chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

電子發(fā)燒友App

硬聲App

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>白話空間統(tǒng)計(jì)之地理加權(quán)回歸

白話空間統(tǒng)計(jì)之地理加權(quán)回歸

12下一頁(yè)全文
收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴

評(píng)論

查看更多

相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦

ADI公司的人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法確保高效空間利用與工作人員安全

ADI今天推出ADI EagleEye? ADSW4000人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法,用于檢測(cè)和統(tǒng)計(jì)會(huì)議室或辦公室等室內(nèi)空間中的人數(shù)。
2021-11-30 10:00:541007

加權(quán)遞推平均濾波法是什么

加權(quán)遞推平均濾波法是對(duì)遞推平均濾波法的改進(jìn),即不同時(shí)刻的數(shù)據(jù)加以不同的權(quán)。通常是,越接近現(xiàn)時(shí)刻的數(shù)據(jù),權(quán)取得越大。給予新采樣值的權(quán)系數(shù)越大,則靈敏度越高,但信號(hào)平滑度越低。下面直接看C代碼的實(shí)現(xiàn)
2022-01-11 07:01:39

回歸算法之邏輯回歸的介紹

回歸算法之邏輯回歸
2020-05-21 16:25:15

回歸算法有哪些,常用回歸算法(3種)詳解

回歸是數(shù)學(xué)建模、分類和預(yù)測(cè)中最古老但功能非常強(qiáng)大的工具之一。回歸在工程、物理學(xué)、生物學(xué)、金融、社會(huì)科學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用,是數(shù)據(jù)科學(xué)家常用的基本工具。回歸通常是機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的第一個(gè)算法。通過(guò)學(xué)習(xí)
2020-07-28 14:36:05

回歸系數(shù)表的變量

(二)讀懂邏輯回歸結(jié)果 —— 哪個(gè)變量值得關(guān)注
2019-09-26 13:40:29

回歸預(yù)測(cè)之入門

式子吧,不然看一些相關(guān)的論文可就看不懂了,這個(gè)系列主要將會(huì)著重于去機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)描述這個(gè)部分,將會(huì)覆蓋但不一定局限于回歸、聚類、分類等算法。回歸與梯度下降:回歸在數(shù)學(xué)上來(lái)說(shuō)是給定一個(gè)點(diǎn)集,能夠用一條曲線
2018-10-15 10:19:03

Clark Labs TerrSet 18.10 地球系統(tǒng)綜合地理信息軟件系統(tǒng)

和IDRISI圖像處理工具,以及垂直應(yīng)用的一個(gè)Constellation。 TerrSet提供了業(yè)界最廣泛的一套地理空間工具在一個(gè)單一的,負(fù)擔(dān)得起的包。有沒(méi)有必要購(gòu)買昂貴的附加組件來(lái)擴(kuò)展你的研究能力
2015-10-18 22:28:43

Edge Impulse的回歸模型

Edge Impulse的回歸模型可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式,并將其應(yīng)用于新數(shù)據(jù)。 非常適合預(yù)測(cè)數(shù)字連續(xù)值。
2021-12-20 06:21:35

Multivariate Linear Regression多變量線性回歸

吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)-手寫筆記三 - Multivariate Linear Regression 多變量線性回歸
2020-06-11 17:02:50

TensorFlow實(shí)現(xiàn)多元線性回歸(超詳細(xì))

在 TensorFlow 實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性回歸的基礎(chǔ)上,可通過(guò)在權(quán)重和占位符的聲明中稍作修改來(lái)對(duì)相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸。在多元線性回歸的情況下,由于每個(gè)特征具有不同的值范圍,歸一化變得至關(guān)重要
2020-08-11 19:35:23

TensorFlow實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性回歸

本小節(jié)直接從 TensorFlow contrib 數(shù)據(jù)集加載數(shù)據(jù)。使用隨機(jī)梯度下降優(yōu)化器優(yōu)化單個(gè)訓(xùn)練樣本的系數(shù)。實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性回歸的具體做法導(dǎo)入需要的所有軟件包: 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,所有的輸入都線性增加
2020-08-11 19:34:38

TensorFlow邏輯回歸處理MNIST數(shù)據(jù)集

本節(jié)基于回歸學(xué)習(xí)對(duì) MNIST 數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理,但將添加一些 TensorBoard 總結(jié)以便更好地理解 MNIST 數(shù)據(jù)集。MNIST由https://www.tensorflow.org
2020-08-11 19:36:01

TensorFlow邏輯回歸處理MNIST數(shù)據(jù)集

本節(jié)基于回歸學(xué)習(xí)對(duì) MNIST 數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理,但將添加一些 TensorBoard 總結(jié)以便更好地理解 MNIST 數(shù)據(jù)集。MNIST由https://www.tensorflow.org
2020-08-11 19:36:31

Tensorflow的非線性回歸

Tensorflow 非線性回歸
2020-05-12 10:19:42

labview如何輸入振動(dòng)信號(hào),如何實(shí)現(xiàn)頻率加權(quán)呢?

