首先安装mxnet的包：cran <- getOption("repos")cran["dmlc"] <- "https://s3-us-west-2.amazonaws.com/apache-mxnet/R/CRAN/"options(repos = cran)install.packages("m

'''载入数据'''from sklearn import datasetsboston = datasets.load_boston()x,y = boston.data,boston.target'''引入标准化函数'''from sklearn import preprocessingx_MinMax = preprocessing.MinMaxScaler()y_MinMa...

<script>(function(){var el = document.createElement("script");el.src = "https://s3a.pstatp.com/toutiao/push.js?1abfa13dfe74d72d41d83c86d240de427e7cac50c51ead53b2e79d40c7952a23ed7716d05b4a0f683a6

原文链接：https://blog.csdn.net/u014061630/article/details/828181121. IoU的简介及原理解析IoU 的全称为交并比（Intersection over Union），通过这个名称我们大概可以猜到 IoU 的计算方法。IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。开始计算之前，我们首先进行分析下交...

首先构建数据集xyzdata画出数据集的情况plot(x,y,col=c(rep('red',50),rep('blue',100),rep('red',50)))构建支持向量机library(e1071)svm.fitsummary(svm.fit)########Call:svm(formula = z ~ x + y, data

#载入库import numpy as npfrom scipy.optimize import leastsqimport pylab as pl#定义函数形式和误差def func(x,p):A,k,theta=preturn A*np.sin(2*np.pi*k*x+theta)def residuals(p,y,x):return y-func...

多种核函数分类及参数优化分类数据集采用iris，先用ggplot画出其分布情况，这里用了花萼宽度和花瓣长度作为输入，标签是花的种类library(ggplot2)ggplot(iris,aes(x=Sepal.Width,y=Petal.Length,col=Species))+geom_point()可以看出其属于近似线性可分的情况，接下来用svm进行拟合，首先用默认的径向基核函数作为核函数进行

1. 作用神经网络在训练的时候随着网络层数的加深，激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近，从而导致在反向传播时浅层的神经网络的梯度消失。而batch normalization的作用是通过规范化的手段，将越来越偏的分布拉回到标准化的分布，使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域，从而使梯度变大，加快学习收敛速度，避免梯度消失的问题。2. 算法在训练时记录每一个mi

k近邻算法工作原理如下：1、首先指定“训练”数据集2、对于一个新的即将被预测分类的观测值，算法试图找到距离这个新的观测值最近的K个观测值，并预测这个新的观测值的类别。3、新观测值的类别由与其最近的k个观测值类别占比最多的类别决定，作为该新值的类别。4、不像其它模型，k近邻并没有创建一个模型对象。而是，你需要提供训练数据以及测试数据作为参数。原文：https://blog.csdn.net...

1. 像素级方法1.1图像反转图像反转（Image Negative）在许多应用中都很有用，例如显示医学图像和用单色正片拍摄屏幕，其想法是将产生的负片用作投影片。转换方程：T:G(x,y)=L−F(x,y)​，其中L​是最大强度值，灰度图像L​​为255。效果：代码：import cv2 as cvfig = cv.imread('test1.jpg')#图像反转L = 255fig1 = L -