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摘要: 说明 1、继承自object的新式类才有__new__ 2、__new__至少要有一个参数cls,代表当前类,此参数在实例化时由Python解释器自动识别 3、__new__必须要有返回值,返回实例化出来的实例,这点在自己实现__new__时要特别注意,可以return父类(通过super(当前类名 阅读全文
posted @ 2019-06-01 11:12 交流_QQ_2240410488 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 先上代码 其中,__new__()不是一定要有,只有继承自object的类才有,该方法可以return父类(通过super(当前类名, cls).__new__())出来的实例,或者直接是object的__new__出来的实例。值得注意的是,在定义子类时没有重新定义__new__()时,Python 阅读全文
posted @ 2019-06-01 11:03 交流_QQ_2240410488 阅读(224) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 啰嗦开场白 读本科期间,信号与系统里面经常讲到卷积(convolution),自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理,里面也是各种大把大把卷积的概念。至于最近大火的深度学习,更有专门的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CN 阅读全文
posted @ 2018-07-12 13:54 交流_QQ_2240410488 阅读(1368) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 1 时间序列与时间序列分析 在生产和科学研究中,对某一个或者一组变量 进行观察测量,将在一系列时刻 所得到的离散数字组成的序列集合,称之为时间序列。 时间序列分析是根据系统观察得到的时间序列数据,通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列分析常用于国民宏观经济控制、市场潜力预测、气象 阅读全文
posted @ 2018-07-02 10:12 交流_QQ_2240410488 阅读(16436) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 层次聚类(hierarchical clustering)可在不同层次上对数据集进行划分,形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。 其原理是:最初将每个对象看成一个簇,然后将这些簇根据某种规则被一步步合并,就这样不断合并直到达到预设的簇类个数。这里的关 阅读全文
posted @ 2018-07-01 20:55 交流_QQ_2240410488 阅读(14520) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 密度聚类(Density-based Clustering)假设聚类结构能够通过样本分布的紧密程度来确定。DBSCAN是常用的密度聚类算法,它通过一组邻域参数(ϵϵ,MinPtsMinPts)来描述样本分布的紧密程度。给定数据集DD={x⃗ 1,x⃗ 2,x⃗ 3,...,x⃗ Nx→1,x→2,x 阅读全文
posted @ 2018-07-01 20:20 交流_QQ_2240410488 阅读(5074) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python大战机器学习——聚类和EM算法 注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著。 1、基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念。但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定, 阅读全文
posted @ 2018-07-01 18:59 交流_QQ_2240410488 阅读(2520) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 小波变换 小波,一个神奇的波,可长可短可胖可瘦(伸缩平移),当去学习小波的时候,第一个首先要做的就是回顾傅立叶变换(又回来了,唉),因为他们都是频率变换的方法,而傅立叶变换是最入门的,也是最先了解的,通过傅立叶变换,了解缺点,改进,慢慢的就成了小波变换。主要的关键的方向是傅立叶变换、短时傅立叶变换, 阅读全文
posted @ 2018-07-01 12:54 交流_QQ_2240410488 阅读(199313) 评论(11) 推荐(38) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/l494926429/article/details/51818012/ 我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是 2012 年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者…… 这篇文章的核心思想就是: 要 阅读全文
posted @ 2018-07-01 12:07 交流_QQ_2240410488 阅读(4084) 评论(1) 推荐(0) 编辑
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