本人初學(xué),找了很多資料還是不會(huì),拜請(qǐng)大師們幫忙!我有一組加速度-時(shí)間關(guān)系圖,記錄了每1s對(duì)應(yīng)的加速度值,這些值都是已知的?,F(xiàn)在我要把這組加速度信號(hào)頻率加權(quán)(要進(jìn)行車輛平順性評(píng)價(jià)),該怎么輸入數(shù)據(jù)
2015-04-27 07:14:38

logistic回歸是什么?

logistic 回歸(內(nèi)附推導(dǎo))
2019-08-06 11:36:28

matlab回歸分析總結(jié)

1、多元線性回歸2、多項(xiàng)式回歸3、非線性回歸4、逐步回歸[hide][/hide]
2012-03-20 10:26:23

【原創(chuàng)視頻】白話講解ADC&剖析影響ADC結(jié)果關(guān)鍵因素-2

大家上午好!今天由黃忠老師為大家講解ADC,剖析影響ADC結(jié)果關(guān)鍵因素,歡迎大家留言討論與交流!前期回顧:【原創(chuàng)視頻】白話講解ADC&剖析影響ADC結(jié)果關(guān)鍵因素-1
2021-06-23 10:54:58

使用KNN進(jìn)行分類和回歸

的模型,可以用于回歸和分類任務(wù)。大部分的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都是用它的名字來(lái)描述的KNN也是一樣,使用一個(gè)空間來(lái)表示鄰居的度量,度量空間根據(jù)集合成員的特征定義它們之間的距離。對(duì)于每個(gè)測(cè)試實(shí)例,使用鄰域來(lái)估計(jì)響應(yīng)
2022-10-28 14:44:46

使用PyMC3包實(shí)現(xiàn)貝葉斯線性回歸

分布。這個(gè)方法相當(dāng)復(fù)雜,原理方面我們這里不做詳細(xì)描述,這里只說(shuō)明一些簡(jiǎn)單的概念,為什么使用MCMC呢?  頻率主義和貝葉斯回歸方法之間的關(guān)鍵區(qū)別在于他們?nèi)绾翁幚韰?shù)。在頻率統(tǒng)計(jì)中,線性回歸模型的參數(shù)
2022-10-08 15:59:35

雙端口與回歸比分析有什么區(qū)別?

負(fù)反饋電路分析最常見的方法是雙端口分析(TPA)和回歸比(RRA)分析,這兩者之間有什么區(qū)別呢?
2019-08-07 07:00:26

哈爾濱工業(yè)大學(xué)-圖像污損處理中求取圖像加權(quán)質(zhì)心點(diǎn)

請(qǐng)問(wèn)各位,dsp紙幣圖像污損處理時(shí),按照哈爾濱工業(yè)大學(xué)的論文來(lái)做,需要求取邊緣圖像的加權(quán)質(zhì)心點(diǎn)和質(zhì)心點(diǎn),請(qǐng)問(wèn)這個(gè)加權(quán)質(zhì)心點(diǎn)是什么意思?如何求得?
2014-07-07 10:02:09

如何使用CAD看圖王來(lái)統(tǒng)計(jì)布局中的塊?

  塊統(tǒng)計(jì)功能的增加,給我們對(duì)圖紙中的數(shù)據(jù)了解和計(jì)算有很大的幫助,帶來(lái)了很大的方便,可以快速幫我們統(tǒng)計(jì)出某一屬性的塊的數(shù)量。那么,如果我們的圖紙是在布局空間中時(shí),那么如何統(tǒng)計(jì)布局中的圖塊數(shù)量呢?那
2019-05-10 15:51:02

如何使用群組電臺(tái)實(shí)現(xiàn)高效的地理位置應(yīng)用?

