E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
L1特征选择
python不能返回列表数据类型_9 Python基本数据类型---列表
1列表的定义和创建定义:[]内以逗号分隔,按照索引,存放各种数据类型,每个位置代表一个元素列表的创建#方法一
L1
=[]#定义空列表L2=['a','b','c','d']#存4个值,索引为0-3L3=[
weixin_39781326
·
2023-12-31 14:20
竞赛保研 基于机器学习与大数据的糖尿病预测
文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4
特征选择
4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE(递归特征消除法)4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价
iuerfee
·
2023-12-31 06:05
python
NR SRB and message transfer
1SM/MM消息和LTE一样,NAS层的SM信令需要特定的MM信令承载然后传递给RRC层,MM信令也需要RRC层的信令的承载,传递给L2->
L1
最后通过天线发送
modem协议笔记
·
2023-12-31 03:28
NR
other
5G
网络
详解5大常用的
特征选择
方法
详解5大常用的
特征选择
方法Datawhale干货作者:EdwinJarvis,cnblog博客整理在许多机器学习相关的书里,很难找到关于
特征选择
的内容,因为
特征选择
要解决的问题往往被视为机器学习的一个子模块
wuxiaosi808
·
2023-12-31 02:50
数据挖掘
机器学习
数据挖掘
机器学习
5大常用的
特征选择
方法详解(下)
EdwinJarvis|作者cnblog博客|来源5两种顶层
特征选择
算法之所以叫做顶层,是因为他们都是建立在基于模型的
特征选择
方法基础之上的,例如回归和SVM,在不同的子集上建立模型,然后汇总最终确定特征得分
Sim1480
·
2023-12-31 02:18
数据挖掘
算法
python
机器学习
深度学习
5大常用的
特征选择
方法详解(上)
EdwinJarvis|作者cnblog博客|来源在许多机器学习相关的书里,很难找到关于
特征选择
的内容,因为
特征选择
要解决的问题往往被视为机器学习的一个子模块,一般不会单独拿出来讨论。
Sim1480
·
2023-12-31 02:48
python
机器学习
人工智能
数据分析
深度学习
【人工智能Ⅰ】实验10:人工神经网络图像分类
(1)可针对这些特点对图像的颜色、纹理、形状进行分析,从而进行
特征选择
与提取(例如:方向梯度直方图、灰度共生矩阵);(2)也
MorleyOlsen
·
2023-12-31 01:49
人工智能
人工智能
分类
数据挖掘
带你完全读懂正则化(看这一篇就够了)
了解
L1
,L2正则化知道Droupout正则化的方法了解早停止法、数据增强法的其它正则化方式总结什么是正则化?Regularization,中文翻译过来可以称为正则化,或者是规范化。什么是规则?
唐宋宋宋
·
2023-12-30 21:33
机器学习
人工智能
计算机视觉
python
深度学习
Python数据挖掘与机器学习实践技术应用
掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程(数据清洗、变量降维、
特征选择
、群优化算法
思考的小猴子
·
2023-12-30 19:34
机器学习
遥感
python
数据挖掘
机器学习
Cuk、Zeta和Sepic开关电源拓扑结构
Cuk电路的工作原理可以总结为以下几点:当开关管导通时,输入电压经过电感
L1
honey ball
·
2023-12-30 19:01
单片机
嵌入式硬件
学习
机器学习系列11:减少过拟合——
L1
、L2正则化
有几种可以减少过拟合的方法:收集更多的训练数据(通常可行性不大)通过正则化引入对模型复杂度的惩罚选择一个含有较少参数的简单模型减少数据的维度假设模型的参数是向量w,那么
L1
和L2正则化的定义如下。
加百力
·
