平衡准确率是对所有类别的准确率的平均，它对每个类别的重视程度是一样的，无论这个类别的样本数量多少。因此，它可以更好地反映模型在各个类别上的性能，特别是在处理不平衡数据集时。...加权 F1 值则是对每个类别的 F1 值进行加权平均，权重通常是每个类别的样本数量。因此，加权 F1 值可以反映出模型在各个类别上的性能，并且对样本数量多的类别给予更高的权重。...scikit-learn 对平衡准确率的定义是，它等同于具有类平衡样本权重的 accuracy_score，且与二进制案例具有相同的理想属性。...宏观 F1 分数通过平均每个类别的 F1 分数进行计算（宏观让所有类别都有同等的权重，因此给予代表性不足的类别更高的权重），其中每个类别都被赋予相同的权重。...如果在类别不平衡的情况下，你希望给予大类别更多的权重，那么加权 F1 分数是一个好的选择。
2） K个训练集经过弱学习器得到k个学习模型 3） 对k个模型的预测结果采用投票的方式得到最终的分类结果，如果是回归模型，可以取平均值或加权平均值。...，根据该弱学习器的错误率更新权重，给错误率高的训练样本的权重值变高，在下一次学习中得到更多重视 3） 依次训练之后多每个弱学习器，并不断迭代更新权重 4） 对最终的k个弱学习器结果进行整合 Boosting...Boosting：每次训练的的数据集不变，但每个样例在学习器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的学习结果进行更新。 2）样本权重： Bagging：使用均匀取样，每个样本的权重相同。...2.3更新训练数据集的样本权重， ? ? 式中，Zm是规范化因子，将Wmi的值规范化到0-1之间，使得 ? 。对于二分类算法，弱分类器 ?...的输出值为{-1,1}，类别标签yi的取值为{-1,1}，如果样本被正确分类， ? ， ? 取值较小，相反如果样本分类错误， ? ， ? 取值较大，则权重变高，在之后的训练过程中会得到更多的重视。
高斯核：简单来说，方框不变，将原来每个方框的值是 相等的，现在里面的值是符合高斯分布的，方框中心的值最大，其余方框根据 距离中心元素的距离递减，构成一个高斯小山包。...高斯模糊简单点说： 在某些情况下，需要对一个像素的周围的像素给予更多的重视 三、medianBlur—图像中值滤波 简称：中值模糊 顾名思义就是用与卷积框对应像素的中值来替代中心像素的值。...中心点邻近区域像素的高斯加权平均值。...因此边界也会别模糊掉 双边滤波在同时使用空间高斯权重和灰度值相似性高斯权重 空间高斯函数确保只有邻近区域的像素对中心点有影响， 灰度值相似性高斯函数确保只有与中心像素灰度值相近的才会被用来做模糊运算...所以这种方法会确保边界不 会被模糊掉，因为边界处的灰度值变化比较大 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt
图片简介NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库，其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算，例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。...()加权平均值是将数组中各数值乘以相应的权数，然后再对权重值求总和，最后以权重的总和除以总的单位数（即因子个数）。...numpy.average() 根据在数组中给出的权重，计算数组元素的加权平均值。该函数可以接受一个轴参数 axis，如果未指定，则数组被展开为一维数组。...True))-----------------输出结果如下：a数组是：[1 2 3 4]无权重值时average()函数：2.5有权重值时average()函数：2.0元组(加权平均值,权重的和)：(2.0...若一组数据的标准差较大，说明大部分的数值和其平均值之间差异较大；若标准差较小，则代表这组数值比较接近平均值。
相反，如果b = n，我们仅获得所有观测值的平均值，而看不到任何趋势。 在此示例中，b = 6个月是“平滑”季节性因素的合理选择，因为我们计算的是整个年度（13个月）的平均值。...但是，b = 12或b = 18是同等有效的选择。根据b的选择，我们将更多的权重赋予与时刻t（b = 12）相同的季节或相反季节（b = 6或b = 18）的观测值。...减轻此问题的可能解决方案是为观察值赋予不同的权重，从而计算加权平均值而不是简单平均值。 理论上讲，接近时间t的观测比更远的观测更重要，并且权重更大。...图3：带宽为6、24和42的加权移动平均线；x轴：时间，y轴：搜索百分比 这是核估计背后的基本思想：对不同距离的观测值赋予不同的权重。 权重(1-i/b) 的上述选择相当随意，其他权重也可以理解。...这个想法的原理很简单：对于天然气价格范围内的任何一点，我们都会计算价格接近该点的频率，并给予较接近的价格更多的权重，而向较远的价格赋予较小的权重。
