1.背景    项目须要,打算用python实现矩阵的去噪和归一化.用numpy这些数学库没有找到非常理想的函数.所以一怒之下自己用标准库写了一个去噪和归一化的算法,效率有点低,只是还能用,大家假设有须要能够拿去.  (1)去噪算法:依据概率论的知识,假设一组数据服从正态分布,我们设均值是n,方差是v,那么对于每一个离散数值有百分之九十二以上的概率会在(n-3*v,n+3*v)的区间内. 所以这里的去噪功能主要是实现假设超出了区间就将这个值标记为区间所能容忍最大值.  (2)归一化:找到输入队列

目前已有若干版本的子程序库公开发表,它们各有特色.本程序库中的开平方算法为快速逼近算法,它能达到牛顿迭代法同样的精度,而速度加快二十倍左右,超过双字节定点除法的速度. 本子程序库对<单片机应用程序设计技术>一书附录中的子程序库作了重大修订: (1)按当前流行的以 IBM PC 为主机的开发系统对汇编语言的规定,读者不必再进行修改,便可直接使用.(2)对浮点运算子程序库进行了进一步的测试和优化,对十进制浮点数和二进制浮点数的相互转换子程序进行了彻底改写,提高了运算精度和可靠性.(3)新增添了若干

# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com #归一化块滤波 import cv2 import numpy as np fn="test3.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加上高斯噪声,能够參考曾经博文中的内容 ...... ...... #滤波去噪 lbimg=cv2.blur(newimg,(3,3)) cv2.imsh

一 (0,1)标准化: 这是最简单也是最容易想到的方法,通过遍历feature vector里的每一个数据,将Max和Min的记录下来,并通过Max-Min作为基数(即Min=0,Max=1)进行数据的归一化处理: python的代码实现: #-*-coding:utf-8-*- import numpy as np def MaxMinNormalization(x,Max,Min): x = (x - Min) / (Max - Min); return x; a = np.array([[

1接口 接口的概念: Java 语言中的接口很好的展现了接口的含义: IAnimal.java /* * Java的Interface很好的体现了我们前面分析的接口的特征: * 1)是一组功能的集合,而不是一个功能 * 2)接口的功能用于交互,所有的功能都是public,即别的对象可操作 * 3)接口只定义函数,但不涉及函数实现 * 4)这些功能是相关的,都是动物相关的功能,但光合作用就不适宜放到IAnimal里面了 */ package com.oo.demo; public interfac

一.什么是继承                                                                          继承是一种创建新的类的方式,在python中,新建的类可以继承自一个或者多个父类,原始类称为基类或超类,新建的类称为派生类或子类. python中类的继承分为:单继承和多继承 class ParentClass1: #定义父类 pass class ParentClass2: #定义父类 pass class SubClass1(Par

一.接口与归一化设计 Java接口是一系列方法的声明,是一些方法特征的集合,一个接口只有方法的特征没有方法的实现,因此这些方法可以在不同的地方被不同的类实现,而这些实现可以具有不同的行为(功能). 由于python中没有Interface方法,根据Java接口的定义,可以抽象出python中的接口:一个类所具有的方法的特征集合. 可以通过继承来实现接口方法,在python中,继承有两种用途: 继承基类的方法,并且做出自己的改变或者扩展(代码重用) 声明某个子类兼容于某基类,定义一个接口类Inte

1 接口与归一化设计 1.1 归一化概念: 归一化的好处: 1.归一化让使用者无需关心对象的类是什么,只需要知道这些对象都具备某些功能就可以了,这极大降低了使用者的使用难度. 2.归一化使得高层的外部使用者可以不加区分的处理所有接口兼容的对象集合 继承的两种用途 一:继承基类的方法,并且做出自己改变或者扩展(代码重用):实践中,继承的这种用途意义并不很大,甚至常常是有害的.因为它使得子类与基类出现强耦合. 二:声明某个子类兼容于某基类,定义一个接口类(模仿java的Interface),接口类中

一.什么是继承 继承是一种创建新的类的方式,新建的类可以继承自一个或者多个父类,原始类称为基类或超类,新建的类称为派生类或子类. 派生:子类继承了父类的属性,然后衍生出自己新的属性,如果子类衍生出的新的属性与父类的某个属性名字相同,那么再调用子类的这个属性,就以子类自己这里的为准了. python中类的继承分为:单继承和多继承 class ParentClass1: #定义父类 pass class ParentClass2: #定义父类 pass class SubClass1(ParentC