2023-12-30 18:04
深度学习
机器学习
深度学习
人工智能
OpenHarmony之系统调用
所以我们主要来看看
L1
系统中系统调用机制的是怎么实现的。后面的分析基于如下版本:OpenHarmonyv3.3.2muslv1.2.0L1系统调用对于运行
L1
系统的硬件一般集成了MMU,而且CPU
码中之牛
·
2023-12-30 15:40
OpenHarmony
鸿蒙
移动开发
linux
运维
移动开发
鸿蒙开发
鸿蒙
Openharmony
harmonyos
2018-10-28:map的使用,返回首字母大写,名小写
defnormalize(name):s=name[0].upper()+name[1:].lower()returns测试:
L1
=['adam','LISA','barT']L2=list(map(normalize
种树在此时
·
2023-12-30 09:41
机器学习系列13:通过随机森林获取特征重要性
我们已经知道通过
L1
正则化和SBS算法可以用来做
特征选择
。我们还可以通过随机森林从数据集中选择相关的特征。
加百力
·
2023-12-30 07:58
深度学习
机器学习
随机森林
人工智能
机器学习的一般步骤
对数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理、
特征选择
、特征转换等。数据划分:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练
北辰Charih
·
2023-12-30 07:04
机器学习
人工智能
python
机器学习系列12:减少过拟合——降维(
特征选择
)
有两种降维方法:
特征选择
(featureselection):从原始特征集中选择一部分特征子集。特征抽取(featureextraction):从现有的特征集中抽取信息形成新的特征空间。
加百力
·
2023-12-30 07:32
深度学习
机器学习
人工智能
大童英语启蒙全攻略
先说下我家哥哥的情况,今年四年级,6岁零基础开始上VIPKID的
L1
,除了上VIPKID之外没有进行过任何课外的英文学习,在砸了好几万的学习费用后,前年7月他8岁的时候,我下定决心,开始同时给他和妹妹一起做系统的英语启蒙
蒙蒙书海
·
2023-12-30 04:31
单细胞转录组数据分析课件||7. Clustering of scRNA-seq data
数据质控:选择高质量的数据进行聚类
特征选择
什么叫聚类为什么说聚类是非监督学习如何面对不同聚类算法得到的不同的结果介绍了几种常见的聚类算法ThislecturebyAhmedMahfouz(LeidenComputationalBiologyCenter
周运来就是我
·
2023-12-29 23:49
机器学习--稀疏学习
这时候就需要特征降维和
特征选择
。
Good_Luck_Kevin2018
·
2023-12-29 22:54
机器学习
机器学习
稀疏学习
volatile介绍及使用场景
防止重排序保证可见性首先讨论为什么有可见性,在讨论之前我们需要了解一个问题,缓存一致性随着更新换代,CPU的计算速度迅速增加,但是受到内存的访问速度限制,计算速度再快也是空转,只能浪费cpu性能,因此发明了缓存技术
L1
一日三餐384
·
2023-12-29 22:12
java
开发语言
模型剪枝算法——
L1
正则化BN层的γ因子
ICCV在2017年刊登了一篇经典论文《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》。在神经网络的卷积操作之后会得到多个特征图,通过策略突出重要的特征达到对网络瘦身的目的。在该论文中使用的剪枝策略就是稀疏化BN层中的缩放因子。BatchNorm的本质是使输入数据标准化,关于0对称,数据分布到一个量级中,在训练的时候有利于
thetffs
·
2023-12-29 20:05
剪枝
算法
机器学习
AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板
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?模型调优:如何优化模型的性能?