均方误差（Mean Square Error，MSE） 均方误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离平方的平均值。...也就是说， MSE 会对误差较大（>1）的情况给予更大的惩罚，对误差较小（<1）的情况给予更小的惩罚。从训练的角度来看，模型会更加偏向于惩罚较大的点，赋予其更大的权重。...如果样本中存在离群点，MSE 会给离群点赋予更高的权重，但是却是以牺牲其他正常数据点的预测效果为代价，这最终会降低模型的整体性能。我们来看一下使用 MSE 解决含有离群点的回归模型。...这往往是我们不希望看到的。 2. 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE） 平均绝对误差指的就是模型预测值 f(x) 与样本真实值 y 之间距离的平均值。...因为 MAE 计算的是误差 y-f(x) 的绝对值，无论是 y-f(x)>1 还是 y-f(x)<1，没有平方项的作用，惩罚力度都是一样的，所占权重一样。
每出现一个新的观察值，就要从移动平均中减去一个最早的观察值，再加上一个最新的观察值，计算移动平均值，这一新的移动平均值就最为下一期的预测值。...移动平均法有两种极端情况:(1)在移动平均值的计算中包括的过去观察值的实际个数 ? ，这时利用最新的观察值作为下一期的预测值；(2) ? ，这时利用全部的 ? 个观察值的算术平均值作为预测值。...期的观察值的权数等于0，而实际上往往是最新观察值包含更多信息，因具有更大的权重。 ? ▲计算移动平均值例子 ? 2. 加权移动平均法 加权移动平均给固定跨越期限内的每个变量值以相等的权重。...其原理是：历史各期产品需求的数据信息对预测未来期内的需求量的作用是不一样的。除了以 ? 为周期性变化外，远离目标期的变量值的影响力相对较低，故应给予较低的权重。 加权移动平均法的计算公式： ?...约定平均了多少以前的数据)来进行平滑修改当前的值，来生成一个平稳的趋势曲线。 物理意义：系数 ? 越小就说明对过去测量值的权重越低，也就是对当前抽样值的权重越高。
较大的窗口将导致更平滑的曲线，但会减缓对趋势的反应，而较小的窗口将更敏感地跟随数据的波动。...它对最近的数据点给予较高的权重，而对较早的数据点给予较低的权重。这使得EMA更适合用于追踪快速变化的数据。...数据插值：多项式插值是多项式拟合的特殊情况，它通过已知数据点之间的多项式来估计中间值。多项式拟合的一般原则是选择合适的多项式阶数。...在每个局部区域，距离某个数据点越近的数据点将获得更大的权重，而距离较远的数据点将获得较小的权重。这样，Loess能够更好地拟合数据的局部特性，同时降低了全局模型的过拟合风险。...它是一种线性平滑滤波器，通过拟合多项式来估计数据点的平均值，以减小噪声和突发波动。Savitzky-Golay滤波器的主要思想是在局部窗口内对数据进行多项式拟合，从而获得平滑后的估计值。
该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来的像素值。...如果设置为（1，1）处理结果就是原图，核中每个权重值相同，称为均值。 ---- 三.方框滤波 1.原理 方框滤波又称为盒式滤波，它利用卷积运算对图像邻域的像素值进行平均处理，从而实现消除图像中的噪声。...图像高斯平滑也是邻域平均的思想对图像进行平滑的一种方法，在图像高斯平滑中，对图像进行平均时，不同位置的像素被赋予了不同的权重。...高斯平滑与简单平滑不同，它在对邻域内像素进行平均时，给予不同位置的像素不同的权值。 下图是 3 * 3 和 5 * 5 内核的高斯模板。...高斯滤波让临近的像素具有更高的重要度，对周围像素计算加权平均值，较近的像素具有较大的权重值。如下图所示，中心位置权重最高为0.4。
6.重要性权重调整：根据不同任务的需求，可以通过对不同层的权重进行调整，降低某些层的重要性，从而减小模型的大小。 二、我可不可以直接把相邻几层的参数合并来减少模型体积？...精度下降：合并参数会减少模型的参数量，可能导致模型在某些任务上的表现下降，特别是在需要更多细节和特定层级信息的任务上。...四、假设我有一个数组arr包含128个数字，请以矩阵相乘的方式将其采样为32个数字，得到的32个数字是128个数字的加权平均值，权重随机。...为了将一个包含128个数字的数组arr采样为32个数字的加权平均值，我们可以使用矩阵相乘的方法。首先，我们创建一个大小为32x128的权重矩阵weights，其中每个元素都是随机生成的权重值。...然后，将数组arr视为大小为1x128的矩阵，并通过矩阵乘法将其与权重矩阵相乘。最后，将得到的32x128结果矩阵按行求和，得到一个大小为32的加权平均值数组。
