1、问题描述 问题是预测 Perrin Freres 标签(以法国的一个地区命名)的香槟月销量。该数据集提供了从 1964 年 1 月到 1972 年 9 月的香槟月销售量,或不到 10 年的数据。这些值是对数百万销售额的计数,有 105 个观察值。 链接:https://pan.baidu.com/s/1DyoZ_xFZeItCfrpX1RTG2g 提取码:1f2
1、概述 Mahalanobis 距离分类广泛用于聚类。该方程有一个协方差矩阵,它作用于类的变化以创建相似性。 在 Matlab 中,我们有一个函数 'mahal' 可以计算一个点和一个样本子集之间的距离。 让我们使用 Mahal() 函数对 RGB 图像进行聚类。 原始图片如下。 2、实现过程 让我们根据颜色(即 RG
1、简述 Windows Subsystem for Linux (WSL) 是 Windows 的一项功能,允许您在 Windows 计算机上运行 Linux 环境,而无需单独的虚拟机或双重启动。 WSL 旨在为想要同时使用 Windows 和 Linux 的开发人员提供无缝且高效的体验。 使用 WSL 安装和运行各种 Linux 发行版,例如 Ubuntu、Debian、Kali 等。安装
这里是实用的opencv进行图片的提取,自然也是想使用opencv的imshow方法来显示图像,但是在google colab中不可以使用,使用寻找了一下变通的显示方法。 方法一:使用matplotlib 使用plt需要交换一下r、b通道,否则显示不正常 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from google.colab.patche
聚类可以定义为基于点之间的一些共性或相似性对数据点进行分组。 最简单的方法之一是 K-means 聚类。在这种方法中,簇的数量是初始化的,每个簇的中心是随机选择的。计算每个数据点与所有聚类中心之间的欧几里得距离,并基于每个数据点分配给某个聚类的最小距离。定义集群的新中心并计算欧几里得距离。该过程迭代直到达到收敛。 1、生成随机数据 首先让我们生成一些随机数据
无论是DALL-E 2、Midjourney还是Stable Diffusion,它们的主要算法和原理都基于扩散模型,并且它们之间也存在千丝万缕的联系。 人工智能是一种模拟人脑神经网络的技术。通过训练,它可以学习各种任务,比如绘画。当我们让AI学习绘画时,它会结合文字进行训练。通过大量填鸭式的训练,在某个时刻,它会突然领悟, 能够根据文字要求进行绘画,并且它的绘画具有类似人类
一、什么是趋势? 时间序列的趋势分量代表序列均值的持续、长期变化。 趋势是一系列中移动最慢的部分,代表了最大时间尺度的重要性。 在产品销售的时间序列中,随着越来越多的人知道该产品,市场扩张的影响可能是增加趋势。 在这里,我们将关注均值趋势。 更一般地说,一个序列中任何持续的和缓慢移动的变化都可能构成一个趋势——例如,时间序列通常在其变化中具有趋势。
一、ARIMA模型概述 ARIMA 模型是一种流行且广泛使用的时间序列预测统计方法。ARIMA 是一个首字母缩写词,代表 AutoRegressive Integrated Moving Average。 ARIMA 的 AR 部分显示时间序列是基于其自身过去的数据进行回归的。ARIMA 的 MA 部分表示预测误差是过去各自误差的线性组合。ARIMA的I
一、时间序列预测 预测可能是机器学习在现实世界中最常见的应用。 企业预测产品需求,政府预测经济和人口增长,气象学家预测天气。 对未来事物的理解是科学、政府和行业(更不用说我们的个人生活!)的迫切需求,这些领域的从业者越来越多地应用机器学习来解决这一需求。 时间序列预测是一个历史悠久的广阔领域。 本课程侧重于将现代机器学习方法应用于时间序列数据,以产生最准
1、问题描述 通常情况下,特征是相关的。例如,考虑我们想要使用图像中每个像素的红色、绿色和蓝色分量来对图像进行分类(例如检测狗与猫)的情况。对红光最敏感的图像传感器也会捕获一些蓝光和绿光。 在这里我们生成随机数据并绘制 3D 数据,然后执行主成分分析以对数据进行去相关处理,并降低特征空间的维度。 请注意,matlab 具有执行 PCA 的优化函
一、位平面切片 1、概述 位平面切片是在图像处理中使用的众所周知的技术。在图像压缩中使用位平面切片。位平面切片是将图像转换为多级二值图像。 然后使用不同的算法压缩这些二进制图像。使用这种技术,可以从灰度图像中分离出有效位,这对于以非常低的时间复杂度处理这些数据很有用。 2、什么是位平面切片? 数字图像中每个像素的灰度级在计算机中存储为一个或多个字节。
一、光学字符识别(OCR) 光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)这一概念,最早由德国科学家Tausheck在1929年提出。 汉字识别最早是由IBM公司的工程师Casey与Nagy实现的,他们在1966年发表了首篇汉字识别相关的文章,采用的是模板匹配的方式,可以识别1000个印刷体汉字。与此同时,东芝、三洋、松下、富士通等公司也各
这是一个求解二次方程的简单例子。 主要关注GUI和与方程相关的图形。 参考代码: function quad_eqn() %Solving the quadratic equation by graphical method %Quadratic equation is split into two representing two equations %parabola
以前用刚性词级边界框训练的方法在以任意形状表示文本区域方面存在局限性。论文提出了一种新的场景文本检测方法,通过探索每个字符和字符之间的亲和力来有效地检测文本区域。为了克服缺乏单个字符级别注释的问题,论文提出的框架既利用了合成图像的给定字符级别注释,也利用了通过学习的临时模型获得的真实图像的估计字符级别地面实况。为了估计字符之间的亲和力,网络使用新提出的亲和力表示进行训练。对六个基准的广泛实验,包括
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