請(qǐng)問(wèn)如何使用群組電臺(tái)實(shí)現(xiàn)高效的地理位置應(yīng)用?
2021-04-19 08:35:51

智能天線及其加權(quán)向量

網(wǎng)絡(luò)三部分。智能天線利用基帶數(shù)字信號(hào)處理技術(shù),根據(jù)接收準(zhǔn)則自動(dòng)地調(diào)節(jié)天線陣元的幅度和相位加權(quán),產(chǎn)生空間定向波束。從空間響應(yīng)來(lái)看,自適應(yīng)天線陣列是一個(gè)空間濾波器,使天線主波束即最大增益點(diǎn)對(duì)全文下載
2010-04-24 09:09:17

曲線擬合、回歸方程

曲線擬合、回歸方程很多時(shí)候工程驗(yàn)證需要大量的數(shù)據(jù)做標(biāo)定?哪個(gè)精通數(shù)學(xué)分析的?交流一下,比如回歸方程、曲線擬合等,找到對(duì)應(yīng)的函數(shù)關(guān)系寫入嵌入式軟件就方便后續(xù)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集
2022-12-22 13:45:57

機(jī)器學(xué)習(xí)的回歸任務(wù)

常見線性回歸理論與算法實(shí)現(xiàn)
2019-10-29 11:09:03

回歸學(xué)習(xí)和實(shí)踐

回歸理論與算法實(shí)現(xiàn)
2019-10-23 11:34:40

淺析邏輯回歸

ML-邏輯回歸-公式推導(dǎo)- 多種實(shí)現(xiàn)
2019-04-25 15:35:14

生產(chǎn)應(yīng)用中使用線性回歸進(jìn)行實(shí)際操練

【線性回歸】生產(chǎn)應(yīng)用中使用線性回歸進(jìn)行實(shí)際操練
2020-05-08 07:45:36

線性回歸定義

線性回歸與評(píng)價(jià)指標(biāo)-2
2019-09-03 14:24:29

線性回歸的標(biāo)準(zhǔn)方程法使用

線性回歸-標(biāo)準(zhǔn)方程法示例(python原生實(shí)現(xiàn))
2019-05-07 16:44:03

跪求高人給寫個(gè)視感度加權(quán)濾波的程序

我在做三相電壓閃變檢測(cè)的設(shè)計(jì)信號(hào)經(jīng)過(guò)平方、0.5--35HZ濾波后有一個(gè)環(huán)節(jié)需要設(shè)計(jì)視感度加權(quán)濾波的子VI求高人解答跪求了。。。。
2012-03-27 21:40:33

高手用武之地在此

有喜歡從事傳感器研制的伙伴嗎,我這里長(zhǎng)期征集設(shè)備改進(jìn)方案,高手用武之地在此。
2015-05-14 14:13:38

高斯過(guò)程回歸GPR和多任務(wù)高斯過(guò)程MTGP

使用相關(guān)方法的論文進(jìn)行了簡(jiǎn)述,最后附上對(duì)兩種方法的編程實(shí)現(xiàn)。所有內(nèi)容的是從我自己的總結(jié)文檔中截取的不足之處,歡迎指正。高斯過(guò)程回歸高斯過(guò)程以概率分布來(lái)表示函數(shù)輸出的先驗(yàn)知識(shí),并在泛函空間建立模型
2021-06-30 06:59:08

基于地理信息圖的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)滹@示

在網(wǎng)絡(luò)管理中引入WebGIS 可以實(shí)現(xiàn)在地理信息圖上顯示網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。該文介紹拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)方法、空間數(shù)據(jù)處理模型和拓?fù)鋽?shù)據(jù)處理模型,實(shí)現(xiàn)基于地理信息圖的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)滹@示系統(tǒng)。該系
2009-03-30 10:11:4615

一種新的模糊加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

為了提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法處理大數(shù)據(jù)集的性能,提出一種新的模糊加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法——FWAR算法。通過(guò)建立模糊加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則模型生成候選項(xiàng)目集,并進(jìn)行剪枝,新建的模型
2009-04-13 09:56:3816

報(bào)刊業(yè)地理信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本文設(shè)計(jì)了以空間信息為整合和分析工具的報(bào)刊業(yè)地理信息系統(tǒng),介紹了系統(tǒng)建設(shè)的背景和意義,進(jìn)行了業(yè)務(wù)需求分析和模塊設(shè)計(jì),并基于構(gòu)件技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)WebServices 技術(shù)進(jìn)
2009-08-18 09:10:4512

基于加權(quán)最小統(tǒng)計(jì)的噪聲譜估計(jì)改進(jìn)算法

針對(duì)最小統(tǒng)計(jì)的噪聲譜估計(jì)算法在噪聲譜上升時(shí)跟蹤時(shí)延較大的問(wèn)題,該文給出了一種加權(quán)最小統(tǒng)計(jì)的噪聲譜估計(jì)改進(jìn)算法,通過(guò)分析加權(quán)對(duì)最小統(tǒng)計(jì)噪聲譜估計(jì)算法的影響,采用3
2009-11-18 14:09:2115

