化后用bi

weixin_30788239·2020-06-21 10:26

9.29 csp-s模拟测试55 联+赛+题

T1联$n$最大到$1e18$，根本没法做，但$m$只有$1e5$，发现有很多区间是一起动的，或者根本没动，所以可以把区间离散化掉，然后线段树区间修改，对于第三种修改，只需要把它分解成一段一段相同的区间

weixin_30670151·2020-06-21 10:58

pandas对连续时间进行离散化

qq_281617953·2020-06-21 08:31

离散化原理

离散化背景适用范围：数组中元素数值很大，但个数不是很多。比如将a[]=[1,3,100,2000,500000]映射到[0,1,2,3,4]这个过程就叫离散化。

不会JAVA的运营不是好数分·2020-06-21 05:00

决策树详细解析

目录1、基本概念2、决策树的构造2.1、ID3算法/信息熵2.2、C4.5算法/增益率2.3、CART算法/基尼指数3、剪枝操作4、连续值与缺失值处理4.1、连续值离散化4.2、缺失值处理1、基本概念顾名思义

Sunning_001·2020-06-21 04:17

亚像素与halcon

摄像机拍摄时，将物理世界中连续的图像进行了离散化处理。到成像面上每一个像素点只代表其附近的颜色。至于“附近”到什么程度？就很困难解释。两个像素之间有5.2微米的距离，在宏观上

pengjc2001·2020-06-21 04:08

亚像素理解

3相机的像素精度，物理定位精度，亚像素定位之间的关系和进行像素的固定误差累积4亚像素级角点定位原理及opencv实现1亚像素理解在相机成像的过程中，获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理，由于感光元件本身的能力限制

天人合一moonlight·2020-06-21 03:39

lijiatong1005·2020-06-21 02:20

（十）特征编码-Feature Encoding

类别特征（categorialFeature）-男(0,1)-女(1,0)-one-hotencoding连续型特征-身高、温度-A：直接用（归一化）：0,1归一化、N(0,1)高斯归一化-B：离散化：

Miracle_520·2020-06-20 22:16

[无人机通信]Three-Dimensional Continuous Movement Control of Drone Cells(持续更新)

Three-DimensionalContinuousMovementControlofDroneCellsforEnergy-EfficientCommunicationCoverageieee链接文章目录引言贡献模型符号集空-空信道空-地信道构建无人机之间通信网络——图论方法Jain'sfairness能耗时间离散化问题建模

thompson_wang·2020-06-20 22:22

离散化

P1955程序自动分析如果不知道这道题的，可以先看看我那篇并查集的博客，里面有对这道题的主要思想的讲解，那么这里主要是讲其中的没有实现的部分——离散化但是这里还是只讲一些基础的STL的直接莽的方法，因为哈希表离散化我不会啊

Poetic_Rain·2020-06-18 16:00

Educational Codeforces Round 89 (Rated for Div. 2)

注意这里只需要记录$r[i]+1$进入离散化，和差分的思想类似，每次遇到离散化的点状态才会改变，所以$r[i]$不需

KisekiPurin2019·2020-06-13 04:00

29期第十二周笔记

Week12本周学习主要内容为Pandas剩余部分（自定义函数运算，分组聚合进阶，可视化，数据规整）、重塑和轴向旋转、透视表和交叉表、离散化数据分析流程软件开发流程：需求分析设计编码测试数据分析流程：基本流程提出问题准备数据

Kitty_61777·2020-06-11 22:23

有限元分析法: (1). 投影的使用

核心思路：将连续问题离散化为若干有限大小的单元问题进行求解。基本步骤：剖分---单元分析---求解近似方程。具体方案--投影：投影的意义在于将一个复杂的问题

月丶匈·2020-06-10 15:27

排序、去重与离散化

目录排序、去重与离散化1.排序1.1快速排序1.2归并排序1.3自定义排序写法2.去重3.离散化排序、去重与离散化1.排序1.1快速排序1.快速排序#includeusingnamespacestd;constintN

spcia·2020-06-08 10:00

机器/视觉/六十讲（课程一）

像素是在模拟图像数字化时对连续空间离散化得到的。

时间之友·2020-06-06 09:38

分箱的作用

二分类模型中的分箱一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。

高文星星·2020-05-30 17:00

pandas之cut(),qcut()

https://www.cnblogs.com/nicetoseeyou/p/10655422.htmlpandas之cut(),qcut()功能:将数据进行离散化可参见博客：https://blog.csdn.net

功夫熊猫·2020-05-28 14:00

正睿【普转提七联测 Day 1】序列

正睿【普转提七联测Day1】序列题目链接进不去不是我的错$qwq$连这种题都要想半天，我菜得真实，还是从基础的东西搞起吧思路20pts$n^3$暴力枚举不解释$a_i$范围不小，先离散化然后枚举删掉

loceaner·2020-05-18 09:00

『发个笔记』时间序列分析方法（实验向）：上手时序分析-SPSS

时间序列的定义时间序列分析为什么要离散化？时间序列分析的意义什么事件是可以被预测的？

一陈Stone·2020-05-11 08:20

NLP实战特征工程+神经网络

文章目录特征工程记录半自动特征构建TargetMeanEncoding半自动特征构建CategoricalEncoder半自动特征构建连续变量离散化半自动特征构建EntityEmbedding半自动特征构建连续变量的转换半自动特征构建缺失值变量和异常值的处理自动特征构建

Sanshierli_·2020-05-08 18:18

Python实现KMeans算法的一个小例子

在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。

讲编程的高老师·2020-04-30 22:22

7.逻辑回归实践

（大家用自己的话介绍下）增加样本量；使用正则方式；通过特征选择，剔除一些不重要的特征，从而降低模型复杂度；检查业务逻辑，判断特征有效性，是否在用结果预测结果；进行离散化处理，所有特征都离散化。

Chaiyeh·2020-04-29 20:00

机器学习第七次作业

（大家用自己的话介绍下）逻辑回归进行离散化处理，所有特征都离散化。就是所有特征都为单独的特征。

蔡云桓·2020-04-29 20:00

作业7 逻辑回归实践

（大家用自己的话介绍下）①增加样本量，若样本量少，但特征过多，则容易发生过拟合②通过特征选择，剔除一些不重要的特征，从而降低模型的复杂度③将样本数据进行离散化处理，所有特征都进行离散化处理④使用正则化：

Hqiuling·2020-04-27 11:00

深度学习：前馈神经网络

如果从头解决这个问题，首先我们需要制作一个镜头来聚焦光线以成像，然后通过光传感器将光线转换成计算机可“感知”的电子脉冲，最后，由于使用的是数字计算机，需要将图片离散化，也

人邮异步社区·2020-04-22 06:24

POJ3666(Making the Grade)

链接：https://vjudge.net/problem/POJ-3666思路：（本题其实可以只用求递增，数据出的有失误）一直在思考怎么表示状态，猜到了最后结果肯定都是原来的几个数，所以我们可以考虑离散化

kimoyami·2020-04-13 00:05

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