展示出图效果1 CEEMDAN信号分解算法CEEMDAN 分解又叫自适应噪声完备集合经验模态分解，英文全称为 Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise。CEEMDAN是对CEEMD的进一步改进，它引入了一种自适应噪声辅助方法，可以更好地处理信号中的高频噪声。CEEMDAN的主要步骤如下：对原始信号进行若干次
1 KNN算法1.1 KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的
CNN（卷积神经网络）示意图：网络架构 一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。常用架构模式为： INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M -> [FC]*KCONV层输出值的计算步长为1时的公式 其中，动态计算过程Pooling层输出值的计算 Pooling层主要的作用是下采样，通过去掉Feature Map中不重要的样本，进一步减少参
ISODATA算法是在k-均值算法的基础上,增加对聚类结果的'合并'和'分裂'两个操作,并设定算法运行控制参数的一种聚类算法. 全称:Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm 即:迭代自组织数据分析算法 '合并'操作:当聚类结果某一类中样本数太少,或两个类间的距离太近时,进行合并. '分裂'操作:当聚类结果某一类中样本某
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2023-11-01 09:09:52
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文章目录1、数据集处理2、不同特征维度上的均值向量3、类内散步矩阵与类间散步矩阵4、特征值与特征向量5、可视化展示 主要流程： 理论部分的参考文章：1、LDA和PCA降维总结2、详解协方差与协方差矩阵3、期望值、均值向量和协方差矩阵4、如何计算数学期望以下是用一个经典的“鸢尾花”数据集上使用线性判别分析完成降维任务。数据集中含有3类共150条鸢尾花基本数据，其中3个种类山鸢尾，变色鸢尾，维吉尼亚
行人检测 概述：RCNN系列，YOLO系列和SSD系列。其中RCNN系列算法是现在使用的最广泛的基于深度学习的行人检测算法。 在说行人检测之前不得不说一下目标检测。行人检测是目标检测下的一个分支，其检测的标签是行人。我理解的目标检测是准确地找到给定图片中对象的位置，并标出对象的类别。目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个
KNN算法原理详解KNN算法1.1 解决监督学习中分类问题的一般步骤1.2 什么是消极(惰性)的学习方法2 首先从一个实例讲起3 KNN分类算法入门3.1.1算法综述3.1.2算法思想3.2 KNN三要素详解3.2.1 关于距离的衡量方法3.2.2 K值的选择问题3.2.3 分类决策的准则4 算法步骤详解4.1 KNN算法的步骤4.2 算法的优缺点5 补充:KDTree5.1 构造KD树的算法5
## 机器学习算法步骤详解
### 1. 确定问题和数据集
在开始实现任何机器学习算法之前，首先要明确解决的问题是什么，并准备好相应的数据集。
### 2. 数据预处理
在数据预处理阶段，需要处理缺失值、异常值，进行特征选择和特征缩放等操作。
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# 代码示例
# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.impute import
www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/ffm.pdf 读书笔记The effect of feature conjunctions(组合特征) is difficult for linear models(比如LR) to learn because they learn the two weights separately(学习LR模型时，不同的参数是独
机器学习算法完整版见fenghaootong-github卷积神经网络原理(CNN)卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失CNN的三个特点：局部连接：这
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2023-10-12 11:42:38
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KNN是什么？邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。KNN是有监督学习KNN原理？如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别KNN实现步骤？1.数据预处理 2.采用合适的数据结构储存训练集和测试集 3.设定参数，如K 4.维护一个大小为k的的按距离由大
编写人：ceys/youyis 一、算法描述1.原理问题描述ALS的矩阵分解算法常应用于推荐系统中，将用户(user)对商品(item)的评分矩阵，分解为用户对商品隐含特征的偏好矩阵，和商品在隐含特征上的映射矩阵。与传统的矩阵分解SVD方法来分解矩阵R(R∈Rm×n)不同的是，ALS(alternating least squares)希望找到两个低维矩阵，以 R~=XY 来逼近矩阵R，其中
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 Iosamp算法一、数据降维二、Isomap三、构建Isomap的三个步骤1.确定流形上的邻域2.构建距离矩阵3.MDS算法总结参考论文 一、数据降维研究大量高维数据时，需要从中提取出有意义的低维结构，便于进行进一步的数据分析，例如在日常生活中，人脑通过3000根听觉神经和10e6根视觉神经提取出少量与感知相关的特征。之前常用的方法
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2023-10-23 20:09:47
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EM算法是一种迭代算法，是一种用于计算包含隐变量概率模型的最大似然估计方法，或极大后验概率。EM即expectation maximization，期望最大化算法。1. 极大似然估计 在概率模型中，若已知事件服从的分布或者其他概率模型的参数，那么我们可以通过计算得到某事件发生的概率。而在估计中，这些变成了方向过程：已知一组数据发生的结果，相当于获得了经验概率，通过这组数据假设模型服从什么分布
文章目录为什么使用CNN彩色图片-CNNMax PollingFlatten 是全连接神经网络的简化版,一般用于图像识别 为什么使用CNN图像只需要识别一部分同样的参数出现在不同的区域对图像放缩以上情况都可以使用CNN，减少神经网络的参数。CNN的大致过程如图所示。 先了解一下Convolution的做法： 假设一个矩阵（图像信息可以写成矩阵的形式），有两个Filter(过滤器，卷积核)也是矩
A星算法经常会用在寻径算法中，是一种典型的启发式搜索算法，属于人工智能算法的一种，能够让物体在游戏中活动起来。今天刚好看到了A星算法这一块，对于其中涉及的原理和实际的运用做了一定的研究，介于自己第一次接触这块算法，文中借用了一些网上看见的知识介绍和模块，并结合自己的实际使用和结合，最后再cocos2d-x中实现A星算法的简单运用。先来说说A星算法，作为一种寻径算法，使用递归或者循环的方式进行运算。
在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结。随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法，尤其是它可以很方便的并行训练，在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力。bagging
# 逻辑回归 Python 算法步骤详解
逻辑回归是一种广泛使用的统计方法，它在机器学习中被用于分类问题，尤其是二分类问题。尽管其名字带有“回归”，逻辑回归实际上是一种分类算法。
## 逻辑回归的基本理论
逻辑回归的目标是通过一个线性方程来预测事件的概率。它使用 sigmoid 函数将线性组合限制在 (0, 1) 之间，从而实现概率的输出。逻辑回归模型的公式如下：
$$ P(Y=1|X)
文章目录1.概述1.1 无监督学习与聚类算法1.2 sklearn中的聚类算法2.KMeans2.1 KMeans是如何工作的2.2 簇内误差平方和的定义和解惑2.3 KMeans算法的时间复杂度3.sklearn.cluster.KMeans3.1 重要参数n_clusters3.1.1 先进行一次聚类3.1.2 聚类算法的模型评估指标3.1.2.1 当真实标签已知的时候3.1.2.2 当真实
机器学习算法实现步骤
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机器学习是一种通过计算机自动学习和改进经验的方法，可以用于解决各种问题，如图像识别、语音处理、自然语言处理等。机器学习算法是机器学习的核心，它能够从数据中学习模式和规律，并用于预测和决策。本文将介绍机器学习算法的实现步骤，并提供代码示例。
## 步骤一：数据准备
在开始构建机器学习模型之前，我们需要准备好训练数据。数据通常
原创
2023-08-24 18:34:03
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