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特征fisher score

特征筛选-WOE和IV

背景 在评分卡建模流程中，WOE（Weight of Evidence）常用于特征变换，IV（Information Value）则用来衡量特征的预测能力。 文章取自：风控模型—WOE与IV指标的深入理解应用 代码取自：特征值筛选依据：IV值和WOE的python计算 WOE和IV的应用价值 WOE ......
特征 WOE

面向对象的三个基本特征：封装、继承、多态

封装 在面向对象编程中，封装是一种将数据和相关操作封装在一个单元内部的概念。它通过将数据和方法组合在一个类中，隐藏了内部实现的细节，只暴露了必要的接口给外部使用。 封装的目的是保护数据的完整性和安全性，同时提供一个清晰的接口供其他对象进行交互。通过封装，我们可以实现数据的隐藏和保护，防止外部对象直接 ......
特征 对象 三个

特征值问题——polynomial filtering 技术

引言 为什么会有polynomial呢？因为特征值求解的常用技术比如幂迭代等，会用到polynomial，这些多项式迭代可以写成这种形式，，q代表polynomial的度数。我们因此需要一些近似（approximation）技巧构造一个好的多项式$p_q$。 Filtering方法的用处：增加收敛性 ......
特征值 polynomial filtering 特征 问题

d3.shuffle以及Fisher–Yates算法

1.d3.shuffle D3.shuffle() 方法用于将数组中的元素随机排序。它使用 Fisher–Yates 洗牌算法，该算法是无偏的，具有最佳的渐近性能（线性时间和常数内存）。 D3.shuffle() 方法的语法如下： d3.shuffle(array, [start, end]) 其中 ......
算法 shuffle Fisher Yates d3

基于MFCC特征提取和HMM模型的语音合成算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022A 3.算法理论概述 语音合成是计算机生成自然人类语音的过程，广泛应用于语音助手、语音导航、无障碍通信等领域。基于Mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，MFCC）特征提取和隐马尔可 ......
算法 语音 模型 特征 matlab

【算法】数学之旅，根据素数特征寻找底数

当下午六点的钟声敲响，小悦如常地结束了一天的工作。她坐在工位上，脑海中不禁回想起自己学习数学的过程。那些数字、公式以及那些漫长夜晚的努力，都像是一段迷人的旋律，让她无法忘怀。当她沉浸在回忆中时，那迷人的微笑映入了旁人的眼帘，而这一幕恰好被一位同事捕捉到。 “你在笑什么呢？”同事好奇地问道。 “哦，没 ......
素数 底数 算法 特征 之旅

arc120D - Bracket Score 2

D - Bracket Score 2 看了题解之后发现自己是弱智 如果能够猜到答案就是前n大-前n小，那么这题就解决了，直接用一个栈模拟匹配即可。 #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cmath> #inc ......
Bracket Score 120D arc 120

多源异构数据信息的融合方式3 - 数据层/特征层融合

一、数据层融合 通过统一的数据格式来描述各个异构数据源。采用中间件整合的形式，利用轻量级的JSON来描述格式进行数据格式转换，以消除底层数据源之间的异构问题，实现多个数据源的统一访问。多源异构数据融合的关键在于语法异构和语义异构，本文使用JSON Schema来对数据源进行映射，来消除数据类型异构。 ......
数据 特征 方式 信息

sift特征提取--笔记

1）采用高斯差分金字塔，来近似高斯拉普拉斯算子，是为了在平滑滤波后依然保持尺度不变性，即在不同尺度下的特征不变。 2）采用不同的尺度下的高斯差分图像，是为了在不同尺度下，比较图像之间的特征点。如果一张图像比另一张放大了或缩小了，那么可以比较它们的不同尺度下的特征点。 3）特征点的要素：极值点；其它手 ......
特征 笔记 sift