本篇讲的主要是对验证码图片的二值去边去线降噪。 最近天热了。人也有点疲惫，不打太多字。...这个具体要看你的图片的边框值是多少，需要你看情况。...中值滤波medianBlur： 这个中值滤波 基本思想是用像素点邻域 灰度值的中值 来代替该像素点的灰度值，让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点。...高斯滤波：GaussianBlur函数： 高斯滤波 是需要对一个像素的周围的像素给予更多的重视。因此，可通过分配权重来重新计算这些周围点的值。...这可通过高斯函数（钟形函数，即喇叭形数）的权重方案来解决 # 将每个像素替换为该像素周围像素的均值 image1 = cv2.imread('66666.png') result = cv2.blur(
如果轴是整数元组，则对元组中指定的所有轴执行平均值计算，而不是以前的单个轴或所有轴。 weightsarray_like，可选 与a中的值相关联的权重数组。...a中的每个值根据其关联的权重对平均值做出贡献。权重数组可以是 1-D（在这种情况下，其长度必须是给定轴上a的大小）或与a相同形状。如果weights=None，则假定a中的所有数据的权重都等于 1。...这是为了向后兼容以前版本的函数。这些参数对函数的返回值没有影响，在这个版本和以前的 numpy 版本中可以安全地忽略。...aweightsarray_like，可选 观察向量权重的一维数组。这些相对权重对于被认为“重要”的观察通常很大，对于被认为不太“重要”的观察则较小。...weights类似数组，可选 与a形状相同的权重数组。仅对a中的每个值对应的权重对箱计数做贡献（而不是 1）。如果density为 True，则权重将被归一化，以使范围上的密度积分保持为 1。
许多加速技术（例如共轭梯度）仅在批量学习中操作。 对权重动态和收敛速率的理论分析更简单。 尽管批量更新具有优势，但在处理非常大的数据集时，随机学习仍然通常是首选方法，因为它更简单更快。...最后一层一般用Tanh激活函数，产生一个问题就是梯度在-1或1附近非常小，神经元饱和学习很慢，容易产生梯度消息，模型产生更多接近-1或1的值。...，即使是在现代神经网络中也是如此。 在激活函数的饱和点（边缘）取得值可能需要更大的权重，这可能使模型变得不稳定。 七、技巧6：初始化权重 权重的初始值对训练过程有很大的影响。...八、技巧7：选择学习率 学习率是模型权重在算法的每次迭代中更新的量。较小的学习率可能导致收敛较慢，但可能得到更好的结果，而较大的学习率可能导致更快的收敛，但可能得到不太理想的结果。...建议当权重值开始来回变化，例如振荡时，减小学习率。 大多是方案在权重向量“振荡”时减小学习率，并在权重向量遵循相对稳定方向时增加学习率。 显然，为网络中的每个权重选择不同的学习率可以提高收敛性。
PYTHON中的简单移动平均（SMA） 简单移动平均是可以用来预测的所有技术中最简单的一种。通过取最后N个值的平均值来计算移动平均值。我们获得的平均值被视为下一个时期的预测。...elecequip["x"].rolling(window=3, center=True).mean() PYTHON中的加权移动平均（WMA） 简单移动平均非常朴素，因为它对过去的所有值给予同等的权重...但是当假设最新数据与实际值密切相关，则对最新值赋予更多权重可能更有意义。 要计算WMA，我们要做的就是将过去的每个观察值乘以一定的权重。...例如，在6周的滚动窗口中，我们可以将6个权重赋给最近值，将1个权重赋给最后一个值。...（EMA） 在“指数移动平均”中，随着观察值的增加，权重将按指数递减。
在注意力 softmax 之后的局部注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是来自序列中每个令牌到具有全局注意力的每个令牌（前x个值）和到注意力窗口中的每个令牌的注意力权重。 1值）。...在注意力 softmax 之后的局部注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是来自序列中每个令牌到具有全局注意力的每个令牌（前x个值）和到注意力窗口中的每个令牌的注意力权重。 1值）。...在注意力 softmax 之后的全局注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是每个具有全局注意力的令牌对序列中的每个令牌的注意力权重。...在注意力 softmax 之后的全局注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是每个令牌对序列中每个令牌的全局注意力的注意力权重。...在注意力 softmax 之后的全局注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。这些是每个令牌对序列中每个令牌的全局注意力的注意力权重。
