本文将展示如何在使用 Keras 时编写 R 中的自定义损失函数，并展示如何使用不同的方法对不同类型的数据集有利。...我们现在有一个可以从使用自定义损失函数中获益的预测问题。生成这些图的 R 代码如下所示。 ? Keras 中的损失函数 Keras中包含许多用于训练深度学习模型的有用损失函数。...该函数使用 clip 操作来确保负值不会传递到日志函数，并且向 clip 后的结果＋1，这可确保所有对数转换的输入都具有非负数结果。这个函数与我们在 R 中定义的函数类似。 ?...我们将探讨的两个自定义损失函数在下面的 R 代码段中定义。第一个函数，mean log absolute error（MLAE），计算预测值和实际值的对数变换之间的差值，然后对计算结果进行平均。...房价数据集损失函数的表现 在原始数据集上，在损失函数中应用对数变换实际上增加了模型的误差。由于数据在一个数量级内存在一定的正态分布，这并不令人惊讶。
对数转换实战 让我们看看在监督学习中对数转换如何执行。我们将使用上面的两个数据集。对于 Yelp 评论数据集, 我们将使用评论的数量来预测商户的平均评级。...对于 Mashable 的新闻文章, 我们将使用文章中的字数来预测其流行程度。由于输出是连续的数字, 我们将使用简单的线性回归作为模型。...我们在没有对数变换和有对数变换的特色上，使用 Scikit Learn 执行10折交叉验证的线性回归。模型由 R 方评分来评估, 它测量训练后的回归模型预测新数据的良好程度。...0.00328) 从实验的结果来看, 两个简单的模型 (有对数变换和没有对数变换) 在预测目标时同样不好, 而有对数变换的特征表现略差。...这个定义可以从众所周知的勾股定理中得到，给出三角形两边的长度，可以得到斜边长度。 L2 范数将求特征的各数据点的平方和, 然后取平方根。L2 规范化后, 该特征列具有范数1。
本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现对图像处理的灰度变换： 灰度化处理，二值化处理，伽马变换，对数变换，反向变换 ? 电脑环境准备 Python版本： Python3.7 ?...所以这个像素点在这个像素点矩阵中的位置就可以表示成（x，y） 同时因为一个像素点的颜色通常包括R、G、B三个分量，分别显示出红、绿、蓝三个颜色，灰度化就是使彩色图像的R、G、B三个分量相等的过程。...No.1 灰度化处理 Opencv中图片的灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=B，此时该值称为灰度值。...No.4 灰度图像的对数变换 Opencv中的对数变换：由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。...灰度图像的对数变换一般表示如公式所示： DB=C*log(1+ DA) 其中c为尺度比较常数，DA为原始图像灰度值，DB为变换后的目标灰度值。 如下图所示，它表示对数曲线下的灰度值变化情况。 ?
，转换为可以在 R，Python 或 Scala 中最喜欢的建模库中尝试的格式，将预测转储回 csv 文件，由评估程序分析，迭代多次，最后由生产团队用 C++ 或 Java 重写，运行所有数据，并将最终预测输出到另一个数据库...对数变换后，直方图不集中在低端，更分散在X轴上。 例子2-6。可视化对数变换前后评论数分布 ? ?...请注意, 在对数转换后, 分布看起来更高斯, 除了长度为零的文章 (无内容) 的断裂。 例子2-7。可视化在有对数变换和没有对数变换时新闻文章流行度的分布。 ? ?...我们在没有对数变换和有对数变换的特色上，使用 Scikit Learn 执行10折交叉验证的线性回归。模型由 R 方评分来评估, 它测量训练后的回归模型预测新数据的良好程度。...利用经过对数转换在线新闻数据中的词数量预测文章流行度 ? 置信区间仍然重叠，但具有对数变换特征的模型比没有对数变换的表现更好。为什么对数转换在这个数据集上更成功？
恢复变换后的预测值： 对数变换后的预测值需要通过指数函数进行逆变换，以获得原始的预测值。...模型评估： 使用适当的评估指标（如均方误差、R平方等）来评估模型性能，确保选择的方法在测试数据上也表现良好。...# 异常值的识别和处理 读者问：“我怎样才能识别出数据中的异常值？发现异常值后，应该如何处理？我是否应该总是移除它们？” 大壮答：常见的异常值检测方法： 1....但R²也有缺陷，当模型过于复杂时，R²可能会过高。 2. MSE（均方误差）： 定义： MSE度量了模型预测值与实际值之间的平均差异的平方，值越小表示模型预测越准确。...如何选择评估指标： R²： 适用于理解模型对目标变量变异性的解释程度，但要注意过拟合可能导致R²过高。 MSE和RMSE： 适用于衡量模型的整体预测准确性，但要注意异常值可能对结果产生较大影响。
最重要的因素之一是货币供应量，它衡量一个经济体中可用的货币总量。...预测因子 该回归模型有两个预测因子：货币供应量占GDP的比率（M2/GDP）和美元指数(DXY)。货币供应量与GDP之比这一指标优于货币供应量，因为它是衡量经济中货币供应量过剩的指标。...对数变换 在上述两个变换之后，我们对目标变量和预测因子应用对数变换。因为所有的值都是正的并且显示出很高的正偏度，对数变换有助于后面线性模型的应用。 ?...目标变量和预测因子之间的相关性矩阵 利用转换后的变量，我们绘制一个相关矩阵来了解黄金价格与预测值之间的线性关系。...为了对模型进行评价，采用100个季度的滑动窗口对模型进行反复训练，并预测下一季度的平均金价，进行了样本外的回溯检验。最后，将预测值与实际值进行比较，计算出R2 ?