特征加權(quán)支持向量機(jī)

該文針對(duì)現(xiàn)有的加權(quán)支持向量機(jī)(WSVM)和模糊支持向量機(jī)(FSVM)只考慮樣本重要性而沒(méi)有考慮特征重要性對(duì)分類結(jié)果的影響的缺陷,提出了基于特征加權(quán)的支持向量機(jī)方法,即特征加權(quán)
2009-11-21 11:15:1815

基于Repast的地理空間仿真模型的實(shí)現(xiàn)

本文在研究基于多Agent仿真和地理空間信息數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上,利用Repast平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)地理信息模型的建模。介紹Repast仿真平臺(tái)的結(jié)構(gòu)、主要類庫(kù)及建模步驟,結(jié)合OpenMap闡述使用Repa
2009-12-22 17:02:0526

基于向量范數(shù)的局域加權(quán)回歸預(yù)測(cè)法

本文分析了基于關(guān)聯(lián)度的混沌序列局域加權(quán)線性回歸預(yù)測(cè)法的缺點(diǎn)與不足,提出了一種新的基于向量范數(shù)的混沌序列局域加權(quán)線性回歸預(yù)測(cè)法。該新方法在原預(yù)測(cè)方法的基礎(chǔ)上,
2009-12-30 12:00:5512

電容加權(quán)叉指換能器進(jìn)化設(shè)計(jì)

電容加權(quán)叉指換能器進(jìn)化設(shè)計(jì) 為簡(jiǎn)化電容加權(quán)叉指換能器的設(shè)計(jì)過(guò)程,提出了一種新的設(shè)計(jì)方法。他將電容加權(quán)叉指換能器各指對(duì)的兩加權(quán)電容差值為進(jìn)化對(duì)象
2010-02-22 17:23:0315

什么是GML? GML:地理信息管理的飛躍

什么是GML? GML:地理信息管理的飛躍 GML是XML在地理空間信息領(lǐng)域的應(yīng)用。利用GML可以存儲(chǔ)和發(fā)布各種特征的地理信息,并控制地理
2008-10-14 10:22:004366

基于數(shù)據(jù)融合的加權(quán)合作頻譜感知技術(shù)

基于數(shù)據(jù)融合的加權(quán)合作頻譜感知技術(shù) 提出一種采用動(dòng)態(tài)加權(quán)合作和感知方法,并對(duì)認(rèn)知用戶在不同平均信噪比情況下所檢測(cè)的主用戶性能進(jìn)行了分析。仿真結(jié)果表明
2009-05-14 18:49:31956

GIS地理信息系統(tǒng)組成及應(yīng)用分析

什么是GIS   物質(zhì)世界中的任何事物都被牢牢地打上了時(shí)空的烙印。人們的生產(chǎn)和生活中百分之八十以上的信息和地理空間位置有關(guān)。地理信息
2010-07-20 11:13:582665

利用鷹圖地理空間技術(shù)提升電力傳輸與配電管理

  云南電力公司(YNPG)位于中國(guó)云南省,是中國(guó)南方電網(wǎng)的子公司。該公司選擇鷹圖地理空間解決方案,對(duì)云南全省的電力傳輸與供配工作進(jìn)行管理。鷹圖技術(shù)將用于建立中國(guó)第
2010-12-03 08:54:55934

PCB板級(jí)設(shè)計(jì)之地線設(shè)計(jì)

PCB板級(jí)設(shè)計(jì)之地線設(shè)計(jì),好東西,喜歡的朋友可以下載來(lái)學(xué)習(xí)。
2016-01-18 15:17:270

基于加權(quán)多尺度張量子空間的人臉圖像特征提取方法_王仕民

基于加權(quán)多尺度張量子空間的人臉圖像特征提取方法_王仕民
2017-01-08 10:57:061

屬性樣本同步?;腁P熵加權(quán)軟子空間聚類算法_朱紅

屬性樣本同步?;腁P熵加權(quán)軟子空間聚類算法_朱紅
2017-01-08 11:07:010

改進(jìn)的自適應(yīng)加權(quán)中值濾波算法_王松林

改進(jìn)的自適應(yīng)加權(quán)中值濾波算法_王松林
2017-03-19 19:04:393

空間約束的鄰域中值加權(quán)FCM圖像分割算法

在聚類分析過(guò)程中,歐氏距離是最為常用的距離度量方法,而傳統(tǒng)的基于歐氏距離的圖像分割方法沒(méi)有綜合考慮空間信息和鄰域特征等因素。提出了一種用鄰域中值加權(quán)歐氏距離替代歐氏距離的度量方法,同時(shí)植入像素空間
2017-11-21 16:53:595

