SRB测度第5页

现代信号处理——参数估计理论（Fisher信息与克拉美罗（Cramer-Rao）下界）

这样一种评价测度称为随机变量x的品质函数(scorefun

清泉_流响·2023-01-13 08:13

统计自然语言处理笔记

提出具有重大理论突破意义的系统相似度测度理论，面向移动平台的智能输

Big_quant·2023-01-09 12:59

(一）数字图像处理基础知识点

图像的取样与量化4.1取样与量化的概念4.2数字图像的表示f(x,y)4.3线性索引和坐标索引4.4空间分辨率和灰度分辨率4.5图像内插5.像素间的一些基本关系5.1相邻像素5.2邻接、连通、区域、边界5.3距离测度

youyiketing·2023-01-08 13:31

笔记：图像相似性度量方法总结

这个定义看起来没有做什么解释，实际上图像相似性度量就像它的名字一样容易理解，通过度量的方式测度两幅图像到底有多么一样。相似性度量能做什么？从自顶向下的思维出发，研究完whatisit?

Joey Twan·2023-01-07 15:11

数字图像处理合集——图像特征与理解

3、掌握图像的纹理分析算法,理解对比度、熵、角二阶矩等纹理测度的几何意义，并能够将纹理特征描述的数学语言转换成程序描述。1、掌握图像的基本特征算法,理解图像中目标的几何特

爱吃酸奶呀·2023-01-04 08:08

十大经典预测算法（四）----支持向量机（SVM算法）

SVM本质，距离测度，即把点的坐标转换成点到几个固定点的距离，从而实现升维。

weixin_30355437·2023-01-03 19:18

离散系数的计算公式_如何求不同变量之间的离散程度

变异系数（coefficientofvariation）也称离散系数、标准差系数或差异系数，是测度数据离散程度的相对指标。它是一组数据的标准差与其相应的平均值之比，用CV表示

Xi Yang·2023-01-03 18:12

入门卷积神经网络(四）误差函数（损失函数）

误差函数（损失函数）监督学习的神经网络需要一个函数来测度模型的输出值p和真实因变量值y之间的差异，一般这种差异被称为残差或者误差。

Keep self·2023-01-03 02:33

熵及其性质

辨析I(a_i)与H(X)相同点：本质都是描述不确定性的大小不同点：I(a_i)某一个具体事件的信息测度H(X)随机事件集合（如信源）的信息

olivia12344321·2022-12-31 09:32

matlab图像分割评价——代码

指标：用Dice和Hausdorff测度作为评价指标其中dice是matlab自带的函数代码：%gd为真值，pic1、pic2.pic3为分割后的图像%%分割评价similarity1=dice(pic1

like_cherry·2022-12-30 17:40

价值工程杂志价值工程杂志社价值工程编辑部2022年第23期目录

价值工程杂志价值工程杂志社价值工程编辑部2022年第23期目录价值管理京津冀城市群绿色城镇化发展测度及影响因素研究赵爽;刘文亮;徐嘉;1-3山东省沿黄城市水资源利用效率与提升策略研究苏菁菀;崔露月;刘书琴

QQ992832970·2022-12-27 22:07

基于MATLAB的说话人识别系统

在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。语音识别系统结构框图如图1所示。

m0_55395440·2022-12-25 03:34

1.Probability__概率基础

的元素称为,的子集称为事件，对于集合，定义其补集（1）一串事件，是单增的，如果满足：，定义其极限：（2）一串事件，是单减的，如果满足：，定义其极限：【例1.1】1.2σ-Field&Measuresσ域与测度

Fanshaoliang·2022-12-23 23:47

模式识别期末复习题

模式识别期末复习题一、判断1、影响层次聚类算法结果的主要因素有：计算模式距离的测度、聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目。（√√√）2、欧式距离具有平移不变性和旋转不变性。

ExcaliburZZ·2022-12-23 23:43

python求方差_【金工基础7】在险价值(VaR)的Python实现

风险测度主要关注市场风险，信用风险和流动性风险。本文提到的在险价值就是

weixin_39684995·2022-12-23 16:23

地理加权回归_GIS应用技巧之地理加权回归分析（2）

其中劳动力用年末就业人口进行表征，资本用固定资产投资表征，市场化采用樊纲等人测度的市场化指数进行表征。(2)数据准备全国省域矢量图，我国省域

weixin_39705435·2022-12-22 11:10

测度论与概率论基础学习笔记9——3.3Lp空间

1.Lp空间定义设(X,F,μ)(X,\mathscrF,\mu)(X,F,μ)是一测度空间，定义其上绝对值p次幂可积的函数(p≥1p\ge1p≥1）的全体集合为Lp(X,F,μ)L^p(X,\mathscrF

wjpwjpwjp0831·2022-12-22 08:10

更新至2020年分省数字经济发展水平测度指标（20多个指标）

虫虫--·2022-12-21 07:47

二维随机变量期望公式_测度与概率—2.3节期望与积分

欢迎指正2.3期望—积分2.3.1期望2.3.1.1简单随机变量的期望定义1若为简单随机变量（也叫阶梯随机变量，就是取有限个值的可测函数），定义一个正线性泛函，称为的期望或关于的积分，记为或或.命题1当且，则有证明：一个常用的分解方法，证明细节不表借助我们有，剩下的内容并不难，可自行推导。性质1是简单随机变量（1）是常数（2）（3）（4）（5）2.3.1.2非负随机变量的期望（I）定义任意非负随机