以下是您用于读取R中的数据并绘制时间序列图表的R代码 data = ts(data[,2],start = c(2003,1),frequency = 12) plot(data, xlab='Years...我们需要使系列在方差上保持稳定，以通过ARIMA模型产生可靠的预测。 ? 步骤3：记录变换数据以使数据在方差上保持不变 使系列在方差上保持平稳的最佳方法之一是通过对数变换转换原始系列。...步骤4：差分对数变换数据使得数据在均值和方差上都是平稳的 让我们看一下对数变换序列的差分图 。...步骤6：确定最佳拟合ARIMA模型 R中的预测包中的自动动态功能有助于我们即时识别最适合的ARIMA模型。以下是相同的代码。请在执行此代码之前在R中安装所需的“预测”包。...此外，预测误差的范围（即标准偏差的2倍）在预测蓝线的两侧显示橙色线。 ? 现在，长达3年的预测是一项雄心勃勃的任务。这里的主要假设是时间序列中的下划线模式将继续保持与模型中预测的相同。
以下是您用于读取R中的数据并绘制时间序列图表的R代码。...我们需要使系列在方差上保持稳定，以通过ARIMA模型产生可靠的预测。 步骤3：记录变换数据以使数据在方差上保持不变 使系列在方差上保持静止的最佳方法之一是通过对数变换转换原始系列。...步骤4：差分对数变换数据使得数据在均值和方差上都是固定的 让我们看一下对数变换序列的差分图 。...步骤6：确定最佳拟合ARIMA模型 R中的预测包中的自动动态功能有助于我们即时识别最适合的ARIMA模型。以下是相同的代码。请在执行此代码之前在R中安装所需的“预测”包。...此外，预测误差的范围（即标准偏差的2倍）在预测蓝线的两侧显示橙色线。 现在，长达3年的预测是一项雄心勃勃的任务。这里的主要假设是时间序列中的下划线模式将继续保持与模型中预测的相同。
做图像增强的原因 在图像形成的过程中，存在很多因素影响图像的清晰度 如：光照不够均匀，这会造成图像灰度过于集中； 由CCD(摄像头)获得图像时经A/D(数模)转换、线路传送时产生噪声污染...邻域处理思想：对点(x,y)和它的8个邻点求和再除以9(由邻域包围的像素灰度的平均值) 这种邻域处理思想在后续的图像滤波处理中是基本应用， 如均值滤波.../白变黑，如[0,255]，当图像为白时，像素值为255，生成新图像s=255-r就是黑色。...对数变换（对数和反对数变换）： 压缩像素值变换较大的图像的动态范围 对数变换的通用形式：s=c ? (1+r) 公式理解：r是输入图像像素值，s是输出图像像素值，c是常数 ? ?...与此类似，反对数变换相反，则是对高的灰度级拉伸，对低的灰度级压缩 ? 上图为对数变换应用，与为改进显示的频谱相比，这幅图像中可见细节的丰富度是很显然的。
cv2.imshow("original",o) logc=copy.deepcopy(o) rows=o.shape[0] cols=o.shape[1] for i in range(rows):#对数变换...对数变换应用在增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。对数变换实现了扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果，被广泛地应用于频谱图像的显示中。...一个典型的应用是傅立叶频谱，其动态范围可能宽达0～106直接显示频谱时，图像显示设备的动态范围往往不能满足要求，从而丢失大量的暗部细节；而在使用对数变换之后，图像的动态范围被合理地非线性压缩，从而可以清晰地显示...对数变换的一般形式为： s=T(r)=c*log(1+r) 其中，r为原始图像灰度值，c为尺度比较常数，s为对数变换后的目标灰度值。...例子： 由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。
