高光谱数据预处理第9页

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建1）VGG模型简化版2）GoogLeNet简化版——MiniGoogLeNet3.模型训练及保存相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题

小胡说人工智能·2024-01-02 10:46

HAPPE＋ER：一款让脑电研究人员“更快乐”的软件，可用于事件相关电位(ERP)分析的标准化预处理管道

然而，传统的ERP数据预处理方法是手动编辑，这是一个主观且耗时的过程。最近创建了许多自动化通道，以满足EEG数据预处理的标准化、自动化和量化的需求；然而，很少有人针对ERP分析进行优化。

茗创科技·2024-01-02 10:42

数据预处理：标准化和归一化

标准化和归一化简介1、数据预处理概述2、数据标准化3、数据归一化4、标准化和归一化怎么选1、数据预处理概述在选择了合适模型的前提下，机器学习可谓是“训练台上3分钟，数据数量和质量台下10年功”。

对许·2024-01-02 08:20

牛刀小试-基于LSTM的股票价格预测

数据预处理下面我们针对一只美股来演示如何利用LSTM对股票进行预测。

AI量化小木屋·2024-01-02 06:48

机械学习 - 基础概念 - scikit-learn - 数据预处理 - 1

2.关于模型的概念一、机械学习概念1.监督学习总结：2.非监督学习总结：3.强化学习总结：三种学习的特点总结scikit-learn说明二、机械学习的基本实操逻辑1.采集数据2.数据预处理(Preprocessing

沐修·2024-01-01 23:37

Python | 机器学习之数据清洗

机器学习前的数据清洗（异常值检验，标准化处理，哑变量处理）Python|机器学习之数据清洗机器学习-基础概念-scikit-learn-数据预处理数据的标准化（离差标准化、log函数转换、atan函数转换

kongfanyu·2024-01-01 23:05

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Anaconda环境模块实现1.数据预处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题

小胡说人工智能·2024-01-01 12:08

机器学习（三） -- 特征工程（更新中）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）未完待续……目录系列文章目录前言tips：这里只是总结，不是教程哈。

₫从心·2024-01-01 08:19

数据挖掘模糊聚类

fromsklearn.preprocessingimportscalefromsklearn.clusterimportDBSCAN#聚类fromsklearnimportpreprocessing#数据预处理的功能

亖嘁·2024-01-01 07:51

数学建模算法总结

目录一.数据预处理模型1.对于缺失值的补全处理：插值拟合1.插值2.拟合总结：拟合得到的是一条曲线，拟合得到的函数不一定过所有点2.数据降维主成分分析3.数据异常值处查找与删除聚类分析4.数据整体描述性分析二

今日说"法"·2024-01-01 02:31

cnn pytorch实现（从获取数据到训练模型)

目录cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层

小白学习记录·2023-12-31 18:19

调参

1首先是数据增强，因为正常情况下，数据量往往不够，因此需要通过裁剪2数据预处理，pca，normalization，whiten3初始化权重Xavier和偏置constant4激活函数sigmoid，tanh

writ·2023-12-31 15:29

python查看数据集的类别、数量分布等

查看是否存在样本不均衡问题，同时方便选择合适的数据预处理方式。

wang-jin·2023-12-31 14:53

pytorch基础语法学习：数据读取机制Dataloader与Dataset

1模块简介本节主要学习数据模块当中的数据读取，数据模块通常还会分为四个子模块，数据收集、数据划分、数据读取、数据预处理。●数据收集：收集原始样本和标签，如Img和Label。

深度之眼·2023-12-31 10:55

pytorch02：数据读取DataLoader与Dataset、数据预处理transform

目录模型训练数据处理一、DataLoader1.1torch.utils.data.DataLoader1.2数据常见概念二、Dataset2.1torch.utils.data.Dataset2.2代码展示2.2.1划分数据集2.2.2训练代码三、transform3.1torchvision视觉工具包3.2代码展示3.3transforms.Normalize3.4Normalize实验模型训

慕溪同学·2023-12-31 10:49

数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合KNN的主要缺点有：

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

机器学习（二） -- 数据预处理（2）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）未完待续……目录系列文章目录前言三、【数据清洗】1、缺失数据的检测与处理1.1、检测与统计1.2、处理1.1.1、删除缺失值（慎用

