数据预处理(normalize.scale) 0. 使用 PCA 降维 matlab: [coeff, score] = pca(A); reducedDimension = coeff(:,1:5); reducedData = A * reducedDimension; 1. 最大最小映射(matlab) [trainx, s1] = mapminmax(trainx); testx = mapminmax('apply', test1, s1); 2. sklearn.preprocess

Filter过滤法 过滤方法通常用作预处理步骤,特征选择完全独立于任何机器学习算法.它是根据各种统计检验中的分数以及相关性的各项指标来选择特征 1 方差过滤 1.1 VarianceThreshold 这是通过特征本身的方差来筛选特征的类.比如一个特征本身的方差很小,就表示样本在这个特征上基本没有差异,可能特征中的大多数值都一样,甚至整个特征的取值都相同,那这个特征对于样本区分没有什么作用.所以无论接下来的特征工程要做什么,都要优先消除方差为0的特征.VarianceThreshold有重要参数

MainActivity如下: package cc.testfilterable; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import android.os.Bundle; import android.widget.ListView; import android.app.Activity; import android.content.Context; /** * Demo描述: * 利用Filter过滤数据 * 可用于

利用array_filter过滤数组空值 <?php $array = array( 0 => '霜天部落', 1 => false, 2 => 1, 3 => null, 4 => '', 5 => 'http://www.hzhuti.com', 6 => '0' ); print_r(array_filter($array)); /* 输出结果为: Array ( [0] => 霜天部落 [2] => 1 [5] => http://

原文:MATLAB利用散点进行函数曲线拟合 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/77537145 Matlab是一个很强大的数据处理软件,是人们进行数据分析的得力助手.一般我们做社会调研或科学研究时,会得到很多实验数据.当需要研究两个变量之间的关系时,经常要用到曲线拟合.曲线拟合不仅能给出拟合后的关系式,还能用图形直观的展现出变量之间的关系. 其实用matlab做曲线拟合很便捷,下

一.该程序是用来测输入数据的平均值和方差的 公式: 二. 项目流程: 1. State the problem假定所有测量数为正数或者0,计算这一系列测量数的平均值和方差.假定我们预先不知道有多少测量数据被录入,一个负数标志着测量数据输入结束 2. Define the inputs and outputs程序要求输入的数是未知的正数或者0,程序输出的数是输入数据集的平均值和方差.除此之外,我们将打印出输入的数据数,因为它对于我们检查输入数据是有用的 3.Define the algorithm

第一版中因为公式中含有:分母项:n(n-1),而程序并没有对输入数进行判定,如果仅仅输入一个或者一个都不输入,将会出现除0的情况 基于此,进行第二版改进. 代码: % 脚本文件:states.m % % 目标: % 该程序首先累计输入未知的数(正数或者0),然后计算这个数据集的平均值和方差 % % 版本记录 % 日期 编者 描述 % ===== ========= ================ % -- : 泡泡 源码 % 2015-10-4 21:56 泡泡 纠正除0的情况(当仅输入0或1

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4936c31d01011v8j.html 1. 均值 Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩

在开发过程中,有时候会对用户输入进行过滤,以便保证平台的安全性.屏蔽的方法有很多种,但是今天我说的这种主要是利用MVC中的ActionFilterAttribute属性来实现.由于MVC天然支持AOP,所以我们这种过滤方式正好利用了MVC的这种特性. 下面请看步骤: 首先,当用户输入自己的名称的时候,带有类似<BR>的内容的时候,由于MVC默认是需要验证内容的,所以,会抛出一张黄页错误,提示用户:从客户端检测到潜在风险的Request值.这种页面是极为不友好的,同时也是我们作为开发最不想见到的

1. 均值 数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). >>mean(mean(X))=3.5 也可

最近接触到了遗传算法以及利用遗传算法求最优解,所以就把这些相关的内容整理记录一下. 一.遗传算法简介(摘自维基百科) 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA))是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传.突变.自然选择以及杂交等. 算法 选择初始生命种群 循环 评价种群中的个体适应度 以比例原则(分数高的挑中概率也较高)选择产生下一个种群. 改变该种群(交叉和变异) 直到停止循环的条件满足

实现协同过滤算法的第一步是:计算用户或项目之间的相似度.接下来介绍pdist和squareform 用法: D = pdist(X) D = pdist(X,distance)   D = pdist(X)计算 X 中各对行向量的相互距离(X是一个m-by-n的矩阵). 这里 D 要特别注意,D 是一个长为m(m–1)/2的行向量.可以这样理解 D 的生成:首先生成一个 X 的距离方阵,由于该方阵是对称的,且对角线上的元素为0,所以取此方阵的下三角元素,按照Matlab中矩阵的按列存储原则,此下

