Min-Max归一化第41页

MPC模型预测控制学习笔记-2021.10.27

MPC模型预测控制学习笔记-点击目录就可以跳转1.笔者介绍2.参考资料3.MPC分类4.数据的标准化与归一化5.MATLAB-MPC学习笔记5.1获取测试信号：gensig()函数5.2求解LTI（线性时不变

CV原理·2023-01-11 01:51

yolov2详细讲解

改进方法介绍----1.BatchNormalization（批归一化）yolov2中在每个卷积层后加BatchNormalization(BN)层，去掉了dropout层。B

okey.king.cn·2023-01-11 01:13

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第二课·第一周深度学习的实用层面

验证集dev(val)/测试集test二、偏差/方差三、正则化（解决高方差）（L2正则化）四、正则化如何预防过拟合五、Dropout正则化（最常用：inverteddropout）六、其他正则化方法七、归一化

手可摘星辰不去高声语·2023-01-10 19:06

第五章阻抗匹配与调谐 Smith圆图

这里写目录标题5.1Smith圆图归一化电阻归一化电抗归一化阻抗rx等驻波比圆导纳gb对比5.2分立元件匹配网络L形匹配网络最佳功率传输例题8.1教材274页PDF290页★例题8.2教材276页PDF292

zzz的学习笔记本·2023-01-10 15:37

【计算机视觉】Softmax代码实现、过拟合和欠拟合的表现与解决方法

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。

秋天的波·2023-01-10 14:19

回归随机森林（RandomForestRegression）1：生成折线图与散点图（附代码）

这个数据是我之前写论文的时候用的，事先进行归一化处理。得分是该样本城市的人口增长。代码importnumpyasnpimportpandasaspdimp

youraner520·2023-01-10 12:47

cilantro 点云均值漂移算法（MeanShift）

这里我们也已二维图像为例来阐述其整个计算过程：算法基本思想：如下图所示，左侧为实际的图像特征的分布，右侧为基于图像特征分布计算而来的归一化密度，可以很明显的看出，右侧存在7个密度峰值，这每个峰值代表着一个类别中心

大鱼BIGFISH·2023-01-10 11:37

tf2训练

有一个比较细节的地方是，这里将归一化直接集成在网络上，这样的好处是：一方面不需要在art上进行设定，另一方面，在制作数据集时也不用进行归一化的预处理（如果忘了归一化会导致模型不收敛，预训练权重对归

硕硕石页石页·2023-01-10 10:36

阅读笔记——DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks

方法DeepPose直接回归关键点坐标，为了提高回归精度，首先基于人体box框对关键点坐标进行归一化：模型结构方面

哇哇九号·2023-01-10 09:47

共享单车数据爬取_共享单车数据探索性分析

二、数据预处理查看数据集基本信息处理数据异常值将骑行起始时间分为5歌区间去统计各时间段内的骑行情况三、数据标准化处理选取特征，并分析各自之间的相关性对tripduration和age做min-max归一化

weixin_39737240·2023-01-10 09:36

博客质量分计算（三）——发布 version 4

分析发现，主要是在逐次的迭代过程中，过去的归一化策略已经不太适用。这个问题，简单的说，要从质量分的结构说起。质量分最初设计为一个提供给下游算法的中间服务，它生成的是一个(0,1)之间的浮点数。

ccat·2023-01-10 08:01

Batch normalization

具体解释可以看这里:特征工程中的「归一化」有什么作用？

weixin_30437847·2023-01-10 07:40

pointnet++代码逐行解析（四）——— provider

Pytorch代码：https://github.com/yanx27/Pointnet2_pytorch深度学习中数据预处理provider.py部分的python代码注释如下：importnumpyasnp#归一化

running snail szj·2023-01-10 07:37

深度学习与计算机视觉[CS231N] 学习笔记（3.2）：Softmax Classifier（Loss Function）

ZeroZone零域·2023-01-09 19:12

python+opencv+mediapipe+tensorflow实现手势识别控制计算机

目录系统介绍OpenCVMediapipeTensorFlowPyWin32数据处理通过mediapipe提取特征转化为相对坐标：均值方差归一化（标准化）：测试效果：神经网络网络结构设计激活函数神经网络的训练过程模型调参语音唤醒监听麦克风将音频读取为

