岭参数的又一确定方法    岭参数（Ridgeparameter）是统计建模中常见的一种模型参数，它主要用于欠拟合模型中的正则化，也就是抑制过拟合的现象，避免过多的迭代次数对模型的不良影响，改善模型的泛化能力。岭参数会根据训练数据中的情况，动态变化，以最大限度的平衡模型的准确率和精度，但该参数的确定的方法一般是以为统计上的方法，如依靠训练样本数据来调节其参数等。  &...

doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2023.06.018引用格式：王瑞，林志坚，陈平平.基于改进DeepSort 的行人跟踪方法研究[J].无线电通信技术,2023,49(6):1117-1124.[WANG Rui,LIN Zhijian,CHEN Pingping.Research on Pedestrain Tracking Method Based on Impro...

在机器学习领域中，K均值算法是一种常见的聚类算法。通过K均值算法，我们可以对数据进行分组，从而发现数据中的潜在模式。然而，在实际应用中，我们往往需要在K均值算法中进行特征选择，以便提高聚类效果。本文将讨论K均值算法中的特征选择方法，并探讨其在实际应用中的意义。K均值算法是一种基于距离的聚类算法，其核心思想是将样本划分为K个不同的簇，使得同一簇内的样本相似度高，不同簇之间的样本相似度低。在K均值算法...

基于改进YOLOv3的目标检测方法研究作者：王继千 刘唤唤 廖涛 朱小东正则化目的来源：《现代信息科技》2022年第16期        摘 要：针对目标检测算法YOLOv3检测精度低、目标识别效果差等问题，从特征提取和特征融合的角度提出一种改进的YOLOv3目标检测算法。采取连续残差结构和深度卷积双路特征提取来扩展感受野，在深度卷积模块中以改进的混合池化来...

LASSO算法在大数据下的特征选择研究论文素材LASSO算法在大数据下的特征选择研究在大数据时代，特征选择是机器学习和数据挖掘领域一个关键的问题。特征选择的目的是从大量的数据特征中到能够最好地解释数据的特征子集，以便于提高模型性能、减少模型的复杂性以及加快训练和预测的速度。近年来，基于LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）算法...

lasso筛选特征    Lasso筛选特征是一种常见的特征选择方法，它可以在高维数据中选择出最重要的特征，从而减少模型复杂度和提高预测准确性。Lasso算法利用L1正则化来惩罚模型中不重要的特征，使得这些特征的系数趋近于0，从而达到特征选择的目的。与其他特征选择方法相比，Lasso的优点在于它可以同时进行特征的选择和参数的调整，而且能够处理具有高度相关性的特征。在实际应用中，...

特征提取与特征选择1.特征提取特征提取，通常称为特征工程，是指从数据集中提取有助于建模、分析过程和预测结果的特征，是机器学习和深度学习的基础，是实现有效机器学习和深度学习模型的关键环节。特征提取的主要目的是从原始数据中提取出有价值的特征，从而提升模型的精确度。特征提取的方法主要有：1）非监督学习：非监督学习通过聚类、主成分分析（PCA）、奇异值分解、独立成分分析（ICA）等方法从原始数据中提取出有...

matlab相机标定过程相机标定是计算机视觉领域中一项非常重要的技术。它是指通过使用已知的特征点对相机进行标定，以便计算图像中某一点的真实位置。在matlab中，相机标定的过程可以分为以下几个步骤：1. 特征点提取首先，我们需要在一组图片中提取出可以使用的特征点。这些特征点通常是指具有稳定性和表征性等特点的点，例如边缘和角点等。2. 特征点匹配在提取出特征点后，我们需要将这些特征点进行匹配。我们可...

现代电子技术Modern Electronics Technique2024年2月1日第47卷第3期Feb.  2024Vol. 47  No. 30  引  言近年来，具有不稳定性的可再生能源发电设备大量的被并入电网，从而导致并网电源输出的不确定性，引发一系列电能质量问题，如谐波、振荡、暂降等干扰[1]。这些干扰会对电网的安稳运行带来严重危害，准确识别电能...

人脸识别核心算法在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。我们在这方面的主要工作包括：∙ 基于LGBP的人脸识别方法问题：统计学习目前已经成为人脸识别领域的主流方法，但实践表明，基于统计学习的方法往往会存在“推广能力弱”的问题，尤其在待识别图像“属性”未知的情况...

