L1特征选择第12页

基于SRGAN的人脸图像超分辨率

在这之前，超分辨率常用的损失是L1、L2这种像素损失，这使得模型倾向于学习到平均的结果，也就是给低分辨率图像增加“模糊的细节”。SRGAN引入GAN来解决这个问题。

金戈鐡馬·2023-11-25 08:29

（5）L1、L2正则化

L1引入稀疏性，删除影响较少的参数，可减少计算量。拉普拉斯分布（背靠背的指数分布）L2均衡各个参数的影响，比较平滑，效果比较好。高斯分布。可以获得更少的非0分类。L!

顽皮的石头7788121·2023-11-25 08:56

2022-03-04

美国L2签证办理L2签证属于家属签证，是L1签证人员的家属（配偶和21岁以下的未婚子女）可以获得L2身份，跟随前往美国。办理相关手续后，L2可以在美国公立学校就读并可以享受本地学费。

悠扬问问·2023-11-25 06:45

CPU中各级Cache采用 inclusive 或者exclusive的优缺点

在多级缓存体系中，通常会涉及到L1、L2、L3等多个级别的缓存。

大米米book·2023-11-24 22:38

机器学习之分类

对于这两种方法，spark.mllib支持L1和L2正则化变体。训练数据集由MLlib中LabeledPoint的RDD表示

辣椒种子·2023-11-24 22:01

Lan的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 14 20181021

练习材料：任务配置：L0+L1+L4知识笔记：2.音标（L1)Semivowels半元音:[j]：舌前部向硬腭尽量抬起，舌位较高，但不接触，双唇向两旁伸展，呈扁平形，气流通过口腔时可轻微摩擦，声带振动。

孙岚_9ff8·2023-11-24 20:25

机器学习---SVM一些简单的例子（XOR逻辑分类、最大间隔超平面、一维回归、SVM分类、权重、类别不平衡、核函数、单变量特征选择、参数C、非线性核、不同类型的SVM、正则化参数、RBF核参数组合）

1.XOR逻辑分类利用非线性支持向量机进行XOR逻辑的二元分类，并将决策函数在输入空间上的分布情况可视化展示出来。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmxx,yy=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.linspace(-3,3,500))np.random.seed(0)X

三月七꧁ ꧂·2023-11-24 18:02

原来机械硬盘比内存慢10万倍

我们先来看一幅图：CPU访问寄存器的时间是0.3纳秒，访问L1高速缓存的时间是1纳秒，访问L2高速缓存的时间是4纳秒…秒、毫秒、微妙、纳秒的计算公式如下：1s（秒）=1000ms（毫秒）=1000000μs

zhanyd·2023-11-24 17:05

Leetcode算法系列| 2. 两数相加

示例1:输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]

游戏开发小Y·2023-11-24 15:41

华为云测试计划CodeArts TestPlan常见问答汇总

L1级基本功能验证，可用于继承特性的基本功能验证、迭代验收前的基本功能验证等，占比20%左

华为云PaaS服务小智·2023-11-24 15:53

聚类算法（聚类算法：K-means、K-means++；聚类算法评估；特征降维：特征选择（Pearson相关系数、Spearman相关系数）、PCA主成分分析）

视频链接数据集下载地址：无需下载1.聚类算法简介学习目标：掌握聚类算法实现过程知道K-means算法原理知道聚类算法中的评估模型说明K-means的优缺点了解聚类中的算法优化方式知道特征降维的实现过程应用K-means实现聚类任务1.1认识聚类算法使用不同的聚类准则，产生的聚类结果不同。1.2聚类算法在现实中的应用用户画像、广告推荐、DataSegmentation、搜索引擎的流量推荐、恶意流量识

Le0v1n·2023-11-24 15:41

自动驾驶术语汇总

L1（Level1）：驾驶员辅助。这个级别的车辆有一些可以帮助驾驶员的系统，如自适

General_G·2023-11-24 14:38

力扣2. 两数相加

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l1=[9,9

阿丹_90·2023-11-24 12:26

5 决策树(python代码)

包括特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝。

奋斗的喵儿·2023-11-24 10:45

Leetcode：合并两个有序链表

代码实现：classSolution{public:ListNode*mergeTwoLists(ListNode*l1,ListNode*l2){if(l1==n

SHIJINTAO2·2023-11-24 08:00

leetCode -- 合并两个有序链表

测试事例示例1输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]题目分析链表的官方解法是递归算法先判断链表是否为空