G.E.N.·2023-01-09 19:02

Jasper0420·2023-01-09 19:57

批量归一化和层归一化

批量归一化是对每个特征/通道里的元素进行归一化。（不适合序列长度会变的NLP应用）层归一化是对每个样本里面的元素进行归一化。

理心炼丹·2023-01-09 19:55

《机器学习实战》chapter02 K-近邻算法（KNN）

2.2示例：使用K-近邻算法改进约会网站的配结果收集数据：提供文本文件准备数据：使用Python解析文本文件（文本转numpy矩阵、归一化数据等）分析数据：使用Matplotlib画二维扩散图训练算法：

君只见独不见·2023-01-09 19:52

批量归一化

BatchNormalization的基本原理2.BatchNormalization的作用注意事项作用的位置3.BatchNormalization解决什么样的问题1.BatchNormalization的基本原理首先让我们来看批量归一化中到底做了哪些操作

神奇的礼乐·2023-01-09 19:21

图神经网络（8）——续 GNN编程实践建议附论文名单

山、、、·2023-01-09 17:35

【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程

【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程目录【读书向】阿里云天池大赛赛题解析——特征工程特征工程数据预处理与特征处理pivot标准化归一化区间缩放法定量特征二值化哑编码多项式变换特征降维方差选择法相关系数法卡方检验互信息法递归特征消除法

挚爱FXJ·2023-01-09 16:58

梯度直方图（HOG,Histogram of Gradient）

2.生成过程1）图像归一化归一化图像的主要目的是提

陈纪建·2023-01-09 15:32

K-means理论步骤

K-means算法具体步骤：1、数据预处理：剔除离群点、数据归一化、数据标准化数据预处理是数据挖掘或机器学习一定要进行的一个步骤。

别走神了·2023-01-09 15:25

【计算机视觉】方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）

文章目录1.HOG简述2.HOG工作流程第一步、对图像的颜色空间进行归一化第二步、计算每个像素点的梯度第三步、为每个单元构建梯度方向直方图第四步、块内梯度直方图归一化3.举个例子4.HOG可视化1.HOG

KroneX·2023-01-09 15:22

数据空间变换——栅格影像值域映射到0-255范围

在使用torchvision.transforms.TOTensor()把我的影像转为Tensor（关于如何转换这部分可以移驾到我的另一篇博文），但我看了一下这个函数似乎对所有通道的数据都做了归一化处理

weixin_42431141·2023-01-09 14:35

机器学习流程(三)-特征工程

oversampling）3.阈值移动4.基于聚类的过采样方法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

why do not·2023-01-09 12:30

基于min-max搜索和alpha-beta(α-β)剪枝的五子棋的c语言实现（带简单禁手）

这实际上是我学校的C语言程序设计课结课作业。整个作业代码适中，算法难度合适，是对初学者很友好的一件结课作业。对五子棋而言最重要的还是估值函数的选择，如果一开始就写出了一个全盘估值的算法，那么很快就能改完了。我的实现是这么考虑的，对于一个棋盘，黑白两色分别考虑，对于一个颜色，选择棋盘上分数最大的一个点作为这个颜色棋盘的分数，而这个分数的选择是基于活二活三等的数量统计出来的。然后将两个颜色做差得到分数

LauJiYeoung·2023-01-09 11:41

20220323

例如地震数据值域为[−1,1][-1,1][−1,1]，图像数据则是[0,255][0,255][0,255]，归一化后为[0,1][0,1][0,1]。

uodgnez·2023-01-09 06:27

卷积层、卷积层里的填充和步幅

归一化

暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-09 06:48

Python可视化之绘制边缘直方图(图文并茂版！！)