基于語(yǔ)義的地理資源發(fā)現(xiàn)方法

空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)框架(Spatial Data Infrastructure,SDD的分布式環(huán)境中,地理空間資源的有效發(fā)現(xiàn)和訪問(wèn)是重要任務(wù)之一。網(wǎng)絡(luò)目錄服務(wù)(Catalog Service
2017-11-27 11:13:390

基于加權(quán)模糊C均值的高光譜圖像分類方案

為了有效改善高光譜圖像數(shù)據(jù)分類的精確度,減少對(duì)大數(shù)目數(shù)據(jù)集的依賴,在原型空間特征提取方法的基礎(chǔ)上,提出一種基于加權(quán)模糊C均值算法改進(jìn)型原型空間特征提取方案。該方案通過(guò)加權(quán)模糊C均值算法對(duì)每個(gè)特征施加
2017-11-28 10:26:070

加權(quán)正則文法語(yǔ)言

正則文法是研究自動(dòng)機(jī)的重要工具。引入取值于賦值幺半群的加權(quán)正則文法、加權(quán)類正則文法的定義,討論了賦值幺半群上加權(quán)正則文法、加權(quán)類正則文法和加權(quán)有限自動(dòng)機(jī)(WFA)的關(guān)系。證明了在賦值幺半群上,已知一
2017-11-28 16:52:510

自適應(yīng)加權(quán)全變分的低劑量CT統(tǒng)計(jì)迭代算法

變分的LDCT統(tǒng)計(jì)迭代重建算法。該算法克服了傳統(tǒng)全變分(TV)算法在去除條形偽影的同時(shí)引入階梯效應(yīng)的缺點(diǎn),把基于加權(quán)方差的加權(quán)因子與TV模型相結(jié)合提出自適應(yīng)加權(quán)全變分模型,然后再把新模型應(yīng)用到懲罰
2017-12-11 14:07:001

基于加權(quán)空間離群點(diǎn)度量的隨機(jī)脈沖噪聲降噪算法

針對(duì)排序統(tǒng)計(jì)類降噪算法在隨機(jī)脈沖噪聲( RVIN)圖像降噪過(guò)程中,對(duì)圖像邊緣和細(xì)節(jié)部分噪聲識(shí)別不夠準(zhǔn)確以及恢復(fù)比較模糊的問(wèn)題,提出了基于加權(quán)空間離群點(diǎn)度量( SLOM)的脈沖噪聲降噪算法
2017-12-11 16:27:410

一種分步動(dòng)態(tài)自回歸KPCA算法

針對(duì)滑動(dòng)窗自適應(yīng)核主元分析法KPCA)在處理參數(shù)敏感和緩慢劣化問(wèn)題時(shí)存在的過(guò)適應(yīng)現(xiàn)象,容易產(chǎn)生漏報(bào)的問(wèn)題,提出了一種分步動(dòng)態(tài)自回歸KPCA算法。首先,借鑒動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)矩陣思想,分步建立初始模型;然后,在
2017-12-19 14:48:170

西藏自治區(qū)應(yīng)急處置地理信息平臺(tái)建設(shè)

應(yīng)急地理信息服務(wù)是以各種空間信息為基礎(chǔ),整合相關(guān)應(yīng)急資源數(shù)據(jù),對(duì)應(yīng)急事件進(jìn)行分析、判斷、預(yù)測(cè)與危險(xiǎn)性評(píng)價(jià),進(jìn)而成為整個(gè)應(yīng)急指揮平臺(tái)決策的支撐平臺(tái),是實(shí)現(xiàn)應(yīng)急管理、應(yīng)急決策和指揮以及空間規(guī)劃的前提
2017-12-19 15:37:273

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征加權(quán)融合人臉識(shí)別方法DLWF

出人臉面部的主要特征點(diǎn),并根據(jù)主要特征點(diǎn)對(duì)人臉不同器官區(qū)域進(jìn)行采樣;然后,將所得采樣塊分別輸入到對(duì)應(yīng)的深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)中進(jìn)行訓(xùn)練,獲得網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)參數(shù);最后,利用Softmax回歸求出各個(gè)區(qū)域的相似度向量,將多區(qū)域的相似度向量加權(quán)融合得
2017-12-23 11:42:442

