检查两个图片的相似度,一个简单而快速的算法:感知哈希算法(Perceptual Hash),通过某种提取特征的方式为每个图片计算一个指纹(哈希),这样对比两个图片相似与否就变成了对比两个指纹异同的问题。
线性回归(Linear regression)虽然是一种非常简单的方法,但在很多情况下已被证明非常有用。
作者:王大伟 Python爱好者社区唯一小编 博客:https://ask.hellobi.com/blog/wangdawei 关注Python爱好者社区回复皇后即可获取本文数据和代码! 前言 继续在kaggle找不错的数据集 传送门: https://www.kaggle.com/sogun3/uspollution 这次是美国空气污染的数据 数据集介绍: 这个数据集涉及到美国的污染问题。美国环境保护署详细记录了美国的污染情况,但下载所有的数据并按照数据科学家感兴趣的格式进行安排是一件痛苦的事情。 因此
是取 0.9,那么这个 V 值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间,好像没怎写过统计学的东西,这篇试着写一写。
该来的自然来,会走的留不住;不违心、不刻意、不必太在乎、放开执念,随缘是最好的生活。
置信区间是一种对估计不确定性的量化方法,它们可以用来在总体参数(例如平均值mean,就是从总体中的一个独立观测样本上估计而来)上添加一个界限或者可能性。
统计假设检验报告了假设观察结果的可能性,例如,变量之间没有关联或集合之间没有差异。
背景:在深度学习优化算法,如:Momentum、RMSprop、Adam中都涉及到指数加权平均这个概念。为了系统的理解上面提到的三种深度学习优化算法,先着重理解一下指数加权平均(exponentially weighted averages) 定义 指数移动平均(EMA)也称为指数加权移动平均(EWMA),是一种求平均数的方法,应用指数级降低的加权因子。 每个较旧数据的权重都呈指数下降,从未达到零。 m个数据的数据集\({[\theta_1,\theta_2,...,\theta_m]}\) ; 平均
一般在数据分析的过程中,拿到数据不会去直接去建模,而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握,很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
这是我接单的一个单,看了数据源,马发现很有印象,马上就知道来源kaggle中国北京上海广州成都,沈阳的Pm2.5数据集,对应的链接:https://www.kaggle.com/uciml/pm25-data-for-five-chinese-cities,数据集去kaggle下载,在kaggle上就是一个时间序列的问题。
本文讲述了一场关于统计学课程的讨论,作者从课程回顾、作业提交、薛老师讲解、同学提问和课后交流等方面展示了学习经历和收获。同时,通过一道题目的解答,展示了统计学习题的解答过程,最后总结了统计学习的重要性。
实际上,标准的Python中,用列表保存数组的值。由于列表中的元素是任意的对象,所以列表中list保存的是对象的指针。虽然在Python编程中隐去了指针的概念, 但是数组有指针,Python的列表list其实就是数组。这样如果我们要保存一个简单的数组 [0,1,2],就需要有3个指针和3个整数对象,这样对于Python来说是非常不经济 的,浪费了内存和计算时间。
在一行中按照格式“Sum = 和; Average = 平均值”顺序输出和与平均值,其中平均值精确到小数点后一位。
intersect over union,中文:交并比。指目标预测框和真实框的交集和并集的比例。
它不仅是Python中使用最多的第三方库,而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”,可以这么说,NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。
用R画带ErrorBar的分组条形图 本文介绍了如何用R画出带error bar的分组条形图。 笔者近期画了一张带error bar的分组条形图,将相关的代码分享一下。 感谢知乎网友青山屋主的建议,提示笔者要严谨区分技术重复和生物学重复,所以笔者对文章做修改后重发。如果各位有任何建议,欢迎指正。 本文旨在给出一种利用R对生物学重复数据画带error bar的分组条形图的方法。 所用数据是模拟生成的:分成三个组,每个组进行了若干次生物学重复;测量的是3种基因的表达量。数据的部分内容如下: ## g
批归一化(BN)已经成为许多先进深度学习模型的重要组成部分,特别是在计算机视觉领域。它通过批处理中计算的平均值和方差来规范化层输入,因此得名。要使BN工作,批大小必须足够大,通常至少为32。但是,在一些情况下,我们不得不满足于小批量:
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