边缘直方图常用在统计学的探索性分析（EDA）中，以探求数据是否符合统计学的一系列要求，例如线性回归要求残差需满足正态分布等等，在机器学习中，我么也会使用边缘直方图探索数据是否处于偏态，以知道是否需要对数据做归一化或者

温柔且上进c·2023-01-08 19:06

基于Python的人脸识别

本数据集包括40个人，每个人采集10张人脸图片，图片大小为6464像素的灰度图片，像素值已经归一化处理。data数据集为400张人脸图片

小盗啊[email protected]·2023-01-08 14:03

元学习论文解读 | How to train your MAML , In ICLR 2019.

目录motivationcontribution核心内容RelatedWorkProblemsofMAML训练不稳定性二阶导数代价缺少批处理归一化统计量的积累共享(跨步)批处理规范化偏差共享内部循环(跨步和跨参数

RitaRao·2023-01-08 10:37

导入csv文件+归一化+PCA降维+K-Means聚类+效果评估+可视化项目实战

数据说明目标要求是实现wine数据集的聚类算法实现思路及步骤(1)使用pandas库读取wine数据集(2)将wine数据集的数据和标签拆分开。(3)将wine数据集划分为训练集和测试集。(4)标准化wine数据集。(5)对wine数据集进行PCA降维。(6)构建聚类数目为3的K-Means模型。(7)对比真实标签和聚类标签求取FMI。(8)在聚类数目为2~10类时,确定最优聚类数目。(9)求取模

falldeep·2023-01-08 10:06

python数据分析实战：用LSTM模型预测时间序列（以原油价格预测为例）

文章目录1.背景2.模型搭建2.1定义LSTM2.2LSTM层的输入和输出2.3网络建立3.时序数据处理3.1三种输入模式3.2归一化与反归一化3.3X和Y是什么3.4多线模式4.模型训练5.预测完整代码及数据

Bernard.Dong·2023-01-08 10:35

机器学习常见问题总结

文章目录1特征工程1.1特征归一化1归一化方法2为什么需要归一化1.2类别型特征1.3组合特征1.4文本表示能力1Word2Vec2Word2Vec和LDA区别联系2模型评估2.1评估指标2.2ROC和

Weiyaner·2023-01-08 10:53

姿态估计评价指标

i1PCK_i^k=\frac{\sum_i\delta(\frac{d_i}{d}\leqT_k)}{\sum_i1}PCKik=∑i1∑iδ(ddi≤Tk)检测出的关键点与其对应的groundtruth间的归一化距离小于设定阈值

猛男技术控·2023-01-08 09:08

吴恩达深度学习视频笔记（持续更新）

最简单的神经网络逻辑回归LogisticRegression逻辑回归代价函数梯度下降法浅层神经网络激活函数神经网络的梯度下降随机初始化搭建神经网络块第二章节：偏差，方差正则化dropout正则化其他正则化方法归一化

每天都在努力学习SLAM的小黑·2023-01-08 09:46

pytorch神经网络对Excel数据集进行处理2.0（读取，转为tensor格式，归一化），并且以鸢尾花（iris）数据集为例，实现BP神经网络

第一版本可以看1.0第二版本与1.0不一样的地方是使用了Dataset进行预处理数据，使用起来更加方便，同时使用了SummaryWriter保存准确率数据。其中SummaryWriter使用方法看SummaryWriter，同时增加了独热编码方法：我将以鸢尾花数据集作为例子进行展示：可以看到鸢尾花数据集有四个特征，分别是0，1,2，3，label是鸢尾花种类，共三种，分别以0,1，2表示。1.使用