4.1 Java面向对象：对象的概念及面向对象的三个基本特征

面向对象简称 OO（Object Oriented），20 世纪 80 年代以后，有了面向对象分析（OOA）、 面向对象设计（OOD）、面向对象程序设计（OOP）等新的系统开发方式模型的研究。对 Java 语言来说，一切皆是对象。把现实世界中的对象抽象地体现在编程世界中，一个对象代表了某个具体的操作 ......
对象 特征 三个 Java 4.1

fortran求矩阵特征值

拿来即用的求矩阵特征值的fortran程序 摘自宋叶志《Fortran科学计算与工程》 ! ! input: A(n,n)为输入的n*n的矩阵，tol是迭代停止的阈值 ! output: namda为主特征值,u(n)为输入矩阵的n个特征值 ! subroutine solveqr(A,n,namd ......
特征值 矩阵 特征 fortran

6.2 Sunday搜索内存特征

Sunday 算法是一种字符串搜索算法，由`Daniel M.Sunday`于1990年开发，该算法用于在较长的字符串中查找子字符串的位置。算法通过将要搜索的模式的字符与要搜索的字符串的字符进行比较，从模式的最左侧位置开始。如果发现不匹配，则算法将模式向右`滑动`一定数量的位置。这个数字是由当前文本... ......
特征 内存 Sunday 6.2

深入解析HTTP请求：了解请求特征与报文格式的关键秘密

这篇文章将带您深入了解HTTP请求的特征和报文格式。HTTP作为一种简单、灵活且易于扩展的协议，适用于各种操作系统和设备。我们还将探讨持久性连接如何提高请求的效率。了解HTTP报文的构成，包括起始行、头部字段和消息正文，将帮助您更好地理解HTTP的工作原理。无论您是初学者还是已经有一定了解的读者，本... ......
报文 特征 秘密 关键 格式

一些不错的python 特征工程包

特征工程在机器学习中是比较重要的，而且也是比较花费时间的，而且对于不同场景的业务（序列，机器视觉，NLP）会有不同的处理方式，整理了一些日常使用比较多的工具，可以参考 工具包 scikit-learn 比较老牌了，提供了不少特征工程的工具包，同时也提供了不少相关的算法实现 autofeat 实现上与 ......
特征 python 工程

面向对象编程特征？

面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）的特征包括以下几个方面： 封装（Encapsulation）： 封装是将对象的状态（属性）和行为（方法）捆绑在一起，并对外部隐藏对象的内部细节。 通过访问修饰符（如public、private、protected等）来限制 ......
特征 对象

机器学习算法原理实现——lightgbm，核心leaf-wise生长结合数据和特征并行+直方图算法+单边梯度抽样+互斥特征捆绑

算法亮点： 1、leaf-wise生长策略+特征并行和数据并行 让我们通过一个简单的例子来详细解释 LightGBM 的 Leaf-wise 生长策略。假设我们有以下的数据集：| 年龄 | 收入 | 购买 || | | || 20 | 3000 | 0 || 25 | 3500 | 0 || 30  ......
算法 特征 直方图 梯度 leaf-wise

特征点检测

斑点检测——LoG（Laplace of Gaussian） 原理 LoG对指定宽度斑点进行卷积时，参数中，取不同的σ响应幅值会不同，取响应幅值最大时候的σ用于检测该宽度的斑点。如下图（已经做了尺度归一化）。 一维形式如下： 二维形式如下： σ取不同的值，在一副图片中检测到的斑点尺寸也不同 响应幅值 ......
特征

12 面向对象三大特征

1 封装：提高程序的安全性。 将数据 (属性) 和行为 (方法) 包装到类对象中。在方法内部对属性进行操作，在类对象的外部调用方法。 在Python中没有专门的修饰符用于属性的私有，如果该属性不希望在类访问，前边使用两个‘____’。 2 继承：提高代码的复用性。 语法格式：class 子类类名（父 ......
特征 对象 三大 12

Python中进行特征重要性分析的9个常用方法

特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。 为什么特征重要性分析很重要? 如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集，每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一 ......
重要性 特征 常用 方法 Python

