提出一种融合多种特征的图像过曝光区域检测算法。利用转换的亮度特征和颜色特征，并新引入亮颜特征和边界邻域特征来构成特征向量，用L2正则化逻辑非线性回归方法。对实验图像进行过曝光区域检测，结果显着示，相较于亮度阈值法和采用亮度和颜色特征的常规检测方法，约会新特征后的改进算法检测出的过照射范围区域连通性更好。
2021-03-02 19:06:08
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线性回归餐厅情感分析
目录表
描述
线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还是否定的。 它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域
使用以下项目创建项目：
python版本：3.9.1
NumPy库版本：1.20.0
熊猫库版本：1.2.2
数据集
制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。 常见词（例如“ the”，“ a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中是否使用单词）。 除了评论是肯定的（1）还是否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置
下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。 将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码
将以下内容添加到类文件中：
x = logistic_regression("train_d
2021-02-26 12:05:53
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实现内容：1.时间序列上，已知之前数据，预测未来数据。(ARMA模型)
2.有邻阶矩阵，通过其他路口预测对应路口车流量。(线性回归模型)
文件中包含项目题目说明，数据，实现代码，代码说明以及代码分析，有问题可以私信。
qq：1140087313
2021-02-19 13:02:10
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WomenEmployment_vs_SocialeconomicFactors：多元线性回归
2021-02-17 22:06:38
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