BKSW.·2023-11-24 08:30

Leetcode：合并两个有序链表（js）

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]提示：两个链表的节点数目范围是

想做一只快乐的修狗·2023-11-24 08:29

Leetcode——合并两个有序链表问题

示例：输入：1->2->4,1->3->4输出：1->1->2->3->4->4思路：这题可以采用迭代思想解决，每次判断L1和L2的节点大小，当l1.valpre.next。

Purple.''·2023-11-24 08:28

Leetcode-合并两个有序链表

示例输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]输入：l1=[],l2=[]输出：[]输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]思路从头开始，取两个链表中较小的结点尾插到新链表中

摸鱼的富贵·2023-11-24 08:54

LeetCode：合并两个有序链表

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]提示：两个链表的节点数目范围是

Bertil·2023-11-24 08:50

LeetCode：合并两个有序链表（java）

>2->4,1->3->4输出：1->1->2->3->4->4classSolution{publicListNodemergeTwoLists(ListNodel1,ListNodel2){if(l1

酸菜鱼摆摆·2023-11-24 08:19

机器学习——1.Sklearn：特征工程

数据集的使用数据集的划分特征工程特征抽取/特征提取特征提取API字典特征提取文本特征提取中文文本特征值抽取停用词中文文本特征值抽取分词处理文本特征抽取TfidfVevtorizer特征预处理归一化标准化特征降维降维特征选择过滤式主成分分析

买奶茶的小孩·2023-11-24 05:52

学习笔记：Python之赋值、浅拷贝和深拷贝

赋值、浅拷贝和深拷贝赋值浅拷贝深拷贝赋值赋值：本质上就是对象的引用l1=[1,2,3,4,5,6]print(l1)l2=l1print(l1,l2)l2[2]='asd'print(l1,l2)在运行以上代码时

(#`O′)凡·2023-11-24 02:33

python-日志模块

#创建一个操作日志的对象logger(依頼FileHandler)importloggingfile_handler=logging.FileHandler("l1","a","utf-8")file_handler.setFormatter

Python_1981·2023-11-24 02:16

成为AI产品经理——模型构建过程(上)

目录一、背景1.对内2.对外二、模型构建过程1.模型设计2.特征工程①数据清洗②特征提取数值型数据标签/描述类数据特征非结构化数据（处理文本特征）网络关系型数据③特征选择④训练集/测试集一、背景虽然产品经理不需要参与到模型构建工作中

爱学习的时小糖·2023-11-24 02:37

天猫用户重复购买预测（速通二）

天猫用户重复购买预测（二）模型训练分类相关模型1、逻辑回归分类模型2、K近邻分类模型3、高斯贝叶斯分类模型4、决策树分类模型5、集成学习分类模型模型验证模型验证指标特征优化特征选择技巧1、搜索算法2、特征选择方法模型训练分类相关模型

盖盖的博客·2023-11-24 01:46

缓存淘汰算法

CPU和主存两边的速度严重的不对等，所以才有中间增加缓存的设计，其中L3、L2、L1分别为三级缓存、二级缓存、一级缓存，速度依次递增。详细参看

四问四不知·2023-11-24 00:32

笔记-L1、L2范数理解

L1、L2范数是解决机器学习问题中模型过拟合的典型方法，在模型参数空间进行限制，是机器学习建模逻辑中重要的一环。

ZSYGOOOD·2023-11-24 00:24

字符串哈希（哈希表）

给定一个长度为n的字符串，再给定m个询问，每个询问包含四个整数l1,r1,l2,r2，请你判断[l1,r1]和[l2,r2]这两个区间所包含的字符串子串是否完全相同。

李玉洁++·2023-11-23 21:34

【Course 2 改善深度神经网络】Week 1 深度学习的实用层面

Variance3.RegularizationReducesOverfitting3.1L1、L2Regularization3.1.1Priorknowledge：L1NormandL2Norm（L1

YraYnofear·2023-11-23 19:06

机器学习——周志华_笔记

机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍

Pandy Bright·2023-11-23 00:44

【机器学习】036_权重衰退

一、范数·定义：向量的范数表示一个向量有多大（分量的大小）L1范数：·即向量元素绝对值之和，用符号‖v‖1表示。·公式：L2范数：·即向量的模，向量各元素绝对值的平方之和再开根号，用符号‖v‖2表示。

