文章目录1-交并比2-非极大值抑制1-交并比在目标检测中，如何评价目标检测结果的质量，可以采用交并比的大小进行衡量。图中：紫色表示实际边界框；红色表示算法检测出的边界框；绿色表示两者的并集；黄色表示两者的交集；交并比：交集-黄色/并集-绿色一般约定检测任务中，IOU大于等于0.5，即检测结果可以接受。其中阈值可以自行设定。IOU不仅在评价检测质量中可以使用，在非极大值抑制N...

什么是移动平均法移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内产品的需求量的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动，是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以变为加权移动平均。　　移动平均法是一种简单平滑预测技术，它的基本思想是：根据时间序列资料、逐项推移，依次计...

数据的特征选择数据特征主要分为两部分，一部分是业务已经整理好的各种特征数据；另一部分是根据业务特征去构造的数据特征。特征选择的方法一、已有特征1.过滤法选择特征：方差越小，不同样本的特征值越相似，此特征作用越小；各个特征与输出值间的相关系数，选择相关系数较大的部分特征；假设检验，如卡方检验、F检验、t检验；互信息，信息增益。2.包装法选择特征最常用的包装法是...

目的：最近有个项目，一条公交线路上，有n个站点。现在对每个站点附近的基站，进行聚合。首先，通过爬虫并利用高德API，获取了相应的站点的经纬度信息。然后利用基站维度表（包涵经纬度），计算距离公交站点的所有基站。步骤一：爬取公交站爬虫的内容相对简单，本文不在赘述。相关内容，可以自行学习，也可以在评论里探讨。import requestsimport numpy as npimport...

第一部分：交叉验证机器学习建立和验证模型，常用的方法之一就是交叉验证。在机器学习过程中，往往数据集是有限的，而且可能具有一定的局限性。如何最大化的利用数据集去训练、验证、测试模型，常用的方法就是交叉验证。交叉验证，就是重复的使用数据，对样本数据进行划分为多组不同的训练集和测试集（训练集训练模型，测试集评估模型）。交叉验证一般使用在数据不是很充足情况。一般问题，如果数据样本量小于一万条，就会...

文章目录0-背景1-spark安装2-IDEA开发3-参考0-背景最近因为业务需求，开始鼓捣下kafka和spark。因为也是第一次做这方面的内容，而且没玩过java和scala。所以这个word count的例子，鼓捣了近两天才出结果。整个流程如下：首先搭建虚拟机，安装ubuntu。然后在linux中安装spark。最后再本地的IDEA中开发scala，并打包jar包，发送到spark系统...

最近正在学习音频方面的项目，涉及到了小波变换的内容。pywavelets是其中一个比较常见的小波模块。复现了下其他博客如下：小波变换-python pywaveletsnp.piecewise是根据条件筛选，然后执行例如lambda/函数等操作。参考链接np.piecewise#!/usr/bin/env python# encoding: utf-8import numpy as np...