[导读] 在我们开发过程中,判断数组为空时你会想到什么方法呢?首先想到的应该是empty函数,不过直接用empty函数判断为空是不对的,因为当这个值是多维数的时候,empty结果是有值的.其实我们可以利用array_filter函数 在我们开发过程中,判断数组为空时你会想到什么方法呢?首先想到的应该是empty函数,不过直接用empty函数判断为空是不对的,因为当这个值是多维数的时候,empty结果是有值的. 其实我们可以利用array_filter函数轻松去掉多维空值,而数组的下标没有改变,下

数学知识:标准差体现随机变量取值与其期望值的偏差.标准差的值较大,则表明该随机变量的取值与其期望值的偏差较大反之,则表明此偏差较小.函数功能:函数必须能够接受一次输入值并记录对应的已输入数N.sum(xi).sum(xi^2),用于计算当前的平均值和标准差.已输入数N.sum(xi).sum(xi^2)必须存储在持久内存中,这样在每一次调用后,不会消失,最后函数须具备需要时把这些值清零的功能. 1. State the problem编写一个程序,计算当前输入数据的平均数和标准差.函数必须具备需

主要工具:小度随身wifi热点 + wireshark抓包工具.(强烈不建议使用360的产品,非常垃圾,而且干扰代理#墙IP,搞得你不能***) 利用wireshark这个强大的协议分析利器.去分析某些直播平台的http协议.以及开发出一些软件,无往不利. 我们需要监控 某个 手机app 发包数据,这个用Fiddler是无法抓.上图是某个视频直播平台的数据包. 我们的过滤条件是:①只需要http的包:②过滤掉jpg:③过滤掉png:④过滤掉zip 根据正则通配符 ,结合逻辑 and  . or

开始之前需要准备好malab,中国地图shp文件,m_map工具包. 中国地图shp文件可以在下面的链接中下载: https://gadm.org/download_country_v3.html 本文借鉴了下面链接中教程,该方法为matlab自带的画图工具包绘制方法,在我电脑上geoshow命令运行时间特别长,不知道为什么,感兴趣的同学可以试试: https://my.oschina.net/chengwei426/blog/674280 利用m_map绘制中国地图,代码如下: close a

本文介绍了ICASSP2022 DNS Challenge第二名阿里和新加坡南阳理工大学的技术方案,该方案针对卷积循环网络对频率特征的提取高度受限于卷积编解码器(Convolutional Encoder-Decoder, CED)中卷积层有限的感受野的问题,将阿里达摩院之前的FSMN与发展自DCCRN/DCCRN的CRN with CCBAM结合.本文提出了一种频率递归卷积循环网络(frequency recurrence Convolutional Recurrent Network, FR

基本原理: 实质为利用球面参数方程,利用网格化数据绘制 x=R*sin(theta)*cos(phi) y=R*sin(theta)*sin(phi) z=R*cos(theta) 绘制函数: function draw_sphere(rgb) %此函数旨在绘制各种颜色的球面 %rgb为颜色参数,为三个0~1之间的三个数组成的数组 %such as: [1,0,0], [1,0.2,0.5], [0,1,0.5] %you may run as : draw_sphere([1,0,0]) %a

算法思想:如果一个像素与它邻域的像素差别较大(过亮或过暗) , 那它更可能是角点. 算法步骤: 1.上图所示,一个以像素p为中心,半径为3的圆上,有16个像素点(p1.p2.....p16). 2.定义一个阈值.计算p1.p9与中心p的像素差,若它们绝对值都小于阈值,则p点不可能是特征点,直接pass掉:否则,当做候选点,有待进一步考察: 3.若p是候选点,则计算p1.p9.p5.p13与中心p的像素差,若它们的绝对值有至少3个超过阈值,则当做候选点,再进行下一步考察:否则,直接pass掉: 4

利用subplot绘制多个图像 subplot(m,n,p) subplot是将多个图画到一个平面上的函数,m是行,n是列,p是所要绘制图所在的位置 x = 0:0.1:100; sinY = sin(x); cosY = cos(Y); subplot(2, 1, 1) plot(x, sinY) %绘制第一个图像 y = sin(x) subplot(2, 1, 2) plot(x, cosY) %绘制第二个图像 y = cos(x)

matlab求解多元方程组示例: syms k1 k2 k3; [k1 k2 k3] = solve(-3-k3==6, 2-k1-k2+2*k3==11, 2*k1+k2-k3+1==6)或者用[k1 k2 k3] = solve('-3-k3=6', '2-k1-k2+2*k3=11', '2*k1+k2-k3+1=6')另外,可以指定未知数为哪个[k1 k2 k3] = solve('-3-k3=6', '2-k1-k2+2*k3=11', '2*k1+k2-k3+1=6',k1,k2,k