Cyan.__·2023-11-22 15:24

机器学习中的特征选择：方法和 Python 示例

布拉加德什·桑达拉拉詹一、说明特征选择是机器学习流程中至关重要且经常被低估的步骤。它涉及从数据集中的原始特征集中选择最相关的特征（输入变量或属性）的子集。

无水先生·2023-11-22 14:50

特征工程完整指南 - 第一部分

本篇叙述在特征选择过程的若干数据处理。

无水先生·2023-11-22 11:42

CPU缓存，L1，L2，L3和伪共享

转载至http://geek.csdn.net/news/detail/114619看了很多网上讲解java伪共享、缓存行填充和CPU缓存的MESI等等，零零碎碎，目前感觉就这篇文章讲的最清楚，忍不住转载下。原文如下：认识CPUCacheCPUCache概述随着CPU的频率不断提升，而内存的访问速度却没有质的突破，为了弥补访问内存的速度慢，充分发挥CPU的计算资源，提高CPU整体吞吐量，在CPU与

老王谈架构·2023-11-22 10:04

2021秋招-总目录

LBJ_King2020·2023-11-22 09:45

更加优雅的因子挖掘技术之自动化特征工程

我们直接将获得的原始数据喂给算法（比如，随机森林、Lasso、SVM）跑出来的效果往往是不好的，所以需要花费大量时间对原始数据进行某种数学变换、组合，然后选择有效因子、剔除无关因子，这个过程就是特征工程和特征选择

Joe量化·2023-11-22 05:03

【机器学习】特征工程：特征选择、数据降维、PCA

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。

TwcatL_tree·2023-11-22 01:40

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

聚类算法聚类算法分类：粗聚类、细聚类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8)参数:n_clusters:开始的聚类中心数量k-means其实包含两层内容：k–选几个中心店means–均值计算流程随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K

jialun0116·2023-11-21 22:26

python之列表

列表常用操作l=[1,2,3,4,5]#列表之切片l1=l[:3]print(l1)#[1,2,3],结果为下标0到2l2=l[3:]print(l2)#[4,5],从下标3开始直到结束l3=l[1:-

time-f-·2023-11-21 20:04

python实现svm和使用f-score

使用方法使用python语言实现对于支持向量机（SVM）特征选择的实现，特征选择算法为f-score,该程序的主要有点是可输入文件囊括了csv,libsvm,arff等在序列分类的机器学习领域常用到的格式

狼无雨雪·2023-11-21 19:12

2018-11-19 获取文本框内容

urllib2importTkinter#导入TKinter模块ytm=Tkinter.Tk()#创建Tk对象ytm.title("login")#设置窗口标题ytm.geometry("300x300")#设置窗口尺寸l1

太阳出来我爬山坡·2023-11-21 18:09

CV学习笔记-CNN-VGG

**特征抽取与特征选择：**是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一。**分类器设计：**是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可

Moresweet猫甜·2023-11-21 18:40

2018年8月20日

加上负责对接的人今天请假，一些评分卡和特征选择的py文件传不到租户平台上，所以今天就没啥可以干的了……6点一到就快速溜回家，折腾

真昼之月·2023-11-21 13:08

L1 频段卫星导航射频前端低噪声放大器芯片MS2659

产品简述MS2659是一款具有高增益、低噪声系数的低噪声放大器(LNA)，支持L1频段多模式全球卫星定位，可以应用于GPS、北斗二代、伽利略、GLONASS等GNSS导航接收机中。

Yyq13020869682·2023-11-21 13:16

zkSync的ZK Stack：Hyperchains和Hyperbridges

Hyperchains独立运行，依赖以太坊L1来提供安全性和活性。seamlessconnectivity无缝连接。Hyperbridges促进了Hyperchains之间无需信任的互操作性。

mutourend·2023-11-21 07:32

李沐深度学习-04.03权重衰减

1.解释范数范数分很多种，但是目前深度学习中常用到的就是L1范数和L2范数L1范数：即为几何意义就是所有元素绝对值之和，在停车场问题中，即为从初始点到终点的最短距离。一般用在提高模型的稀疏性。

忆萧·2023-11-21 04:40

C++11多线程（下）

l1.empty()){command=l1.front();l1.pop_front();returntrue;}}returnfalse;}先对l1进

◤一念执着 ‖ TIAMO 丶·2023-11-21 02:36

Python3基础练习（七）

Python3基础练习（七）Python3基础练习（八）Python3基础练习（九）文章目录1、列表合并2、生成一个列表3、计算列表元素的平方4、找出列表中的非负数5、列表统计1、列表合并将多个列表合并成一个l1

拒绝内卷的小测试·2023-11-21 00:33

Python迭代器和生成器的区别

l1=[1,2,3]foriinl1:print(i)>>>输出结果：1232.可迭代对象（1）可迭代对象就是对象的一种特性，比如说列表[]、元组()、字典{}、文件对象以及字符串str，都是可迭代的。

IT菜dog·2023-11-20 20:11

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