基于歐氏距離的加權(quán)低秩子空間聚類算法

針對(duì)稀疏子空間聚類和最小二乘回歸空間聚類求得的表示系數(shù)存在類內(nèi)過(guò)于稀疏和類間過(guò)于稠密的問(wèn)題,利用范數(shù),提出一種基于歐氏距離的且具有組效應(yīng)的加權(quán)低秩子空間聚類算法,該算法通過(guò)基于歐氏距離的加權(quán)方式
2017-12-25 14:19:390

基于HSI空間的粗糙集與分層的彩色圖像分割算法

,為了消除奇異點(diǎn),在RGB空間尋找灰色區(qū)域進(jìn)行分割與標(biāo)記;然后,將圖像轉(zhuǎn)換到HSI顏色空間,在強(qiáng)度1分量上,考慮到空間鄰域信息以及區(qū)域分布差異,設(shè)計(jì)了變閾值漸變性同質(zhì)函數(shù)對(duì)原始直方圖進(jìn)行加權(quán),將加權(quán)直方圖和原始直方圖分別作為粗
2018-01-08 14:12:230

基于專利合作申請(qǐng)數(shù)據(jù)分析的加權(quán)網(wǎng)絡(luò)研究

基于電子信息類部分企業(yè)專利合作申請(qǐng)的數(shù)據(jù)構(gòu)建了加權(quán)合作網(wǎng)絡(luò),針對(duì)加權(quán)合作網(wǎng)絡(luò)中邊權(quán)值分布和點(diǎn)強(qiáng)度分布呈現(xiàn)的厚尾效應(yīng)和冪率特征的問(wèn)題,通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化結(jié)構(gòu)參數(shù)和統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行分析構(gòu)建了一種新的加權(quán)
2018-01-14 15:41:120

基于地理坐標(biāo)和軌跡數(shù)據(jù)的路徑推薦方法

隨著帶有定位功能移動(dòng)設(shè)備的廣泛應(yīng)用,帶地理坐標(biāo)和地理空間軌跡等信息數(shù)據(jù)的照片數(shù)量呈指數(shù)增長(zhǎng),并被分享在社交網(wǎng)絡(luò)等網(wǎng)站中,這些信息可幫助人們發(fā)現(xiàn)熱門旅游景點(diǎn)。然而,景區(qū)內(nèi)景點(diǎn)數(shù)據(jù)缺失、景點(diǎn)熱門程度未知
2018-01-23 15:07:290

基因表達(dá)缺失值的加權(quán)雙向回歸估計(jì)算法

的熱點(diǎn)。本文通過(guò)利用核加權(quán)函數(shù)提取與缺失值所在的行列具有最大相似性的行列信息,提出了基于雙向核加權(quán)回歸估計(jì)的算法。在回歸過(guò)程中同時(shí)考慮基因表達(dá)的空間相關(guān)性和時(shí)間相關(guān)性信息,使回歸算法使用的信息更加充分。通過(guò)
2018-03-06 10:25:460

回歸樣條法介紹及其實(shí)現(xiàn)步驟與技巧

線性回歸是一種極其簡(jiǎn)單的、使用最廣泛的用于預(yù)測(cè)建模的統(tǒng)計(jì)方法。作為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,它能解決回歸問(wèn)題。當(dāng)我們建立起因變量和自變量之間的線性關(guān)系后,這時(shí)我們就得到了一個(gè)線性模型。從數(shù)學(xué)角度看,它可以被當(dāng)做是一個(gè)線性表達(dá)式:
2018-03-23 16:37:3920657

三相逆變器加權(quán)功率并聯(lián)

傳統(tǒng)的三相逆變器系統(tǒng)加權(quán)功率均分需通過(guò)加入加權(quán)平均電路或者加入虛擬阻抗才能得以實(shí)現(xiàn)。通過(guò)基于反饋線性化的單機(jī)控制方法,闡述了三相逆變器并聯(lián)系統(tǒng)在dq0坐標(biāo)系下不需要附加電路和虛擬阻抗就能夠比較準(zhǔn)確
2018-03-28 10:47:394

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)三大類之回歸模型(RM)

回歸方程(regressionequation)。求回歸方程中的回歸系數(shù)的過(guò)程就是回歸。回歸是對(duì)真實(shí)值的一種逼近預(yù)測(cè)。回歸統(tǒng)計(jì)學(xué)中最有力的算法之一。
2018-07-13 01:39:0010054

一款地理空間可視化庫(kù) kepler.gl要遜色不少

不過(guò)它的效果相比今天要介紹的一款地理空間可視化庫(kù) kepler.gl要遜色不少,后者是由大名鼎鼎的獨(dú)角獸公司 Uber 團(tuán)隊(duì)開發(fā),現(xiàn)已開源。庫(kù)直接集成到了 Jupyter Notebook 中,非常方便使用。
2019-07-13 07:58:0012296

