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摘要: 数据离散化和归一化 在进行数据分析时,通常需要对数据进行归一化和离散化的操作 from pylab import * from numpy import * import codecs import matplotlib.pyplot as plt import operator #新加了一个库,用 阅读全文
posted @ 2019-01-29 16:50 星涅爱别离 阅读(976) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Calinski-Harabaz(CH) CH指标通过计算类中各点与类中心的距离平方和来度量类内的紧密度,通过计算各类中心点与数据集中心点距离平方和来度量数据集的分离度,CH指标由分离度与紧密度的比值得到。从而,CH越大代表着类自身越紧密,类与类之间越分散,即更优的聚类结果。 在scikit-lea 阅读全文
posted @ 2019-01-29 16:16 星涅爱别离 阅读(13624) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 最近在学习过程中发现opencv有了很多变动, OpenCV 官方的 Python tutorial目前好像还没有改过来,导致大家在学习上面都出现了一些问题,现在做一个小小的罗列,希望对大家有用 做的是关于全景图像的拼接,关于sift和surf的语法之后有需要会另开文章具体阐述,此篇主要是解决大家困 阅读全文
posted @ 2019-01-06 20:45 星涅爱别离 阅读(2637) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 其他打包方式https://blog.csdn.net/lzy98/article/details/83246281?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2 阅读全文
posted @ 2018-11-11 12:58 星涅爱别离 阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 防止过拟合的方法有哪些? 过拟合(overfitting)是指在模型参数拟合过程中的问题,由于训练数据包含抽样误差,训练时,复杂的模型将抽样误差也考虑在内,将抽样误差也进行了很好的拟合。 产生过拟合问题的原因大体有两个:训练样本太少或者模型太复杂。 防止过拟合问题的方法: (1)增加训练数据。 阅读全文
posted @ 2018-11-03 21:49 星涅爱别离 阅读(999) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 源码贴在下面,欢迎相互交流 阅读全文
posted @ 2018-10-27 21:57 星涅爱别离 阅读(1258) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 常用归一化方法 1). 线性归一化,线性归一化会把输入数据都转换到[0 1]的范围,公式如下 该方法实现对原始数据的等比例缩放,其中Xnorm为归一化后的数据,X为原始数据,Xmax、Xmin分别为原始数据集的最大值和最小值。 优点:通过利用变量取值的最大值和最小值将原始数据转换为界于某一特定范围的 阅读全文
posted @ 2018-10-27 21:54 星涅爱别离 阅读(4205) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在SPSS中导入数据,analyze-correlate-bivariate-选择变量 OK 输出的是相关系数矩阵 相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值,越接近0越显著。 同样的数据,我们接着做计算相关系数矩阵的特征值及其对应的单位特征向量,并计算贡献率和累计贡献率。将相关系数矩阵特征值按从 阅读全文
posted @ 2018-10-21 11:45 星涅爱别离 阅读(973) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在日常的写代码的时候,每一次运行,除了默默祈求ycy不要出现bug,有时也希望知道自己的代码跑到哪里了,是卡住了死循环还是一直还在正常运行呢? 这几天也有接触到一些相关的疑惑,因此稍微做了一些学习,自我看来主要有这么几个方法是可行的。 首先,是纯粹的物理输出,相当于人为设定汇报工作的情况,相当于人为 阅读全文
posted @ 2018-10-21 10:28 星涅爱别离 阅读(234) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 为空,这是因为保存在js里面了 移除 var data= 因为在获取时字符串前缀是包含var data=的 其不符合json数据格式 因此转化时需将其从请求内容中移除 阅读全文
posted @ 2018-10-21 10:27 星涅爱别离 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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