一.接口与归一化设计: 1.归一化让使用者无需关心对象的类是什么,只需要知道这些对象都具备某些功能就可以了,这极大地降低了使用者的使用难度. 2.归一化使得高层的外部使用者可以不加区分的处理所有接口兼容的对象集合. 二.继承的两种用途: 1.继承基类的方法,并且做出自己的改变或者拓展(代码重用):实践中,继承的这种用途意义并不是很大,甚至常常是有害的,因为他使得子类与基类出现强耦合. 2.声明某个子类兼容与某基类,定义一个接口类(模仿java的interface),接口类中定义了一些接口名(就是

为什么需要激活函数 为什么需要归一化 python内置函数:enumerate用法总结 待办 激活函数的用途(为什么需要激活函数)? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层节点的输入都是上层输出的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron)了,那么网络的逼近能力就相当有限.正因为上面的原因,我们决定引入非线性函数作为激励函数,这样深层神经网络表达能力就更加强大

梯度下降法是优化函数参数最常用.简单的算法 通常就是将一组输入样本的特征$x^i$传入目标函数中,如$f(x) = wx + b$,再计算每个样本通过函数预测的值$f(x^i)$与其真实值(标签)$y^i$之差,然后计算所有差的平方和获得一个关于$w$损失函数$L(w)$: $L(w) = \sum\limits_{i=0}^m [f(x^i) - y^i]^2 =  \sum\limits_{i=0}^m (wx^i + b - y^i)^2 $ 目标就是让通过调整$w$让这个损失函数尽量小.

关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 使用这种方法的目的包括: 1.对于方差非常小的属性可以增强

处理数据要用到Pandas,但是没有学过,不知道是否有直接对某一列归一化的方法调用.自己倒弄了下.感觉还是比较麻烦. 使用Pandas读取到数组之后想把其中的'MonthlyIncome'一列进行归一化,网上的栗子都是对整个dataframe进行归一化,因为我的数据有些列是类别,不能使用: import pandas as pd import numpy as np #加载数据 #cvs df = pd.read_csv("train1.csv") #规格化 s = (df['Mont

归一化设计 #继承同时具有两种含义 # 1.继承基类的方法,并且做出自己的改变或者扩展 # 2.声明某个子类兼容于某个基类,定义一个接口类,子类继承接口类,并且实现接口中定义的方法. # 实践中,继承的第一种含义意义并不很大,甚至常常是有害的,因为它使得子类与基类出现强耦合. # 继承的第二种含义非常重要,它又叫"接口继承" # 接口继承是指上是要求做出一个良好的抽象,这个抽象规定了一个兼容接口,使得外部调用者无需关心具体细节,可一视同仁的处理实现了特定接口的所有对象 # 这个程序设计

1.先在子类本身找,如果子类没有,会去父类找 class Dad: '这个是爸爸类' money=10#Dad类的数据属性 def __init__(self,name): print("爸爸") self.name=name def hit_son(self): print("%s 正在打儿子" %self.name) class Son(Dad): pass print(Son.money)#继承父类的数据属性 s1=Son("gouguoqi&quo

  关于数据预处理的几个概念 归一化 (Normalization): 属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 除了上述介绍的方法之外,另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值(通常是1-0)之间,这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现. 使用这种方法的目的包括: 1.对于方差非常小的属性可以

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

cv2.namedWindow("image_",0)  cv2.imshow("image_",image)就可以随意缩放显示图片的窗口大小啦. ---------------------------------------------------------------------------------------- 图片归一化, norm_size为归一化的大小=64或128等等. image = cv2.resize(image, (norm_size,

import pandas as pd #函数定义时指明自变量,指明自变量的类型,指定自变量的默认值 #函数定义时,可以通过"自变量名称=常量"的方式指定自变量的默认值,调用时可以省略对应的自变量(按默认调用),如果写明对应的常量或变量,则按对应的变量来调用函数 #函数定义时,指明变量的类型,这样使用者在调用时 可以明确变量的具体类型 def do_danyuandata(file_name:str,sheet_name:str,hang_name:int,lie_name:int):