简介Z-Score标准化是数据处理的一种常用方法.通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Z-Score分值进行比较. 一句话解释版本: Z-Score通过(x-μ)/σ将两组或多组数据转化为无单位的Z-Score分值,使得数据标准统一化,提高了数据可比性,削弱了数据解释性. 数据分析与挖掘体系位置Z-Score标准化是数据处理的方法之一.在数据标准化中,常见的方法有如下三种: Z-Score 标准化最大最小标准化小数定标法本篇主要介绍第一种数据标准化的方法,Z-Score标准化. 此方法在整

平台:Win7 64 bit,Matlab R2014a(8.3) “Matlab”是“Matrix Laboratory” 的缩写,中文“矩阵实验室”,是强大的数学工具.本文侧重于Matlab的编程语言侧面,讲述Matlab的基本语法,以及用Matlab语言进行程序设计.值得一提的是,Matlab从R2014a版本开始支持中文语言了! 1.基本概念 Matlab默认启动后界面: Matlab有关的文件后缀: File Extension Description .m MATLAB Code —

AJAX 文档 AJAX开发简略...................................................................................................................................1 一.AJAX定义.............................................................................................

DECOLOR: Moving Object Detection by Detecting Contiguous Outliers in the Low-Rank Representation Xiaowei Zhou et al. Abstract—Object detection is a fundamental step for automated video analysis in many vision applications. Object detection in a video

下载iso镜像: ISO镜像下载地址链接: http://pan.baidu.com/s/1i31bu5J 密码: obo1 单独破解文件下载链接: http://pan.baidu.com/s/1c0CGQsw 密码: h98h安装及破解步骤1) 运行"X:\setup.exe"或者运行 "X:\bin\win32\setup.exe" (如果你想在64位操作系统上安装32位的MATLAB)2) 选择 "install manually without

前面Andrew Ng的讲义基本看完了.Andrew讲的真是通俗易懂,只是不过瘾啊,讲的太少了.趁着看完那章convolution and pooling, 自己又去翻了翻CNN的相关东西. 当时看讲义时,有一点是不太清楚的,就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling,而且第一次的convolution很容易理解,针对一副图像来的,但是经过一次convolution和pooling 后,一副图像变成了好多副特征图(feature map)这时候再进行convolution时,该

========================================================================================== 最近一直在看Deep Learning,各类博客.论文看得不少 但是说实话,这样做有些疏于实现,一来呢自己的电脑也不是很好,二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL tutorial 写了些已有框架的代码(这部分的代码见github) 后来发现了一个matlab的Deep

数据拟合能够估计出数据变化的趋势,另外一个同等重要的应用是如何利用这一趋势,预测下一时刻数据可能的值.通俗点儿说,你观察苍蝇(蚊子,蜜蜂)飞了几秒,你也许会想“它下一个时刻可能在哪儿”,“呈现出什么样的状态”诸如此类的问题.预知未来这档子事儿对我们有一种不可抗拒的吸引力.别看我们预测的未来很近,但这对于实际应用有很大的帮助.比如减小解空间的范围,便于搜索.对于搜索问题,预测可以看成是对从当前状态到目标状态的启发评价函数.好吧,我承认我陷得太深了,都是复习人工智能搞得.扯得有点儿远了,继续说我们的

文章翻译的是Matlab最新的官方文档R2016b,可能后续如果我还有时间会继续翻译,希望能够帮到大家,翻译的不好请大家不要吐槽. Matlab官方文档地址:http://cn.mathworks.com/help/pdf_doc/matlab/getstart.pdf Desktop Basics  当您启动MATLAB时,桌面以其默认布局显示如下: 说明:请大家对照着英文原版看,我没有截图,因为实在太麻烦 桌面包括以下面板: •当前文件夹 - 访问您的文件. •命令窗口 - 在命令行中输入命

前言: 在上一讲Deep learning:五(regularized线性回归练习)中已经介绍了regularization项在线性回归问题中的应用,这节主要是练习regularization项在logistic回归中的应用,并使用牛顿法来求解模型的参数.参考的网页资料为:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex5/ex5.html.要解决的

