特征fisher score
为什么要对数值类型的特征做归一化
### 对数值类型的特征进行归一化是为了确保不同特征之间的数值范围一致，从而有助于机器学习模型更好地理解和处理数据。以下是一些常见的原因和好处： 1. 梯度下降：在许多机器学习算法中，如线性回归、支持向量机、神经网络等，都使用梯度下降来最小化损失函数。如果不对特征进行归一化，那些具有较大范围值的特征 ......
高基数类别特征预处理：平均数编码
本文介绍了一种对高基数类别特征非常有效的编码方式：平均数编码。详细的讲述了该种编码方式的原理，在实际工程应用中有效避免过拟合的方法，并且提供了一个直接上手的代码版本。 ......
时间管理-时间的矛盾特征+时间管理的六步法则+时间管理的工具和技巧
# 一、时间的矛盾特征  时间浪费的角色： α = 0，α≠0* ......
LeetCode 周赛上分之旅 #40 结合特征压缩的数位 DP 问题
> ⭐️ **本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 \[彭旭锐] 和 [BaguTree Pro](https://www.mdnice.com/writing/85b28c4e60354865a423728e668fc570) 知识星球提问。** > > 学习数据 ......
C#面向对象的三大特征
一、封装 封装就是把客观事物封装成抽象的类，并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作，对不可信的类或者对象隐藏信息。简单地说，一个类就是一个封装了数据及操作这些数据的代码的逻辑实体。目的是增强程序的安全性、简化编程、代码的重用性更高，让修改或扩展更方便。 访问修饰符： public：访问 ......
BLE中GATT的服务和特征发现机制
# BLE中GATT的服务和特征发现机制 在BLE中，GATT客户端发现服务端服务的过程与经典蓝牙不同，经典蓝牙会有专门的SDP协议来完成。而BLE中，这个过程会直接在GATT层完成。直接在GATT层完成服务和特征的发现。 ## 相关ATT的协议 GATT层协议基于ATT协议，因此一些Attri ......
使用LSH 进行特征提取
局部敏感哈希(LSH)通常用于近似最近邻算法(ANN) 操作(向量搜索)。LSH的特性也可以在以矢量为输入的神经网络模型中得到利用(例如，各种的音频、视频和文本嵌入等内容信号)。 通常情况下，特定领域模型中输入的流形是复杂的（非i. i. d）。这种复杂性使得使用计算密集型操作的多层感知机来分离这些 ......
微信技术分享：揭秘微信后台安全特征数据仓库的架构设计
本文将介绍微信的安全数据特征仓库的背景起源、技术演进、当前的架构设计和实践，以及数据质量保证系统的实现。希望给中大型IM系统的安全数据特征仓库的设计带来启发。 ......
opencv-python特征匹配
本章节介绍暴力特征匹配，FLANN特征匹配等。 根据前面章节获取的图像特征点和描述子之后，可以将两幅图像进行特征匹配。 1 暴力特征匹配 通过枚举的方式进行特征匹配，使用第一幅图像中一个特征的描述子，并使用一些距离计算将其与第二幅图像中的所有其他特征匹配，返回最近的一个。 opencv中提供的函数是 ......
opencv-python特征检测
本章节介绍Harris角点检测，SIFT关键点检测，shi-Tomasi角点检测，SURF特征检测，ORB特征检测。 特征检测是提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。其结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点，连续的曲线或连续的区域。 特征检测包括边缘检测，角检测，区 ......
解析数论之有限阿贝尔群及其特征、狄利克雷特征
###### @Coding: Typora+LaTeX ###### @Author : [DorinXL](https://dorinxl.gitee.io/)（[博客](https://www.cnblogs.com/DorinXL/)） ###### @Time : 2023/8/4 ## ......
C--存储类型和特征修饰
C语言中的存储类型和特征修饰 C语言中的变量定义 C语言变量定义的格式为： 存储类型 特征修饰 数据类型 变量名 存储类型：决定变量的存储位置 特征修饰：决定变量的特征属性 数据类型：决定变量的存储空间和数据范围 变量名：决定变量的引用标识 一般定义变量时，前两者都是省略的，比如 ``` c cha ......
HBase-HBase的特征、优缺点、应用场景
一、Hbase的概念 HBase是Hadoop的生态系统，是建立在Hadoop文件系统（HDFS）之上的分布式、面向列的数据库，通过利用Hadoop的文件系统提供容错能力。如果你需要进行实时读写或者随机访问大规模的数据集的时候，请考虑使用HBase！ HBase作为Google Bigtable的开 ......