BTCKing
·
2023-12-29 18:26
人工智能
chatgpt
深度学习
【论文简述】Rethinking Cross-Entropy Loss for Stereo Matching Networks(arxiv 2023)
第一作者:PengXu2.发表年份:20233.发表期刊:arxiv4.关键词:立体匹配,交叉熵损失,过渡平滑和不对准问题,跨域泛化5.探索动机:立体匹配通常被认为是深度学习中的一个回归任务,通常采用平滑
L1
华科附小第一名
·
2023-12-29 15:58
立体匹配
立体匹配
交叉熵损失
过渡平滑和不对准问题
跨域泛化
L1
范数,L2范数,L2,1范数(向量范数、矩阵范数、正则化)
参考文章如下:https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305一、范数定义一般常用范数来衡量向量,向量的Lp范数定义为:Lp范数示意图:从图中可以看出,p的取值在[0,1)之间,范数不具有凸性,实际优化过程中,无法进行,
ᝰꫛꪮꪮꫜ hm
·
2023-12-29 11:08
机器学习
机器学习
矩阵
【深度学习】各领域常用的损失函数汇总(2024最新版)
目录1、
L1
损失、平均绝对误差(L1Loss、MeanAbsoluteError,MAE)2、L2损失、均方误差(L2Loss、MeanSquaredError,MSE)3、交叉熵损失(Cross-EntropyLoss
daphne odera�
·
2023-12-29 06:56
深度学习
损失函数
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习
三十七章:Slide-Transformer:Hierarchical Vision Transformer with Local Self-Attention ——具有局部自注意力的分层视觉的TF
相比之下,局部注意力将每个查询的感受野限制在其相邻像素上,同时享受卷积和自注意力的优势,即局部归纳偏差和动态
特征选择
。然而,当前的局部注意
Joney Feng
·
2023-12-29 06:44
transformer
深度学习
人工智能
cnn
网络
【Leetcode】重排链表、旋转链表、反转链表||
目录重排链表题目描述方法一:方法二:旋转链表题目描述方法:反转链表||题目描述方法:总结重排链表题目描述给定一个单链表L的头节点head,单链表L表示为:L0→
L1
→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为
P_M_P
·
2023-12-28 12:12
数据结构
leetcode
链表
算法
c语言
机器学习之特征工程-降维
当
特征选择
完成后,可以直接训练模型了,但是可能由于特征矩阵过大,导致计算量大,训练时间长的问题,因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。
城市中迷途小书童
·
2023-12-28 10:31
leetcode-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
manba_
·
2023-12-28 02:09
leetcode
hot100
leetcode
算法
21. 合并两个有序链表
输入:
l1
=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出:[1,1,2,3,4,4]#Definitionforsingly-linkedlist.
manba_
·
2023-12-28 02:38
链表
那一刻,我的心里有一场暴风雨,可我平静着,没让任何人知道。
L2的松脱,M2的松脱出水,M22的合模线出水,M21的封口面积,
L1
的软瓶,松脱,出水。。。。除了后两条,前面的都隔离了。今天一天隔了十二板给罐装。去年我加起来都没有退这么多。
鸿永
·
2023-12-27 22:54
为什么打价格战的企业总是特别招人厌
2019年3月27日,
L1
组编号8号,日精进第362天,文/胡鼎峰很早就知道一个道理:越是老厂越不愿意去打价格战,越是老客户越拿不到最优惠的政策。
践侠客
·
2023-12-27 20:42
#口语粉碎机#
L1
Day17
#口语粉碎机#L1Day17【打卡序列02】不定式1.当我看见他们时,他们不说话了。翻译:WhenIsawthem,theystoppedtalking.答案:WhenIsawthem,theystoppedtalking.2.我不得不停下手中的事,去看微信消息。【重点】翻译:IhavetostopmyworkandtoseemessagesinWeChat.答案:Ihavetostoptoche
安墨一生Ivy
·
2023-12-27 19:09
07合并两个有序的链表
classSolution:defmergeTwoLists(self,
l1
:ListNode,l2:ListNode)->
Jachin111
·
2023-12-27 18:08
面试题25. 合并两个排序的链表
=链表长度<=1000转载来源:力扣(LeetCode)题目分析两个链表都是有序的这就好办了,典型的归并排序,谁小谁先上的原则,没什么好说的,showthecode:funmergeTwoLists(
l1
阿星啊阿星
·
2023-12-27 12:39
模式识别与机器学习-
特征选择
和提取
模式识别与机器学习-
特征选择
和提取
特征选择