周期性的变化往往比较复杂，且难以精确预测，因为其波动周期不如季节性那样固定。 随机波动（Noise） 随机波动是指时间序列中无法通过其他成分（如趋势、季节性或周期性）解释的随机成分。...接下来将基于常用的 LSTM（长短期记忆网络） 进行数据平稳化的讨论，并解释如何在深度学习模型中处理时间序列的平稳性问题。...一次差分的公式为： y_t' = y_t - y_{t-1} 在LSTM应用中，差分处理后通常有助于消除数据中的长期趋势，使得序列更加平稳。...例如，使用对数变换后，数据的变化通常变得更加线性。...从原始数据中减去季节性成分，得到去季节性后的数据。 3.5 标准化与归一化 标准化和归一化是数据预处理中的重要步骤，目的是将数据缩放到一个统一的范围内。
图像灰度的对数变换一般表示如公式所示： 其中c为尺度比较常数，DA为原始图像灰度值，DB为变换后的目标灰度值。...由于对数曲线在像素值较低的区域斜率大，在像素值较高的区域斜率较小，所以图像经过对数变换后，较暗区域的对比度将有所提升。这种变换可用于增强图像的暗部细节，从而用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。...对数变换实现了扩展低灰度值而压缩高灰度值的效果，被广泛地应用于频谱图像的显示中。...在下图中，未经变换的频谱经过对数变换后，增加了低灰度区域的对比度，从而增强暗部的细节。 下面的代码实现了图像灰度的对数变换。...图像灰度的伽玛变换一般表示如公式所示： 当γ>1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，压缩灰度级较低的部分。 当γ中灰度级较低的区域，压缩灰度级较高的部分。
g,b); } } } 同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊 2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板，是为了增强当前像素与周围像素的差别...255 : r; r = (r r; g = (g > 255) ?...这应该是最简单的变换了，s=f(x,y)，s为处理后的像素颜色值，而f(x,y)是什么函数，就决定了处理效果 如： 图像反转：s=L-1-r，常用于医学上的透视图的处理 对数变换：s=cLog(1+r)...，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素 幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！...代码示例，仅有对数变换，其它同理 // 对数变换 void ImageProcess::LogTransform(CImage* srcImage, CImage* outImage, int c)
同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊 2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板，是为了增强当前像素与周围像素的差别，产生的效果就是：锐化...r = (r > 255) ? 255 : r; ? r = (r r; ? g = (g > 255) ?...} 3.基本的灰度变换 这应该是最简单的变换了，s=f(x,y)，s为处理后的像素颜色值，而f(x,y)是什么函数，就决定了处理效果 如： 图像反转：s=L-1-r，常用于医学上的透视图的处理 对数变换...：s=cLog(1+r)，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素 幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！...代码示例，仅有对数变换，其它同理 ? // 对数变换 ?