<编程路上>·2023-01-08 08:22

2020 AI 算法工程师常见知识点整合

算法工程师基础理论0.写在前面机器学习流程基本概念数据从数据到答案将原始数据映射到特征模型：数据关系的近似描述高屋建瓴1.特征工程预处理：将原始数据变为特征向量1.数值变量：归一化/标准化处理1.1归一化

Robin_Pi·2023-01-08 06:27

目标检测标签（坐标）转换

目标检测的坐标格式有：VOC(XML)格式：(Xmin,Ymin,Xmax,Ymax)，分别代表左上角和右下角的两个坐标；YOLO(TXT)格式：(Xcenter,Ycenter,W,H)，其中x,y,w,h为归一化后的数值

zhicai_liu·2023-01-07 20:11

YOLOv5学习实战二：XML文件转化为TXT文件并且归一化用于yolov5训练 python代码

frompathlibimportPathimportos#进行归一化操作defconvert(size,box):#size:(原图w,原图h),box:(xmin,xmax,ymin,ymax)dw

@你若安好·2023-01-07 20:40

json格式与xml格式转换为Yolov5训练标签格式

txt文件#注意：图像的宽高需要自定义importjsonimportosdefconvert(img_size,box):x1=box[0]y1=box[1]x2=box[2]y2=box[3]#转换并归一化

你的陈某某·2023-01-07 20:40

yolo坐标归一化

像素坐标转yolo输入左上角、右下角坐标和图像宽、高：xmin,ymin,xmax,ymax,img_w,img_h输出归一化后yolo坐标格式：中心点坐标，宽、高：x,y,w1,h1defcoordinates2yolo

lookaroundd·2023-01-07 20:39

关键点检测数据集的标注标准差(关键点归一化因子)统计

根据COCOdataset官网：COCO-CommonObjectsinContext，关键点归一化因子的计算方法应该是：下面的公式是根据网上大部分博客写的，是有问题的。于2021/12/11更正。

baddeku·2023-01-07 20:08

yolov5标注格式归一化

用labelimg标注的yolov5的txt是归一化的，也就是如果图片是1280*960时你标注将图片变化1200*900或940*480等你期望的大小时标签并不会变化。

天人合一peng·2023-01-07 20:38

Yolov5的json文件转txt文件中，归一化的处理。

2.归一化代码实现2.1若bbox（x1,y1,x2,y2）defconvert(size,box):dw=1./size[0]dh=1./

小白误入大佬村·2023-01-07 20:04

深度学习 Day 4——利用RNN玩转股票预测

深度学习Day4——利用RNN玩转股票预测文章目录深度学习Day4——利用RNN玩转股票预测一、前言二、准备工作1、我的环境2、设置GPU3、加载数据三、数据预处理1、归一化2、设置训练集和测试集四、构建模型五

-北天-·2023-01-07 18:09

特征工程(文本特征提取CountVectorizer、TF-IDF 分词jieba、归一化、标准化 )、python示例

特征工程是什么特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了模型对未知数据预测的准确性如把一段文字转化为矩阵：数据的特征抽取sklearn特征抽取APIsklearn.feature_extraction为了计算机更好的去理解数据字典特征提取对字典数据进行特征值化"""先把要用到的所有包导入"""fromsklearn.feature_extractionimpor

weixin_961876584·2023-01-07 15:10

cv2..convertScaleAbs（）的alpha, beta参数解释

【注：Src(I)进行归一化操作将其取值范围变为0-1之间；若不进行归一化，转换函数进行变换后可能出现数值溢出情况既像素值超出255，可强制将超出数值变为255但这样会丢失部分高亮度特征】

pika1223·2023-01-07 14:08

机器学习数据处理-数据归一化

目录方差标准差相对标准偏差正态分布数据归一化方差概念描述了一组数据距离他们平均值的离散程度场景如果一个班的平均分是50分，可能有两种极端情况：大部分人都在50分左右附近徘徊一半人接近100分，另一半人接近

OurQueen·2023-01-07 13:00

推荐频道

Min-Max归一化