₫从心·2023-12-31 06:18

机器学习（二） -- 数据预处理（3）

系列文章目录机器学习（一）--概述机器学习（二）--数据预处理（1-3）未完待续……目录前言tips：这里只是总结，不是教程哈。

₫从心·2023-12-31 06:42

产品经理学习-常用的6种推荐策略

Li灿灿的成长·2023-12-31 06:29

数据维度爆炸怎么办？详解5大常用的特征选择方法

但特征选择是一个重要的数据预处理过程，特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征

wuxiaosi808·2023-12-31 02:50

数据维度爆炸？5大常用的特征选择方法详解（上）

但特征选择是一个重要的数据预处理过程，特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构

Sim1480·2023-12-31 02:48

完成一个预测建模项目一般需要多长时间？

为了回答这个问题，我们先来了解一下建模的流程，通常一个完整的数据挖掘项目包含以下流程（1）业务理解、（2）数据理解、（3）数据准备、（4）数据预处理和建模、（5）模型评估、（6）模型部署应用。

小黄鸭呀·2023-12-30 15:48

数据预处理时，怎样处理类别型特征？

1.序号编码序号编码通常用于处理类别间具有大小关系的数据。例如成绩，可以分为低、中、高三档，并且存在“高>中>低”的排序关系。序号编码会按照大小关系对类别型特征赋予一个数值ID，例如高表示为3、中表示为2、低表示为1，转换后依然保留了大小关系。2.独热编码独热编码通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。例如血型，一共有4个取值（A型血、B型血、AB型血、O型血），独热编码会把血型变成一个4维稀疏向

一碗姜汤·2023-12-30 13:01

pytorch 训练超分辨率模型的技巧是什么？

训练超分辨率模型的技巧可以归纳为以下几点：数据预处理：对数据进行预处理，包括裁剪、缩放、归一化等，使其适合模型输入。数据增强：利用数据增强技术来扩充数据集，增加模型的鲁棒性。

weixin_44616020·2023-12-30 12:07

nnUNet_v2（Linux）

目录一、环境配置二、数据集准备三、数据转化四、数据预处理五、训练六、测试七、寻找最优配置八、后处理九、screen的用法最近在使用nnUNet做医学影像分割，为大家提供参考。

Rad1ant_up·2023-12-30 07:07

特征归一化及其原理--机器学习

归一化是数据预处理中的一种常见操作，其目的是将不同特征的数值范围统一或缩放到相似的尺度。这有助于提高模型的性能，加速模型的收敛，并使模型更加稳健。

普通研究者·2023-12-30 07:35

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

特征缩放（featurescaling）是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。除了决策树和随机森林这两种不需要

加百力·2023-12-30 07:02

7+WGCNA+机器学习+泛癌生信思路,非肿瘤也能结合泛癌分析

结果解读：DEG筛选和数据预处理数据在箱线图中进行了标准化，不同的颜色代表不同的数据集，行代表样本，列代表样本中的基因表

生信风暴·2023-12-30 07:01

不止上天,高光谱遥感还能入地分析检测

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NTM0MjI5Nw==&mid=2247483821&idx=1&sn=b867711dcd078e0cd14bb4933a749dd1&chksm=eb07771bdc70fe0de3da6d0c29f6d89d92bc9b2231781b304688991ea78a490

d5cc63d9e177·2023-12-30 04:36

基于yolov2深度学习网络的血细胞检测算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1YOLOv2算法原理4.2YOLOv2网络结构4.3血细胞检测算法实现数据集准备数据预处理网络训练模型评估与优化5.算法完整程序工程

简简单单做算法·2023-12-30 00:55

[1DCNN] 简单使用自制音频数据集进行模型训练

本文打算使用自制的西瓜数据集进行深度学习的模型训练.通过对手部敲击西瓜的音频进行分析,进行快速傅里叶变换提取频域特征,使用一维卷积神经网络模型进行模型训练,构建西瓜成熟度检测模型.目录一.数据集预处理1.数据采集2.数据预处理

tenju·2023-12-30 00:49

电商精准营销—数据预处理概述

#coding:utf8importpandasaspd#导入pandas库importnumpyasnp#导入numpy库defchoose_data(data):#选择变量'user_id','time','model_id','type','cate','brand',选取time在2016-02-01及以后的数据（包含2016-02-01）且type=6，数据类型如下：#user_idsk

爱吃肉的白熊·2023-12-29 22:06

头歌：电商精准营销—数据预处理概述

第1关数据预处理-数据清洗#coding:utf8importpandasaspd#导入pandas库importnumpyasnp#导入numpy库defchoose_data(data):#选择变量

爱吃肉的白熊·2023-12-29 22:06

数据标注常用的ChatGPT通用提示词模板

数据预处理：如何对待标注数据进行预处理？数据标注质量：如何确保数据标注的质量？标注进度管理：如何管理数据标注的进度？数据隐私保护：如何在数据标注中保护数据隐私？

BTCKing·2023-12-29 18:27

AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板

数据预处理：如何对待训练数据进行预处理？特征工程：如何进行特征选择和特征工程？超参数调整：如何调整训练过程中的超参数？模型训练：如何进行模型的训练？模型评估：如何评估模型的性能？