尽管我们在网上经常遇到的一些小型数据集，如玩具数据集，它们通常包含了完整的特征和标签，没有异常或缺失值，但现实世界中的数据往往并非如此，它们常常存在缺失值。...独热编码（One Hot Encoding） 假设我们的数据集中包含许多类别特征，如国家、州、姓名等。这些特征在原始数据中通常以文本形式出现，而机器学习模型需要的是数值型数据。...以汽车价格预测为例，汽车类型如SUV或轿车可能会影响价格。在这种情况下，响应编码可以将汽车类型这一类别特征转换为数值特征。具体做法是，分别计算SUV和轿车的平均价格。...在这种情况下，我们可以采用对数变换技术来调整数据，减少其偏斜度。这样做可以使模型对异常值具有更好的鲁棒性，并能更准确地泛化到实际数据中。...对数变换是一种有效的特征工程方法，能够显著提升机器学习模型的预测性能。 以预测个人是否会拖欠贷款为例，我们可以考虑对工资数据进行对数变换。
通过GLM，我们可以对非正态数据进行建模和预测，并且能够处理计数数据，如客户购买数量、网站点击次数等。GLM还允许引入自变量的非线性效应，从而更好地拟合与响应变量之间的复杂关系。...train_lm <-......odel(train_lm) 预测值和观测值之间不匹配。部分原因是这里的响应变量在残差中不是正态分布的，而是泊松分布，因为它是计数数据。...忽略异常值测试，因为在更详细的观察中我们发现没有异常值。 我们还可以查看预测与量化残差图。...考虑以下关于服用不同补充剂时锻炼后钠摄入比例的分析，2300是推荐摄入量，所以我们将其标准化为这个值。...Net模型实现 R语言实现LASSO回归——自己编写LASSO回归算法 R使用LASSO回归预测股票收益 python使用LASSO回归预测股票收益
在建模过程中，时常需要对连续变量进行离散化处理，如将年龄进行分段。但是变量不同的离散化结果（如：年龄分为［0-20］还是［0-15］）会对模型产生不同影响。...42 6 48 A65 151 32 183 总计 700 300 1000 统计好后，就可以进行WOE值的计算，WOE公式如下： ?...根据对数变换曲线，可知，WOE取值为全体实数，且在大于0部分，WOE越大表示分组中存在违约样本可能性越大（正向作用），小于0部分，WOE越小则越表示了一种反向作用。...WOE没有考虑分组中样本占整体样本的比例，如果一个分组的WOE值很高，但是样本数占整体样本数很低，则对变量整体预测的能力会下降。因此，我们还需要计算IV值。...11 63 -0.7066 0.027 A64 42 6 48 -1.099 0.044 A65 151 32 183 -0.704 0.077 总计 700 300 1000 0.197 R语言实现
通常我们指的时间序列预测都是考虑定期观察的时间序列（如每分、每小时、每天、每周等）。比较经典的案例有：降水量预测、销售预测、流量预测等。...1.2 时间序列成分 时间序列包含很多特征中包含诸多成分，有： 趋势：指时间序列在较长一段时间内呈现出来的持续向上或者持续向下的变动； 季节性：指时间序列在一年内重复出现的周期性波动，如气候条件、生产条件...如下图所示：上面两张图为非平稳的时间序列，经过一阶差分后便得到了相对平稳的时间序列。当然，经过二阶差分后，其效果会更好。 ?...Box-Cox 变换既包含对数变换，又包含幂变换的依赖于参数 的变换族，定义如下： Box-cox 变换中的对数变换通常以自然对数 e 为底，因此如果 λ=0，则进行自然对数变换，否则会进行幂变换...选择好变换后，我们还需要利用逆变换得到原始测度上的预测值，逆 Box-Cox 变换如下表示： 「偏差调整」：使用 Box-Cox 变换来调整数据分布，其问题在于逆变换后得到的预测值不是预测分布的平均值
在线性模型中，相同的线性系数必须对计数的所有可能值工作。大量的计数也可能破坏无监督学习方法，如k-均值聚类，它使用相似性函数来测量数据点之间的相似性。k-均值使用数据点之间的欧几里得距离。...指数宽度的划分与对数变换非常相关，我们在“对数变换”中讨论。...对数变换后，直方图不集中在低端，更分散在X轴上。...目的是利用这些特征来预测文章在社交媒体上的用分享数量表示的流行度。在本例中, 我们将只关注一个特征——文章中的单词数。图2-8 显示了对数转换前后特征的直方图。...请注意, 在对数转换后, 分布看起来更高斯, 除了长度为零的文章 (无内容) 的断裂。
特征选择：使用技术如主成分分析（PCA）减少维度。特征变换：应用转换如对数变换以改善模型性能。6. 模型选择候选模型：列出适用于问题的机器学习算法。初步比较：快速试验多个模型以评估性能。...Python 中的 requests 库和 BeautifulSoup 库就是两个在进行网页爬虫时常用的工具。2.3 验证数据质量收集数据后，最后一步是验证数据的完整性和准确性。...“内力”分布sns.histplot(df['内力_log'], kde=True, ax=axs[0, 1])axs[0, 1].set_title('对数变换后的“内力”分布')# # 原始数据特征散点图...')plt.tight_layout()plt.show()在这个示例中，我们构造了一个具有极端值的“内力”数据列，然后对其应用了对数变换，以便在直方图上展示对数变换如何帮助缓解极端值造成的偏斜问题。...性能监控可能包括：实时监控：跟踪模型的预测性能，如准确率、响应时间等指标。日志记录：记录模型的使用情况和预测结果，以便于后续的分析和审计。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
