如果有数据集，则跳过生成一个包含1000个样本的数据集， 每个样本包含从标准正态分布中采样的2个特征 torch.normal(mean, std, size)定义一个生成数据样本的函数2、保存到excel文件中数据生成的为tensor数据类型，保存到excel文件中，要转换格式为numpy类型。打开文件如下所示：读取文件的numpy数据格式4、初始化模型参数初始化模型参数，通过从均值为0、标准差

图片由很多个像素点组成的，彩色图的三通道RGB，每个通道的值在【0文章目录一、数据读取-图像二、视频读取三、截取部分图像数据四、函数通道提取五、边界填充六、数值计算七、图像融合一、数据读取-图像cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD.GRAYSCALE:灰度图像import cv2 #opencv读取的格式是BGRimport matplotlib.pyplot as pl

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文章目录轮廓检测1.1轮廓检测的作用：1.2方法1.3轮廓特征1.4轮廓近似1.5边界矩阵轮廓检测1.1轮廓检测的作用：可以检测图图像或者视频中物体的轮廓计算多边形边界，形状逼近和计算感兴趣区域1.2方法为了更精确地提取轮廓，请使用二值图。也就是说，在使用轮廓提取函数前，请将源图片运用阈值进行二值化(cv2.threshold())或者采用Canny边缘检测。findContours 函数会修改源

文章目录一、常见的几种激活函数1、Sigmoid函数：3、ReLU函数4、ELU函数PReLU函数一、常见的几种激活函数1、Sigmoid函数：曲线：导数：在sigmod函数中我们可以看到，其输出是在(0,1)这个开区间内，这点很有意思，可以联想到概率，但是严格意义上讲，不要当成概率。sigmod函数曾经是比较流行的，它可以想象成一个神经元的放电率，在中间斜率比较大的地方是神经元的敏感区，在两边斜

文章目录DBSCAN算法原理DBSCAN算法流程DBSCAN的参数选择Scikit-learn中的DBSCAN的使用DBSCAN优缺点总结K-Means算法和Mean Shift算法都是基于距离的聚类算法，基于距离的聚类算法的聚类结果是球状的簇，当数据集中的聚类结果是非球状结构时，基于距离的聚类算法的聚类效果并不好。与基于距离的聚类算法不同的是，基于密度的聚类算法可以发现任意形状的聚类。在基于密度

文章目录1.1. 线性回归1.1.1. 线性回归的基本元素1.1.1.1. 线性模型1.1.1.2. 损失函数1.1. 线性回归回归（regression）是指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。 当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子

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