宋安之·2022-12-20 10:03

【High 翻天】Higer-order Networks with Battiston Federico （2）

目录测量矩阵表示中心化测度度（degree）路径（path）特征向量中心三元闭包和聚类系数单纯同调高阶Lapalacian算子超图拉普拉斯组合拉普拉斯接上回说到了高阶的表示方法，接下来开始高阶系统的测量方法

LibraVan·2022-12-18 02:16

SHAP | 机器学习模型解释库

Shapley值就能起到特征权重测度的作用。Shapley值是什么？Shapley

Python数据之道·2022-12-16 00:53

2020-12-29层次聚类分析

算法定义：层次聚类算法的定义为：通过某种可计算方法的相似度测度计算节点（分析对象）之间的相似性，并按相似度由高到低排序，逐步重新连接个节点，得到一个单聚类结果。

砰然已心动·2022-12-14 00:23

聚类分析详细解读python

文章目录相似性测度1.距离测度1.1欧式距离1.2街坊距离（Manhattan距离）1.3切式(Chebyshev)距离1.4明氏(Minkowski)距离1.5马氏(Mahalanobis)距离1.6Camberra

风逸尘_lz·2022-12-12 18:28

最优传输论文(三) Normalized Wasserstein for Mixture Distributions with Applications in Adversarial Learning

在本文中，我们通过引入归一化Wasserstein测度来解决这个问题。其关键思想是引入混合比例作为优化变量，有效地规范化Wasserstein公式中的混合比例。两个分布PX和PY之间的Wass

shawchan9·2022-12-10 12:08

马氏距离 java实现_马氏距离(Mahalanobis Distence) [python]

马氏距离(MahalanobisDistence)是度量学习(metriclearning)中一种常用的测度，所谓测度/距离函数/度量(metric)也就是定义一个空间中元素间距离的函数，所谓度量学习也叫做相似度学习

George Fong·2022-12-10 07:14

dagum分解matlab,基于熵值法和Dagum基尼系数分解的乡村空间功能时空演变分析

乡村空间多功能划分和时空演变特征的研究是乡村地域功能研究的重要补充,能够有效引导乡村土地合理健康利用,促进城乡协调可持续发展.该研究以重庆市为例,在识别乡村空间多功能基础上,采用熵值法对乡村空间功能值进行测度

竹石文化传播有限公司·2022-12-08 20:31

聚类算法Kmens和密度峰值聚类

个对象作为初始聚类中心;(2)根据每个聚类对象的均值(中心对象)，计算每个对象与这些中心对象的距离;并根据最小距离重新对相应对象进行划分;(3)重新计算每个(有变化)聚类的均值(中心对象);(4)计算标准测度函数

Brinshy·2022-12-08 17:33

DSSD：Deconvolutional Single Shot Detector 论文阅读笔记

DSSD相比SSD的一个最大的提升在于对小目标的检测度上DSSD有了很大的提升。

philipwelia·2022-12-08 16:44

数据科学导论复习

数据科学层面的问题与目标第三章数据获取3.1前提假设与数据方案设计3.2总体与抽样3.3混杂因素和A/BTesting第四章Python基础第五章探索性数据分析5.1数据检查5.2数据预处理缺失处理异常处理冗余处理5.3描述性统计位置性测度离散型测

CMCJR·2022-12-08 15:23

【人工智能数学：01概率论】（2）离散型概率空间

本文将涉及概率空间的定义、对于离散概率事件的定义、连续概率事件的定义、代数的一些含义、测度的概念，以及它们如何被引入，如何满足实践问题以补救古典概率的不足。二、从概率空间说起我们以下所说的概率空间。

无水先生·2022-12-06 11:50

BP神经网络介绍及算法实现

文章目录一、BP神经网络简介及算法实现1.向前传播阶段1）隐藏层神经元输入2）隐藏层神经元输出3）输出层神经元2.向后传播阶段1）输出层权的调整2）隐藏层权的调整3.误差测度（costfunction）

cc__cc__·2022-12-05 08:58

机器学习之数据准备

2、数据转换的方法调整数据尺度正态化数据二值数据代码实现3、格式化数据导入数据按照算法的输入和输出整理数据格式化输入数据总结显示数据的变化4、调整数据尺度定类尺度：是对事物类别属性的一种测度，按照事物的属性进行分组或