邊緣的地理情報(bào)如何利用人工智能來(lái)掌握

人工智能可以幫助增強(qiáng)地理空間情報(bào)任務(wù)分配和收集能力,即使在惡劣的環(huán)境中也能如此。
2019-10-14 17:34:481065

機(jī)器學(xué)習(xí)的線性回歸分析

線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)回歸分析,來(lái)確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法,運(yùn)用十分廣泛。其表達(dá)形式為y = w’x+e,e為誤差服從均值為0的正態(tài)分布。
2020-01-23 17:33:003635

機(jī)器學(xué)習(xí)的回歸分析和回歸方法

根據(jù)受歡迎程度,線性回歸和邏輯回歸經(jīng)常是我們做預(yù)測(cè)模型時(shí),且第一個(gè)學(xué)習(xí)的算法。但是如果認(rèn)為回歸就兩個(gè)算法,就大錯(cuò)特錯(cuò)了。事實(shí)上我們有許多類型的回歸方法可以去建模。每一個(gè)算法都有其重要性和特殊性。
2020-01-19 17:22:004451

機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)分析地理空間圖像非常有幫助

機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)分析地理空間圖像非常有幫助。衛(wèi)星照片往往會(huì)創(chuàng)建大量數(shù)據(jù),而AI軟件可以比人類觀察者更快地標(biāo)記出感興趣的項(xiàng)目。例如,在澳大利亞,消防員定期分析衛(wèi)星圖像以監(jiān)測(cè)野火的蔓延,并努力保持領(lǐng)先地位。
2020-03-22 16:23:002457

噪聲中的加權(quán)-什么是加權(quán)

噪音一般用分貝(dB)來(lái)表示噪聲的大小,信噪比(S/N)來(lái)表示噪聲對(duì)有用信號(hào)的影響程度。測(cè)量信噪比時(shí)通常會(huì)標(biāo)注加權(quán)還是不加權(quán)。什么是加權(quán)和不加權(quán)呢? 介紹加權(quán)之前,先介紹測(cè)量帶寬。由于噪聲具有頻譜
2020-05-22 10:24:2215840

基于MapReduce和加權(quán)網(wǎng)絡(luò)信息熵的DBWGIE-MR算法

針對(duì)大數(shù)據(jù)下基于密度的聚類算法中存在的數(shù)據(jù)網(wǎng)格劃分不合理,聚類結(jié)果準(zhǔn)確度不高以及并行化效率較低等問(wèn)題,提出了基于 Mapreduce和加權(quán)網(wǎng)格信息熵的 DBWGIE-MR算法。首先提出自適應(yīng)網(wǎng)格劃分
2021-04-07 14:31:5611

基于動(dòng)態(tài)加權(quán)和卡爾曼濾波的多源雷達(dá)信息加權(quán)融合方法

為利用多源探測(cè)雷達(dá)航跡數(shù)據(jù)融合形成精度更高的航跡欻據(jù),對(duì)多源信息融合理論方法進(jìn)行硏究,結(jié)合雷達(dá)目標(biāo)跟蹤技術(shù)應(yīng)用需求,基于經(jīng)典動(dòng)態(tài)加權(quán)方法與卡爾曼濾波技術(shù),提出并設(shè)計(jì)一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的多源雷達(dá)信息加權(quán)
2021-04-25 15:07:498

空間位置耦合的地理社交網(wǎng)絡(luò)力引導(dǎo)算法SCFDA

針對(duì)傳統(tǒng)力引導(dǎo)布局算法無(wú)法兼顧節(jié)點(diǎn)初始地理空間位置特征的問(wèn)題,提岀了空間位置耦合的力引導(dǎo)算法( SCFDA),該算法在節(jié)點(diǎn)布局時(shí),使節(jié)點(diǎn)除了受到胡克引力和庫(kù)倫斥力影響外,還受到來(lái)自節(jié)點(diǎn)隸屬的空間社團(tuán)
2021-05-11 11:17:485

基于加權(quán)LeaderRank的用戶社交網(wǎng)絡(luò)排序算法

針對(duì)加權(quán) Leaderrank算法存在的權(quán)值均分、主題漂移等問(wèn)題,提出一種用戶社交網(wǎng)絡(luò)排序算法。結(jié)合Glove模型、余弦相似度計(jì)算方法和牛頓冷卻定律,通過(guò)引入鏈入鏈出因子、主題相關(guān)度因子和時(shí)間衰減度
2021-05-26 15:50:003