一些距离测度公式独立特征的选择准则一般特征的散布矩阵准则离散K-L变换谨以此博客作为复习期间的记录。
Kilig*
·
2023-12-27 10:35
机器学习
机器学习
人工智能
测试开发体系介绍——测试体系介绍-
L1
目录:软件测试基础概念软件测试:软件测试作用:软件缺陷:软件测试原则:软件测试对象:测试用例软件开发流程软件:软件生命周期:软件开发流程:瀑布模型:瀑布模型优缺点敏捷开发模型:XP-极限编程:SCRUM:DevOps:DevOps生命周期:DevOps对发布的影响CI/CDCD与DevOps的关系测试流程体系软件测试模型:V模型W模型H模型:软件测试工作流程:传统测试流程:系统测试流程:Bug管理
阿瞒有我良计15
·
2023-12-26 16:32
#
测试开发
单元测试
压力测试
Linux与Bash 编程——Linux文件处理命令-
L1
目录:linux系统与shell环境准备Linux系统简介操作系统简史Linux的发行版:Linux与Windows比较:Linux安装安装包下载Linux的访问方式远程登录方式远程登录软件:mobaxterm的使用:使用电脑命令行连接:sshd的启动状态ssh的安装:连接方式保持心跳:配置ssh连接名:Linux文件树:linux常用命令之文件处理连接服务器:查看帮助:文件管理:文本处理:文件属
阿瞒有我良计15
·
2023-12-26 16:30
#
测试开发
linux
bash
运维
2022-04-19模拟,159825砖形图
大盘没有变化农业继续上涨中,L2开始的向上已经突破了
L1
一个两条腿反向的幅度,如果使用棒线图,可能会纠结于G1位置以及自身棒线的影线、成交量等各种因素,在砖形图中则不必去纠结这些因素,价差是第一重要的。
单波交易法
·
2023-12-26 15:45
2021-03-19 社交聊天之复盘回顾
今天学习了圈圈
L1
课程中的社交聊天有这几个模块:第一开始聊天重点是要选择合适的话题,如何选择合适的话题:1.和陌生人先自我介绍,聊对方的名字,天气,职业,时事热点等通用话题2.和半熟的人通过对对方的了解
不设限的果粒
·
2023-12-26 15:38
莳贤的ScalersTalk第五轮新概念朗读持续力训练 (Day96 2020/2/15 总时长2时17分58秒)
紧接着我听了瑞秋讲音标的u的发音,开始尝试
L1
任务。其实S对于
L1
的设计有很多环节,
莳贤
·
2023-12-26 15:57
国家开放大学 河南开放大学形成性考核 平时作业 统一参考资料
A.梁板结构体系B.框架结构体系C.剪力墙结构体系D.框架一剪力墙结构体系2.对于钢筋混凝土现浇楼盖,若
l1
表示短边的计算跨度,l2表示长边的计算跨度,则()。
diandast
·
2023-12-25 07:49
数据结构
论文写作八股
摘要1、方法背景,例如
特征选择
是什么。
erdaidai
·
2023-12-25 07:51
论文写作
论文笔记
绘分享《英语启蒙规划师》训练营第一课作业
目标:可以在第一阶段独立唱英文童谣,把自拼
L1
学习完毕。实行时间:半个月实行计划:三日学会一首童谣,每日一课自拼
L1
对应红火箭Letter部分一起巩固。
多妈三清山友间客栈
·
2023-12-24 18:42
【leetcode21】合并两个有序链表Java代码讲解
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]/***Definitionforsingly-linkedlist
It_张
·
2023-12-24 16:12
算法练习
链表
java
数据结构
【LeetCode每日一题 Day 2】2. 两数相加
示例输入:
l1
=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:
一只编程熊
·
2023-12-24 14:59
力扣Top100题之两数相加(Java解法)
示例1:输入:
l1
=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:342+465=807.题目链接:2.两数相加1算法思想这里以示例1为例,因为链表中存储的每一个数
Alfred_XiaJL
·
2023-12-24 14:03
算法
java
leetcode
链表
两数之和
分片公链之王 - NEAR项目研究报告
而在市场中,除了Layer2的扩容方案之外,其他
L1
的出现主要也是由以太坊的扩容问题驱动的。在2021年初,以太坊在总锁定价值(TVL)中占据了超过95%的市场份额,而如今它仅拥有约58%的市场份额。
3WebDAO
·
2023-12-24 13:38
区块链投研
区块链
比特币
研究
P2项目完成复盘-3班学习资料集锦
项目课程:
L1
:对标TA,找到自己的最优路径L2:四步对标法,抓住机会L3:三层幕布,深层洞察世界L4:傅盛和他的认知三步曲课程思维导图如下:名词解释:价值观:关于价值的一定信念、倾向、主张和态度的观点
荷语微光
·
2023-12-24 13:20
LogisticRegression - 参数说明
LogisticRegression,一共有14个参数:逻辑回归参数详细说明参数说明如下:penalty:惩罚项,str类型,可选参数为
l1
和l2,默认为l2。用于指定惩罚项中使用的规范。
魏鹏飞
·
2023-12-24 11:34
上一页
4
5
6
7
8
9
10
11
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他