基于matlab的病虫害检测识别研究毕设代码    由于涉及病虫害检测识别的算法目前比较多，下面以基于图像处理和深度学习算法的病虫害检测识别为例介绍。    一、图像处理方法    1. 图像预处理    在进行病虫害检测识别任务前，需要对图像进行预处理，以提取出对于检测的目标特征。常用的图像预处理方法有以下几种：&n...

detectsurffeatures函数    DetectSurfFeatures函数是一个MATLAB函数，用于检测图像中的SURF特征。它的基本原理是在给定图像的每个像素点上检测特征，以标识特征点，并衡量每个点的稳定性。SURF特征的计算依赖于形状，灰度强度以及梯度信息，因此它非常适合用于检测简单特征，例如角点，边缘和局部变化点（如纹理）。正则化损伤识别matlab&nb...

Matlab中的特征提取和特征选择技巧特征提取和特征选择是机器学习和模式识别领域中至关重要的步骤。在实际应用中，数据集往往包含大量的特征，但并非所有特征都对问题的解决有贡献。因此，通过提取有意义的特征并选择最具代表性的特征，可以大幅提高模型的准确性和泛化能力。在Matlab中，有许多功能强大且易于使用的工具可以帮助我们完成这些任务。正则化损伤识别matlab一、特征提取特征提取是将原始数据转换成一...

MATLAB中的特征选择与降维方法介绍引言特征选择与降维是机器学习和模式识别领域中非常重要的一部分，它们可以帮助我们从高维数据中提取出最重要的信息，减少特征空间的维度，并提高学习算法的效率和准确性。MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的特征选择和降维的方法和工具，本文将对其中的一些方法进行介绍。一、特征选择方法1.1 过滤方法过滤方法是一种简单而直观的特征选择方法，它通过对特征进...

关于lr的基本操作问题正则化逻辑回归模型在机器学习的领域中，逻辑回归（LR）是一种常用的分类算法。它通过建立逻辑函数来预测概率。本文将讨论关于LR的基本操作问题，包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估等方面的内容。一、数据预处理数据预处理是机器学习中非常重要的一步，对于LR模型也不例外。在进行LR之前，需要进行以下数据预处理操作：1. 数据清洗：首先，我们需要对数据进行清洗，去除重复值、缺失值和...

桥本甲状腺炎性结节与甲状腺微小乳头状癌鉴别诊断：基于MRI影像组学机器学习的应用王庆军1，程流泉1，符永瑰1，梁晓晶1，洪柳2，李梦露1*1.解放军总医院第六医学中心放射诊断科，北京100048；2.解放军总医院第六医学中心病理科，北京100048；*通信作者李梦露【基金项目】2021年北京市海淀区卫生健康发展科研培育计划立项项目（HP2021-32-80501）【摘要】目的研究基于甲状腺MRI多...

python逻辑回归模型建模步骤以Python逻辑回归模型建模步骤为标题，下面将详细介绍逻辑回归的建模步骤。1. 数据准备在建模之前，首先需要准备好用于训练和测试的数据集。数据集应该包含特征和目标变量。特征是用于预测目标变量的属性，而目标变量是我们要预测的变量。确保数据集中没有缺失值，并对数据进行必要的清洗和转换。2. 数据探索与可视化在进行建模之前，我们需要对数据进行探索和可视化，以了解数据的分...

逻辑回归模型优化实例 -回复什么是逻辑回归模型？如何优化逻辑回归模型？逻辑回归是一种用于解决二分类问题的统计模型，它通过将自变量与因变量的线性关系映射到一个特定的函数（称为逻辑函数），来预测样本的类别。逻辑回归模型使用的是最大似然估计方法，通过最大化观测数据的似然函数，来估计模型的参数。然而，逻辑回归模型也存在一些问题，因此需要进一步优化。以下是一些常用的逻辑回归模型优化方法：1. 特征选择：逻辑...

Python实现逻辑回归LogisticRegression完整过程Python实现逻辑回归(Logistic Regression)完整过程在机器学习领域中，逻辑回归(Logistic Regression)是一种非常常用的分类算法。它通过对样本的特征进行分析，预测输出为特定类别的概率。本文将详细介绍使用Python实现逻辑回归的完整过程。1. 数据准备首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。...

逻辑回归 特征二值化逻辑回归中的特征二值化是指将连续型的特征（feature）转换为二值（binary）的过程。在逻辑回归中，通常使用二进制的特征来表示输入数据，这对于处理某些问题非常有效。具体来说，特征二值化的步骤通常如下：一、选择阈值： 选择一个阈值，将连续型的特征划分为两个类别。这个阈值可以是根据问题的特点、数据的分布以及领域知识来确定的。二、应用阈值： 将选择的阈值应用于原始的连续型特征，...