操作系统的特征和体系结构
操作系统的主要特征 OS特征 -- 并发 并发(concurrency)：指处理多个同时性活动的能力。 由于并发将会引发很多的问题：活动切换，保护，相互依赖的活动间的同步。 注意与并行(parallel)区分：与并发类似，但多指不同程序同时在多个硬件部件上执行。 OS特征 -- 共享 共享(shar ......
触觉智能RK3562-主打优势特征有哪些？
RK3562作为瑞芯微新推出的低功耗、高性价比的通用SOC，在智能商显和工业控制领域又为深圳触觉智能增加了一款强有力的高性价比产品。RK3562是一款专为智能显示设备设计的高性能、低功耗四核应用处理器，其工规版本RK3562J还具备CAN FD接口，工作温度可达-40~85℃。 那么这款有什么优势呢 ......
基于双目人脸图像ORB特征提取匹配的人脸三维点云提取和建模的matlab仿真
1.算法理论概述 三维人脸建模是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的人脸建模方法通常基于单张图像，难以准确地获取人脸的三维信息。而基于双目图像的人脸建模方法则可通过多视角的信息获取，实现更加精确的三维人脸建模。本文提出了一种基于双目人脸图像ORB特征提取匹配的人脸三维点云提取和建模方法，该方法利 ......
概念与特征
#### 一、概念 负责管理协调硬件、软件等计算机资源的工作；为上层用户、应用程序提供简单易用的服务；是一种系统软件。 #### 二、特征 ###### 1.并发、共享、虚拟、异步 指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。操作系统的并发性是指计算机中同时存在多个运行的程序，因此它具有处理和调度多个程序 ......
OpenCV4之特征提取与对象检测
## 1、图像特征概述 ### 图像特征的定义与表示  **图像特征表示是该图像唯一的表述，是图像的DNA** ## ......
数据分析特征工程之处理经纬度数据案例小叙
在传统机器学习中，经纬度是一种常见的地理信息特征。在处理经纬度特征时，可以采取以下几种方法： 使用原始的经纬度值：将经纬度作为原始特征值输入模型中，例如在波士顿房价数据中，将经纬度作为模型的输入之一。但是需要注意的是，使用原始的经纬度值可能会导致模型对于数据的解释性不足，因为经纬度是一个二维空间的坐 ......
特征选择 - Fisher Score
特征选择的目的 在理想情况下，特征选择想要达到以下效果： 简化模型以提高可解释性：通过减少特征的数量，模型变得更简单，更容易理解。这对于那些需要理解模型如何做出预测的领域（如医疗或信贷评分）非常重要。 改进模型性能：通过消除无关或冗余的特征，模型的预测性能可能会得到提高。这是因为无关或冗余的特征可能 ......
2023.29 人工智能的发展特征
今年以来，人工智能又热了起来，发展有以下几个特征:涌现出很多大模型，它们使用大量数据集进行训练，所以称它们为大型语言模型 (LLM)。这些模型是生成式的。这意味着他们可以创建新内容，无论是文本、图像、声音、视频、3D 对象，甚至是计算机代码。这是相较于旧人工智能模型的一个进步，旧的 AI 模型主要用 ......
特征1-40，把数据负值变为0以及标签的负值变0
端元8角度角度32.63距离2 端元16角度30.0377距离2.5686 端元29角度30.6477距离2.4886 端元40角度30.6距离2.57 ......
特征1-40，把数据负值变为0以及标签的负值变正
端元8角度32.40距离2.05 端元16角度30.1209距离2.67 端元29距离2.465角度30.5241 端元40角度30.7209距离2.49 ......
特征1-40，把数据负值变为正值以及标签的负值变正
端元8角度39距离8.2 端元16角度30.8571 距离4.0731 端元29角度31.0328 距离3.2722 端元40角度31.3 距离3.2 ......
特征1-44，只把数据负值变为0
端元数8距离2 角度33 端元数16距离2.99 角度30 端元数29距离2.71 角度30.86 端元数40距离2.6 角度30.7 ......
特征1-40，只把数据负值变为正值
端元8角度40 距离8.4 端元16距离 3.9 角度32.16 端元29距离3.2205角度32.1438 端元40 距离3.1852 角度33.0585 ......