张贤达出版的《时间序列分析— 高阶统计量方法》一
书是国内盲信号分离研究的里程碑，书中介绍了盲分离
的理论基础及有关算法，经典。
2022-05-25 15:44:25
7.42MB
1
时序预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)时间序列预测（完整源码和数据）
数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-05-25 11:07:12
622KB
本文通过对植物幼苗分类的实际例子来感受一下超大核的魅力所在。这篇文章能让你学到：
通过对论文的解读，了解RepLKNet超大核的设计思想和架构。
如何使用数据增强，包括transforms的增强、CutOut、MixUp、CutMix等增强手段？
如何调用自定义的模型？
如何使用混合精度训练？
如何使用梯度裁剪防止梯度爆炸？
如何使用DP多显卡训练？
如何绘制loss和acc曲线？
如何生成val的测评报告？
如何编写测试脚本测试测试集？
如何使用余弦退火策略调整学习率？
原文链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/124959038
2022-05-25 11:07:09
931.02MB
时序预测 | MATLAB实现BP神经网络时间序列预测（完整源码和数据）
数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-05-25 09:09:27
144KB
基于K近邻分类算法的情感识别matlab仿真+含代码操作演示视频
运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-25 09:09:15
15.53MB
差分隐私保护通过添加噪声使数据失真, 从而起到保护隐私的目的, 对于一个严格定义下的攻击模型, 其具有添加噪声少、隐私泄露风险低的优点。介绍了差分隐私保护的理论基础和最新研究进展, 详细阐述了分类、聚类等差分隐私学习方法的最新研究情况, 介绍了一个差分隐私保护的应用框架PINQprivacy integrated queries, 并对未来的研究发展方向进行了展望。
2022-05-25 00:45:42
1.25MB
1
数据挖掘标准
标准：
OLE DB for DM and XML for Analysis
SQL/Multimedia for Data Mining
Java Data Mining API
*Predictive Model Markup Language预测模型标记语言
XML格式为基础，被用于描述统计与数据挖掘模型的开放标准，令各种数据挖掘工具的定义和共享后续的预测模型成为可能，通过使用标准的XML解析器对PMML进行解析，应用程序能够知道模型输入和输出的数据类型、模型详细的格式，并且按照标准的数据挖掘术语来解释模型的结果。
*Crisp-DM
偏重于挖掘过程和周期
Common Warehouse Metadata
2022-05-24 22:43:26
1.13MB
1
2月22日打卡学习记录
一开始把Aliyun和Docker账号搞混了，出了很多模型奇妙的bug最后还是好不容易在最后关头跑通了。。太难了我的天。
通过pycharm终端构建图像
将图像推送到我的注册表
成功记录得分：-16
2月26日打卡学习记录
因为数据很多，所以我们使用tsfresh来生成功能，只是一个自动的功能工程，然后套入了模型。
后续思路是使用transformer来进行预测。
2022-05-24 22:38:19
12.07MB