正则化逻辑回归模型逻辑斯蒂回归模型    逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的机器学习方法，属于分类算法，它可以用来预测一个样本属于哪一类。它早在19上世纪60年代就被发明出来了。    在实际应用中，逻辑斯蒂回归是一种用二元逻辑（0和1）来预测分类问题的统计模型，通过分析给定的特征来判断是否属于特定的类。其实，逻辑斯蒂回归...

什么是逻辑回归算法？逻辑回归算法是机器学习算法中的一种，常用于二分类问题的建模和预测，在实际的应用中被广泛使用。它的优点是简单、易于理解和实现，且结果易于解释。同时，逻辑回归也有其适用性的限制。本文将从以下几个方面介绍为什么逻辑回归算法是被广泛使用的机器学习算法。一、逻辑回归算法的原理逻辑回归算法根据自变量（也称为特征）对应的系数和截距来得出一条线性方程式，此方程式可以将自变量与因变量（二分类的目...

逻辑回归模型建模步骤和例题逻辑回归模型建模步骤如下：1. 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等。2. 特征选择：选择对目标变量有影响的特征，可以使用相关性分析、特征重要性评估等方法。3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。4. 特征缩放：对特征进行缩放，通常采用标准化或归一化方法。5. 模型训练：使用逻辑回归算法对训练集进...

Matlab中的数据预处理方法详解引言数据预处理是数据分析的重要环节，它涉及到对原始数据进行清洗、转换和集成等操作，以获得高质量、完整、一致和可用的数据，为后续的分析和建模提供良好的基础。Matlab作为一个强大的数值计算和数据处理工具，提供了丰富的函数和工具箱来支持各种数据预处理任务。本文将详细介绍Matlab中常用的数据预处理方法，包括数据清洗、数据变换、特征选择和离值处理等。正则化工具包一...

featuretools使用指南Featuretools是一个开源的Python库，用于自动化特征工程。它可以帮助数据科学家快速构建机器学习模型所需的特征，从而加快模型开发的速度。本文将介绍Featuretools的基本概念、使用方法以及一些实际应用案例。一、基本概念1. 实体（Entity）：实体是指数据中的一个表格。每个实体都有一个唯一的标识符，由实体名称和索引变量组成。2. 变量（Varia...

强化学习算法中的特征选择方法详解强化学习算法是一种机器学习方法，其目标是使智能体在与环境互动的过程中，通过试错来学习最优的行为策略。在强化学习中，特征选择是非常重要的一环，它可以帮助算法在面对复杂的环境时更好地进行学习和决策。本文将详细介绍强化学习算法中的特征选择方法。一、特征选择的背景和意义特征选择是指从原始数据中选择出对学习任务最有用的特征，以减少学习的复杂度，提高学习的准确性和效率。在强化学...

深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用已经取得了许多令人瞩目的成果。然而，深度学习模型的黑盒性质也给研究人员带来了一定的挑战，尤其是在理解模型的决策过程和分析模型的特征重要性方面。本文将探讨深度学习模型特征重要性分析的方法，并介绍一些常见的技术和工具。一、特征重要性分析的意义在深度学习模型中，特征是指输入数据中的各个维度，如像素值、词向量等。特征重要性分析的目的是通过评估各个特征对模型...

级联稀疏卷积与决策树集成的病理图像细胞核分割方法宋 杰 1, 2    肖 亮 2, 3    练智超 2摘要  数字病理图像分析对于乳腺癌、肾癌等良恶性分级诊断具有重要意义, 其中细胞核的形态测量是病理量化分析的关键. 然而, 由于病理图像背景复杂, 细胞核高密度分布、细胞粘连等, 个体细胞核精准分割是一个挑战性问题. 本文提出一个级联稀疏卷积...

㊀２０２３年６月A c t aG e o d a e t i c ae tC a r t o g r a p h i c aS i n i c a J u n e,２０２３㊀㊀第５２卷㊀第６期测㊀绘㊀学㊀报V o l．５２,N o．６引文格式：宋尚真，杨怡欣，王会峰，等．高光谱图像稀疏约束与自编码器特征提取相结合的异常检测方法[J]．测绘学报,２０２３,５２(６):９３２Ｇ９４３．D O I:１０...

基于因子特征的高维稀疏投资组合优化    基于因子特征的高维稀疏投资组合优化    摘要：在资本市场中，投资者面临着如何选择最佳的投资组合来实现最大化收益和最小化风险的问题。传统的投资组合优化模型有一定的局限性，尤其是在处理高维矩阵和稀疏数据时的困难。本文将介绍一种基于因子特征的高维稀疏投资组合优化方法，该方法能够更好地解决高维稀疏数据的优化问题。 ...