[论文阅读] Anomaly Detection with Score Distribution Discrimination

Anomaly Detection with Score Distribution Discrimination 1 Introduction 如图1所示。Fig 1a~1c。这些方法基于学习到的输入数据的特征转换（如重构误差或embedding距离），生成异常分数。然而，在表示空间中的优化会导致数 ......
Discrimination Distribution Detection Anomaly 论文

常见流量特征

蚁剑流量特征 base64 AES加密 传递函数: php 类常见@ini set("display errors","g")，@set time limit(@) ， asp 类常见 execute 同时蚁剑也有eval这种明显的特征 混淆加密后常_ox......= 这种形式，以_x 开头的参数 ......
流量 特征 常见

操作系统原理（1）---操作系统的定义、功能、特征

一、操作系统的定义 操作系统 （Operat ing System , OS ）是计算机系统中最基本的系统软件。它控制和管理整个计算机系统的硬件和软件，合理地组织调度计算机的工作和资源的分配，以提供用户和其他软件方便的接口和环境。 二、操作系统的功能与目标 1.管理系统的软硬件资源： 处理机管理 存 ......
系统 特征 原理 功能

机器学习算法原理实现——决策树里根据信息增益选择特征

先说熵的定义： 再看信息增益 信息增益是一种用于特征选择的指标，用于衡量特征对于数据集分类的贡献程度。它基于信息熵的概念，通过比较特征划分前后的信息熵差异来评估特征的重要性。信息熵是衡量数据集纯度的指标，表示数据集中的不确定性或混乱程度。信息熵越高，数据集的不确定性越大。 上述例子计算错误，gpt识 ......
算法 特征 原理 机器 信息

wright-fisher模型下遗传漂变基因固定的证明

# background 最近我导兴致大起准备进行组间交流开展群体遗传学的读书交流会，为了贪图内容的简易我先选了遗传漂变的部分 但并不是说要水过，多少要有点b格。 在遗传漂变的部分里有一个重要的模型Wright-Fisher 模型，很多群体遗传学教科书都会提到这个模型，但是关于该模型中的一个细节 假 ......
wright-fisher 基因 模型 wright fisher

定义变量的三个特征

## 定义变量的三个特征 定义变量的三个特征分别为：获取变量值的内存地址、查看变量值的数据类型、打印变量值 ```python height = 180 #变量名（描述性质） #获取变量值的内存地址，针对变量值 print(id(height)) #数据类型，针对变量值 print(type(hei ......
变量 特征 三个

定义变量的三个特征

定义变量的三个特征获取变量值的内存地址，针对变量值id（）：print（id（height））数据类型，针对变量值type（）：print（type（height）） # int类型（integer）name = ‘nick’print（type（name）） # str类型（string）打印变量 ......
变量 特征 三个

ICCV 2023 Oral | 突破性图像融合与分割研究：全时多模态基准与多交互特征学习

前言 本篇文章介绍来自大连理工大学的论文Multi-interactive Feature Learning and a Full-time Multi-modality Benchmark for Image Fusion and Segmentation，收录于 ICCV 2023 Oral，研 ......
模态 全时 突破性 基准 图像

定义变量的三个特征

[TOC] # 定义变量的三个特征 ## 变量名(描述性质) #### height = 180 ## 1. 获取变量值的内存地址，针对变量值 #### print(id(height)) #19082455688 ## 2.数据类型，针对变量值 #### print(type(height)) # ......
变量 特征 三个

操作系统原理 1.1_2 操作系统的特征

**学习教程：**【王道计算机考研 操作系统-哔哩哔哩】 https://b23.tv/fFY1XPi # 操作系统的特征 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3008601/202309/3008601-20230906083229145-97482 ......
系统 特征 原理 1.1

对象的特征

对象的一些特性 感觉有用的就 构造函数和析构函数 this指针 其他都是些细节 看构造函数和析构函数怎么写 1 #include <iostream> 2 using namespace std; 3 /*一个对象或者变量没有初始状态，对其使用后果是未知的 4 同样的使用完一个对象或变量，没有及时清 ......
特征 对象
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