通常在分类任务中可以使用投票法，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果，在回归任务中可以使用平均法，即将这个k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结构，还可以基于距离远近进行加权平均或加权投票...，距离越近的样本权重越大。...如果选择较小的k值，相当于用较小的领域中的训练实例进行预测，“学习”的近似误差会减小，只有与输入实例较近的训练实例才会对结果起作用，但缺点是学习的估计误差会增大，预测结果会对近邻的实例点非常敏感。...如果选择较大的k值，就相当于用较大领域中的训练实例进行预测，其优点是可以减小学习中的估计误差，但是学习的近似误差会增大，这是与输入实例较远（不相似）的训练实例也会对预测结果起作用，使得预测发生错误，k值得增大就意味着整体的模型变得简单...k值一般选取一个比较小的数值，通常采用交叉验证法来选取最优的k值。
测试的时候，将测试样本都分别送入所有分类器中，取得到最大值的类别作为其分类结果。这是因为到分类面距离越大，分类越可信。...优缺点 优点 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点 对输入数据的表达形式很敏感（离散、连续，值极大极小之类的）。...KNN的回归 在找到最近的 k 个实例之后，可以计算这 k 个实例的平均值作为预测值。或者还可以给这 k 个实例添加一个权重再求平均值，这个权重与度量距离成反比（越近权重越大）。...，分配到距离最近的聚类中心处，接着第二个就是第三步，更新类中心，做法是计算每个类的所有样本的平均值，然后将这个平均值作为新的类中心值，接着继续这两个步骤，直到达到终止条件，一般是指达到设定好的迭代次数。...缺点 k-平均方法只有在簇的平均值被定义的情况下才能使用，且对有些分类属性的数据不适合。 要求用户必须事先给出要生成的簇的数目 k。 对初值敏感，对于不同的初始值，可能会导致不同的聚类结果。
每次，使用基于采样重新加权机制的学习路径，我们对原始训练集合中的每个样本赋予一个权重，我们根据前一个子模型的损失曲线和当前集合的损失值（称之为学习轨迹），为原始训练集中的每个样本分配一个权重。...DoubleEnsemble算法 01 算法 其中SR为： SR算法中的(1)为， 为了防止极值的影响，我们将样本划分为B个分桶，并且给予同一个分桶中的样本一样的权重， 其中b为第个分桶的平均值...具体而言，简单样品的损失很小，会导致值较大，因此权重较小。 然而，该项也会增强噪声样本，因为仅根据损失值很难区分噪声样本和难以分类的样本。我们通过的损失曲线来区分它们（上图b）。...因此，噪声样本的归一化损耗曲线将增加，从而导致较大的值和较小的权重。对于简单易分类的样品，它们的标准化损耗曲线更有可能保持不变或者轻微波动，这会导致值适中。...对于难以分类的样本，它们的归一化损失曲线在训练过程中缓慢下降，这表明它们对决策边界的贡献。这导致值较小，因此权重较大。如果上图1c所示。使用不仅增加了难分类样本的权重，而且也增加了难分类样本的权重。
数值型描述统计 算数平均值 样本中的每个值都是真值与误差的和。 算数平均值表示对真值的无偏估计。...求平均值时，考虑不同样本的重要性，可以为不同的样本赋予不同的权重。...np.max() / np.min() / np.ptp()：返回一个数组中最大值/最小值/极差（最大值减最小值） import numpy as np # 产生9个介于[10, 100)区间的随机数...# 在np中，使用argmax获取到最大值的下标 print(np.argmax(a), np.argmin(a)) # 在pandas中，使用idxmax获取到最大值的下标 print(series.idxmax...，那么通过这些样本计算的方差会小于等于对总体数据集方差的无偏估计值。
然而，在 NumPy 中仍然可以对形状不相似的数组进行操作，因为它拥有广播功能。较小的数组会广播到较大数组的大小，以便使它们的形状可兼容。...如果满足以下规则，可以进行广播： ndim较小的数组会在前面追加一个长度为 1 的维度。 输出数组的每个维度的大小是输入数组该维度大小的最大值。...函数说明如下： numpy.amin() 和 numpy.amax() 这些函数从给定数组中的元素沿指定轴返回最小值和最大值。...numpy.average() 加权平均值是由每个分量乘以反映其重要性的因子得到的平均值。 numpy.average()函数根据在另一个数组中给出的各自的权重计算数组中元素的加权平均值。...考虑数组[1,2,3,4]和相应的权重[4,3,2,1]，通过将相应元素的乘积相加，并将和除以权重的和，来计算加权平均值。
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