BTCKing·2023-12-29 18:26

Qt C++ 数据预处理笔记(3)——梳状滤波

#include"CombFilterWorker.h"#include"qdir.h"#include"qfileinfo.h"CombFilterWorker::CombFilterWorker(QStringoStrDir,intiRow,QStringoStrFileName,qint64iTimestampStart,qint64iTimestampEnd,QObject*parent)

QQ_278397935·2023-12-29 15:20

Qt C++ 数据预处理笔记(4)——高通滤波

#include"HighPassFilter.h"HighPassFilter::HighPassFilter(intiRow,QStringoStrFileName,intiStart,intiEnd,QObject*parent):QObject{parent},iRow(iRow),oStrFileName(oStrFileName),iStart(iStart),iEnd(iEnd){o

QQ_278397935·2023-12-29 15:14

大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四、使用Python和PyTorch实现FNN4.1准备数据集选择合适的数据集数据预处理

星川皆无恙·2023-12-29 12:48

机器学习 -- 数据预处理

系列文章目录未完待续……目录系列文章目录前言一、数值分析简介二、内容前言tips：这里只是总结，不是教程哈。以下内容仅为暂定，因为我还没找到一个好的，让小白（我自己）也能容易理解（更系统）的讲解顺序！一、数值分析简介咱们根据机器学习的流程来吧咱们要进行机器学习首先需要数据，以及对数据进行预处理。数据获取：获取数据途径多种多样。数据清洗：有无缺失值，有无异常数据等。数据拆分：机器学习的数据集划分一般

₫从心·2023-12-29 08:42

机器学习中异常值的处理方式

对机器学习的作用：可以在数据预处理阶段使用，帮助剔除明显偏离正常范围的数据点，提高模型的鲁棒性。

civilpy·2023-12-29 07:04

机器学习库Scikit-learn

本文目录3.1背景知识3.2Scikit-learn概述3.3Scikit-learn主要用法3.3.1基本建模流程3.3.2数据预处理3.3.3监督学习算法3.3.4无监督学习算法3.3.5评价指标3.3.6

风度78·2023-12-29 04:48

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

统计学家·2023-12-29 02:09

PyTorch实战：基于Seq2seq模型处理机器翻译任务(模型预测)

文章目录引言数据预处理加载字典对象`en2id`和`zh2id`文本分词加载训练好的Seq2Seq模型模型预测完整代码结束语引言随着全球化的深入，翻译需求日益增长。

高斯小哥·2023-12-28 12:41

模型微调入门介绍二

上一篇博客中介绍了如何使用YelpReviewFull进行模型微调，其中，重点介绍了数据加载和数据预处理，此篇博客将介绍如何用squad数据集训练一个问答系统模型。

taoli-qiao·2023-12-27 14:09

模型微调入门介绍一

模型微调大致会有下面5大步骤，其中数据下载主要用transformers库中的datasets来完成，数据预处理部分会用到tokenizer对象。本篇博客会重点介绍数据加载和数据预处理

taoli-qiao·2023-12-27 14:39

LSTM中文新闻分类源码详解

LSTM中文新闻分类一、导包二、读取数据三、数据预处理1.分词、去掉停用词和数字、字母转换成小写等2.新闻文本标签数值化三、创建词汇表/词典1.data.Field()2.空格切分等3.构建词汇表/词典使用训练集构建单词表

LinlyZhai·2023-12-27 11:23

基于d-vector的声纹识别（作为初学者的小总结）

d-vector的声纹识别（作为初学者的小总结）——2023年12月22日目录基于d-vector的声纹识别（作为初学者的小总结:wink:）——2023年12月22日0、简要介绍1、数据data2、数据预处理

郭小儒·2023-12-27 11:15

RNN_循环神经网络_总结学习（持续更新）

）、创建句子集合（数据集）（2）预处理（3）、创建神经网络模型并实例化模型（4）、训练（5）、测试5、序列预测——bicton数据集（keras）（0）、问题描述（1）、导入包（2）、加载数据（3）、数据预处理

郭小儒·2023-12-27 11:14

模式识别与机器学习-特征选择和提取

常见分类问题的流程，数据预处理和特征选择提取时机器学习环节中最重要的两个流程。

Kilig*·2023-12-27 10:35

竞赛保研基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理

iuerfee·2023-12-27 05:42

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