疋瓞·2022-12-04 19:24

贪心算法笔记

用贪婪法设计算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间，它采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心

gyk1303·2022-12-03 01:20

度量学习

距离测度学习的目的即为了衡量样本之间的相近程度，而这也正是模式识别的核心问题之一。大量的机器学习方法，比如K近邻、支持向量机、径向基函数网络等分类方法以及K-means

xiaopihaierletian·2022-12-02 12:11

AI算法工程师 | 07机器学习-无监督学习（一）聚类系列算法

文章目录前言导图-文章框架机器学习-无监督学习之聚类系列算法一、聚类的基本介绍1.了解聚类任务2.聚类算法3.相似度与数据间的相似度4.欧氏距离测度与余弦距离测度二、K-Means聚类1.K-Means

ThisAmy·2022-12-02 02:08

The KFIOU Loss For Rotated Object Detection

THEKFIOULOSSFORROTATEDOBJECTDETECTIONpaper:https://arxiv.org/pdf/2201.12558.pdf摘要与水平目标检测不同，计算友好的IoULoss很容易被采用，并且很好的符合检测度量

条竿儿毛好·2022-12-01 22:32

1.图像配准简述

特征及相似性测度基于内部特征（图像中的关键点）：图像内部本身提取的信息：基于像素值：利用像素或体素构成特征空间，

wyjun0418·2022-11-29 09:36

机器学习：原型聚类-k均值算法k-means(附代码实现)

k均值算法受以下因素影响：样本输入顺序，模式相似性测度，初始类中心的选取k均值算法的核心思想是最小化如下的平方误差：这个式子表达了聚类内的样本和该聚类的均值向量的紧密程度，E越小则聚类内的样本越紧密。

supercolar·2022-11-28 10:42

spss进行灰色关联分析_灰色关联分析模型研究综述

引言灰色关联分析是灰色系统理论中十分活跃的一个分支,其基本思想是根据序列曲线几何形状来判断不同序列之间的联系是否紧密.基本思路是通过线性插值的方法将系统因素的离散行为观测值转化为分段连续的折线,进而根据折线的几何特征构造测度关联程度的模型

weixin_39690401·2022-11-27 15:20

spss clementine Twostep Cluster(两步聚类二阶聚类)

开始时，把某个观测量放在树的根节点处，它记录有该观测量的变量信息，然后根据指定的距离测度作为相似性依据，使每个后续观测量根据它与已有节点的相似性，放到最相似的节点中，如果没有找到某个相似性的节点，就为它形成一个新的节点

anddyhua·2022-11-27 03:13

【论文阅读】Scene Text Image Super-Resolution in the Wild

合成的LR图像vsTextZoom上的LR图像TSRN的消融实验与最先进的SR方法的比较结论与讨论附录速度与精度二进制掩码关于SRB数据集细节标注细节任务分析一些补充知识文本识别器

w_thout·2022-11-26 21:19

深度学习目标检测模型的评价标准-AP与mAP

F1分数1.4，PR曲线1.4.1，如何理解P-R曲线1.5，ROC曲线与AUC面积二，AP与mAP2.1，AP与mAP指标理解2.2，近似计算AP2.3，插值计算AP2.4，mAP计算方法三，目标检测度量标准汇总四

qq_1041357701·2022-11-26 10:46

【机器学习】线性回归之预测商品的销售额

目录情境：一、读取数据二、分析数据1、热度图heatmap()2、散点图三、特征集和标签集1、学会查看数据2、拆分训练集和测试集四、线性回归五、开始预测六、评价测度七、模拟效果对比图ROC曲线八、给模型打分情境

Fx_2003·2022-11-25 02:23

Python—计算方差、标准差

方差、标准差1.离散程度的测度值之一2.最常用的测度值3.反应了数据的分布4.反应了各变量值与均值的平均差异5.根据总体数据计算的，称为总体方差或标准差；根据样本数据计算的称为样本方差或标准差。

航仔bleu·2022-11-24 15:23

SPSS数据插补方法

第一步-将arcgis多值提取至点的数据整理成标准格式做一下转置以及提取一下年月日的结果第二步-导入到SPSS26中，然后设置一下变量格式如果是连续变量的话建议用标度，如果是非连续变量测度那里选名义，其他的像宽度

圣叹·2022-11-23 13:27

分类器、logistic回归

dinghan2796·2022-11-23 01:53

【深入浅出向】从自信息到熵、从相对熵到交叉熵，nn.CrossEntropyLoss, 交叉熵损失函数与softmax，多标签分类

文章目录什么是信息信息与消息的区别信息测度:自信息熵：信源的信息测度信息熵联合熵与条件熵机器学习中的交叉熵相对熵与交叉熵机器学习中的相对熵与交叉熵[^2]多分类中的交叉熵[^3]Pytorch中的交叉熵

leSerein_·2022-11-22 14:39

基于MATLAB的Kmeans聚类算法的仿真与分析

K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，误差平方和准则函数定义为：和准则函数可以看

fpga和matlab·2022-11-22 10:58

图像处理：区域分割与聚合

文章目录0.效果1.区域分割与聚合基本内容2.代码实现2.1递归方法2.2常规方法3.参考0.效果1.区域分割与聚合基本内容基本思想是先确定一个分裂合并的准则,即区域特征一致性的测度,当图像中某个区域的特征不一致时就将该区域分裂成

让让布吉·2022-11-21 15:26

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