美国康奈尔大学BioNB441在Matlab中的元胞自动机 介绍 元胞自动机(CA)是用于计算计划利用当地的规则和本地通信.普遍CA定义一个网格,网格上的每个点代表一个有限数量的状态中的细胞.过渡规则同时应用到每一个细胞. 典型的转换规则依赖于细胞和它的(4个或8个)近邻的状态,虽然临近的细胞也同样使用. CA的应用在并行计算研究,物理模拟和生物模拟.这个页面将考虑如何写出高效的MATLAB代码的CA的实施和看一些有趣的规则. Matlab代码注意事项 以下注意事项将说明使用Matlab程序计算

10.0.0.55 Writeup Web 0x01 easyweb 解题思路 题目很脑洞 用户名admin 密码123456进去可得到flag(密码现在换了) 解题脚本 无 Reverse 0x02 2ex 解题思路 题目给了一个ELF和一个out文件, out文件 运行ELF文件, 发现它会根据我的输入给出对应输出, 格式与out文件中的内容相仿 尝试直接爆破, 得到 flag{change53233} 解题脚本 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf

1.角度和弧度之间的转换公式? 设角度为 angle,弧度为 radian radian = angle * pi / 180; angle = radian * 180 / pi; 所以在matlab中经常设置一个参数,用于角度与弧度之间的转换:deg_rad=0.01745329252e0; 2.注意下面角度Angint的表示方法: Angint=[0,10,0]*deg_rad: 则:Angint(0) = 0;Angint(1) = 0.0175;Angint(2) = 0; 这种表示方

 一.Logistic回归实现 (一)特征值较少的情况 1. 实验数据 吴恩达<机器学习>第二课时作业提供数据1.判断一个学生能否被一个大学录取,给出的数据集为学生两门课的成绩和是否被录取,通过这些数据来预测一个学生能否被录取. 2. 分类结果评估 横纵轴(特征)为学生两门课成绩,可以在图中清晰地画出决策边界. 3. 代码实现 首先自己实现了梯度下降方法并测试 gradientDesent.m %Logistic gradientDesent function [Theta] = gradie

function [VertexData,FVCD,isBinary]=stl2matlab(stlfile) % STL2MATLAB reads STL-file, ASCII or binary format, into Matlab % % Usage: % % [VertexData, FVCD]=stl2matlab(stlfile) % % Input: % % stlfile - STL-file % % Output: % % VertexData - Cellarray co

警告:本文为小白入门学习笔记 在机器学习的过程中我们常常会遇到过拟合和欠拟合的现象,就如西瓜书中一个例子: 如果训练样本是带有锯齿的树叶,过拟合会认为树叶一定要带有锯齿,否则就不是树叶.而欠拟合则认为只要是绿色的就是树叶,会把一棵数也误认为树叶. 过拟合:如果我们的数据集有很多的属性,假设函数会对训练集拟合的非常好,也就是说损失函数J(theta)趋近于零,但是对新的样本却不能较为精确的预测(也就是不能够泛化到一般). 所以要解决过拟合问题(addressing overfitting): Op

1.异常值分析 异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值.异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析. 异常值分析 → 3σ原则 / 箱型图分析异常值处理方法 → 删除 / 修正填补 1.1 3σ原则 / 箱型图分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats % matplotlib inline # 异常值分析 # (1)3σ原则

函数文件1:real_fun.m function f=real_fun(x0,t0) f=(x0-x0^2)*exp(-t0); 函数文件2:fun.m function f=fun(x0,t0) f=(x0^2-x0)*exp(-t0)+2*exp(-t0); 函数文件3:fi.m function f=fi(x0) f=x0-x0^2; 脚本文件: tic; clc clear N=100; M=1000; t_h=1/M;%t的步长 x_h=1/N;%x的步长 x=0:x_h:1;%x的

转载链接:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/17/2964858.html 在上一讲Deep learning:五(regularized线性回归练习)中已经介绍了regularization项在线性回归问题中的应用,这节主要是练习regularization项在logistic回归中的应用,并使用牛顿法来求解模型的参数.参考的网页资料为:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/

1./etc/passwd  存储用户信息 [root@oldboy ~]# head /etc/passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/bash bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin 一行记录对应着一个用户,每行记录被冒号:分隔为7个字段,这7个字段的具体含义为: 用户名:密码:uid:gid:解释描述:家目录:登录shell 500及以前的uid都是系统用户

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将