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机器学习-kaggle超市客户分类
#本次采用Kmans分析数据 import pandas as pd import numpy as npp from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #设置全部列显示和浮点数格式 #pd.set_option pd.set_opt注意力机制
图 2 query、key、value的计算 图 3 scaled-dot-product 参考： 猛猿的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/341222779/answer/2304884017 原文档：E:\505\学习笔记\注意力.docx3、主成分分析
主成分分析 主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一种数据降维技术，通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立、互不相关的变量，从而减少数据的维数。 其主要流程如下： （1）对原始数据进行标准化处理 （2）计算样本相关系数矩阵 （3）求相关系数矩阵的特征值和相应的特征基于Halcon学习的基于形状模板匹配【一】find_scaled_shape_model.hdev例程
套路： （1）读取图片 （2）Blob分析/直接ROI抠图 （3）创建模板 create_scaled_shape_model（） （4）匹配模板 find_scaled_shape_model（） （5）清除模板 clear_shape_model（） *此示例程序显示如何查找缩放和旋转的形状模型。 dev_update_pc ('off') dev_update_window ('off') dev_update_var ('off')(三)比特币时间序列数据的AI异常检测
目录 介绍 了解异常 AI视角下的异常检测 使用K-Means聚类检测异常 实现神经网络和自动编码器来检测比特币历史价格的异常 下一步 下载异常检测 - 17.9 MB 介绍 本系列文章将指导您完成使用AI开发功能齐全的时间序列预测器和异常检测器应用程序所需的步骤。我们的预测器/检测器bel和QPushButton插入图片自适应label大小等比缩放
方法一（只对QLabel有用）、 //label是QLabel的对象指针 ui->label->setScaledContents(true); 方法二（对两种都有用）、 QString imagepath = ":/images/btn.png"; QPixmap image0(imagepath); QPixmap image = image0.scaled(QSize(this->width(),image0.height())); /* 这个scalpython归一化函数MinMaxScaler的理解
""" python归一化函数MinMaxScaler的理解 class sklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=0, 1, *, copy=True) """ from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np x = np.array([[1., -1., 2.], [2., 0scaled logy
library(ggplot2) set.seed(1) vals1 <- rbeta(1000, 0.5, 0.1) vals2 <- rbeta(1000, 0.25, 0.3) gg <- ggplot(data.frame(x=c(vals1, vals2), grp=c(rep("a", 1000), rep("b", 1000)))) gg <- gg + geom_density(aes(x=x, y=..scaled.., f支持向量机SVM原理（参数解读和python脚本）
支持向量机SVM这是线性支持向量机，LSVMmargin margin值越大越好，因为margin值越大，空间区分两组数据效果越好，margin值越小，空间区分两组数据效果越差margin值最大的向量空间最好lagrange multipliers拉格朗日乘数法是解决支持向量机margin最大值方法 在数学最优问题中，拉格朗日乘数法（以Scaled-YOLOv4 快速开始，训练自定义数据集
代码： https://github.com/ikuokuo/start-scaled-yolov4 Scaled-YOLOv4 代码: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4 论文: https://arxiv.org/abs/2011.08036 文章: https://alexeyab84.medium.com/scaled-yolo-v4-is-the-best-neural-network-for-object-detection-on-沃尔玛商品时间序列预测
沃 尔 玛 商 品 时 间 序【Scaled-YOLOv4】
COCO数据集AP被刷到了55.4%（FPS=15），核心是在YOLOV4上研究模型缩放（model scaling）技术。尽管在算法设计上，该文并没有带来重要亮点，但从工程应用的角度讲， Scaled-YOLOv4 还是不错的，尤其是 YOLOv4-tiny，其设计不仅考虑到计算量和参数量还考虑到内存访问。 Abstract 我们证明了使用CSP方python+opencv操作图像
使用的IDE为pycharm community 代码 import sys import cv2 import numpy as np input_file=sys.argv[1] img=cv2.imread(input_file) #cv2.imshow('original',img) #cv2.waitKey() # ================== 在terminal运行，python first.py 1.jpg # ================== 可以看到显TensorFlow里面损失函数
损失算法的选取 损失函数的选取取决于输入标签数据的类型： 如果输入的是实数、无界的值，损失函数使用平方差； 如果输入标签是位矢量（分类标志），使用交叉熵会更适合。 1．均值平方差 在TensorFlow没有单独的MSE函数，不过由于公式比较简单，往往开发者都会自己组合，而且也可以写出n种写如何预测股票分析--k-近邻
在上一篇中，我们学习了线性回归，这一次来看看k近邻的表现 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这信用评分预测模型（四）--支持向量机算法
前言 下面将对数据利用支持向量机算法得到结果。 代码 #标准化数据 from sklearn import preprocessing from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #读取文件 # readFileName="dFFT IP核调用与仿真之中篇_SCALE压缩因子设置
关于FFT IP核的配置，网上有很多相关的资料可以参考，但是唯独涉及到scaled压缩因子设置这个参数，资料却非常匮乏，这是个什么参数，应该整么设置，设置后对结果输出会有什么影响，整样才能知道它设置的合理不合理？ 先来看一下官方说明手册里关于scaled的说明： 翻译过来就是：对于Pipeljava浮点型数据保留两位小数
/*** * 保留2位小数 * @param floatValue * @return */ float scale(Float floatValue) { DecimalFormat format = new DecimalFormat("#.00"); String scaled = format.format(floatValue); return Float.parseFloat(sc