K-近邻算法 文章目录K-近邻算法学习目标1.10 交叉验证,网格搜索1 什么是交叉验证(cross validation)1.1 分析1.2 为什么需要交叉验证**问题:那么这个只是对于参数得出更好的结果,那么怎么选择或者调优参数呢?**2 什么是网格搜索(Grid Search)3 交叉验证,网格搜索(模型选择与调优)API:4 鸢尾花案例增加K值调优 学习目标 掌握K-近邻算法实现过程 知道K-近邻算法的距离公式 知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题 知道kd树实现搜索的过程 应用KNeighborsClassifier实现分类 知道K-近邻算法的优缺点 知道交叉验证实现过程 知道超
2023-03-28 16:38:25 113KB 交叉 交叉验证 学习
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简答表达式求值,可以计算整数,用栈和算符优先关系实现
2023-03-27 19:41:06 45KB 表达式求值
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二值化 VS2017编译通过,可直接运行 包括扫描二值化 灰度变换 分段线性变换 灰度分布均衡化 投影法 直方图显示 R直方图统计
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1首先运用 CEEMDAN 算法加入高斯白噪声,将信号分解成一系列 IMF 分量 2然后采用小波软阈值去噪方法对含噪声较多的高频 IMF分量进行去噪处理 3最后将去噪处理的 IMF 分量和其余分量进行重构,获得去噪后的信号。 可直接跑,无需重复购买。(因为内置PinPu函数也已补全)
2023-03-27 15:16:41 3KB 算法 重构
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对噪声背景中插值FFT 方法估计正弦信号频率的精度进行了研究,导出了不加窗和加Hanning 窗时频 率估计均方根误差与信噪比及FFT 长度的关系式;分析了不加窗情况下当信号频率接近FFT 频率分辨率!f 的整数倍 时,由于插值的方向错误对频率估计精度的影响;指出了不加窗时该方法在噪声背景中的频率估计误差远远大于文 [2]中用一个特定的纯测试信号得到的结果;讨论了加窗对频率估计误差的影响. 最后给出了Monte CarIo 模拟实验与 理论分析的对比结果.
2023-03-26 14:22:25 246KB FFT 正弦信号
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Pandas使用这些函数处理缺失值: isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series dropna:丢弃、删除缺失值 axis : 删除行还是列,{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how : 如果等于any则任何值为空都删除,如果等于all则所有值都为空才删除 inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df fillna:填充空值 value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名,value是值) method : 等于ffill使用前
2023-03-26 13:14:38 74KB AND AS pandas
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gpinter :用于广义Pareto插值方法的R包 广义帕累托插值法是一种基于仅包含一些阈值和括号份额的信息的表格来重建完整分布的方法。 它通常用于收入和财富的研究,但也可以与其他类型的数据一起使用。 有关广义帕累托插值的更多详细信息,请参见。 安装 您可以使用以下R代码安装此软件包: install.packages("devtools") devtools::install_github("thomasblanchet/gpinter") 文献资料 有关程序包工作原理的说明,请在R控制台中键入?function_name ,以查看 和每个函数的文档。 给Stata用户的说明 尽管没有等效于gpinter本地Stata命令,但是您可以通过使用用户编写的rsource命令调用R代码,从Stata中应用广义Pareto插值。 演示了如何进行此工作。 在线申请 如果您不想使用R,您仍然
2023-03-25 10:08:05 301KB R
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pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法 如下面这个DataFrame,按照Mt分组,取出Count最大的那行 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]}) df Count Mt Sp Value 0 3 s1 a 1 1 2 s1 b 2 2 5 s2 c 3 3 10 s2
2023-03-24 11:07:39 59KB AND AS dataframe
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保守值法matlab代码种群耦合的最大熵模型 本文中介绍了模型 该存储库使您可以学习Matlab中的最小线性耦合和完整耦合模型。 然后可以计算文章中使用的预测。 脚本EXAMPLE.m中提供了示例。 警告 该代码使用.mex函数,从而使Matlab可以运行C代码。 .mex文件必须在运行脚本COMPILE_mex_files.m.的新计算机上使用之前进行编译COMPILE_mex_files.m.
2023-03-24 10:08:15 56KB 系统开源
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前言 最近遇到一个问题,在一个页面需要动态渲染页面内的表单,其中包括 checkbox 表单类型,并且使用 Element 组件 UI 时,此时 v-model 绑定的数据也是动态生成的 例如: 定义的 data 的 form 里面是空对象,需要动态生成里面的 key export default { data() { return { form: {} } }, } 从后端接口得到 checkList,这个就是动态生成的表单数据 v-for 循环 checkList,得到 key,然后直接 v-model=“form.key” 动态生成 form 里面的 key <el-
2023-03-23 23:15:31 46KB box c check
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