基于特征和實(shí)例遷移的加權(quán)多任務(wù)聚類算法

基于特征和實(shí)例遷移的加權(quán)多任務(wù)聚類算法
2021-06-07 15:18:353

空間位置耦合的地理社交網(wǎng)絡(luò)可視化布局

空間位置耦合的地理社交網(wǎng)絡(luò)可視化布局
2021-06-21 14:22:004

生存分析-Cox回歸模型的詳細(xì)說(shuō)明

驚聞?dòng)?guó)著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家 David Cox 去世,享年 97 歲,老爺子因提出Cox回歸模型而廣為人知,今天帶大家來(lái)了解一下Cox回歸。由于其復(fù)雜性和相對(duì)較少應(yīng)用(除了臨床研究),很多統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)者很少
2022-01-26 15:21:356270

關(guān)于藍(lán)牙spec5.3中“白話”和“去白話

今天分享的話題是在藍(lán)牙spec5.3中有關(guān)于“白話”和“去白話”這一名詞,做過(guò)這方面研究的相信都有所了解,在BLE中bit stream processing的處理流程就有包含這一過(guò)程,如下圖所示
2022-08-08 16:40:102829

空間矢量調(diào)制技術(shù)(SVPWM)

空間矢量脈寬調(diào)制 (Space Vector Pulse Width Modulation, SVPWM )是用在三相電路中的調(diào)制方法。 SVPWM調(diào)制算法的任務(wù)是根據(jù)8個(gè)基本空間矢量,通過(guò)時(shí)間加權(quán),合成任意想要的參考電壓
2023-05-29 17:22:466520

地理圍欄技術(shù)是什么

? ? 目錄 ? 1.?設(shè)備、應(yīng)用和政策 2.?地理圍欄技術(shù)是什么? 3.?地理圍欄設(shè)備:割草機(jī)和配送機(jī)器人 4.?地理圍欄應(yīng)用:高精度地理圍欄技術(shù)助力共享出行產(chǎn)品遵守新的道路規(guī)范 5.?更多地理
2023-06-13 17:03:062838

NASA 攜手 IBM 發(fā)布 Hugging Face 平臺(tái)最大開源地理空間 AI 基礎(chǔ)模型

近日,IBM (NYSE: IBM) 與開源 AI 平臺(tái) Hugging Face 共同宣布,基于美國(guó)宇航局 ( NASA) 衛(wèi)星數(shù)據(jù)構(gòu)建的 IBM watsonx.ai 地理空間基礎(chǔ)模型,現(xiàn)已
2023-08-08 18:15:011577

中易云GIS場(chǎng)景信息管理平臺(tái)提供強(qiáng)大的空間分析功能

全新的世界,讓我們能夠更好地理解和探索我們的環(huán)境。 GIS地圖為企業(yè)提供了精確、實(shí)時(shí)的地理空間數(shù)據(jù) 通過(guò)整合各種數(shù)據(jù)源,包括遙感影像、測(cè)量數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、地理信息等,GIS地圖能夠呈現(xiàn)出地理空間的多個(gè)維度。管理者可以輕
2023-10-21 09:32:021693

多元線性回歸的特點(diǎn)是什么

何為多元線性回歸?對(duì)比于前一天學(xué)習(xí)的線性回歸,多元線性回歸的特點(diǎn)是什么? 多元線性回歸與簡(jiǎn)單線性回歸一樣,都是嘗試通過(guò)使用一個(gè)方程式來(lái)適配數(shù)據(jù),得出相應(yīng)結(jié)果。不同的是,多元線性回歸方程,適配的是兩個(gè)
2023-10-31 10:34:102373

arcgis空間參考與數(shù)據(jù)框不匹配如何解決

解決方法,并給出一些實(shí)例來(lái)說(shuō)明。 首先,我們需要了解什么是空間參考和數(shù)據(jù)框。在ArcGIS中,空間參考是描述地理數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng)的屬性,包括坐標(biāo)系、投影方式、地理變換方式等。數(shù)據(jù)框是ArcMap的核心組件,用于顯示地理數(shù)據(jù),并且決定數(shù)據(jù)
2024-02-25 11:17:1519780

arcgis空間分析方法有哪些

ArcGIS是一種廣泛使用的地理信息系統(tǒng)(GIS)軟件,它提供了許多強(qiáng)大的空間分析方法。空間分析是用來(lái)理解和解釋地理現(xiàn)象及其相互關(guān)系的過(guò)程。以下是一些常用的ArcGIS空間分析方法: 空間查詢
2024-02-25 11:36:413827

gis中常用的空間分析方法

將詳細(xì)介紹GIS中常用的空間分析方法,包括空間插值、緩沖區(qū)分析、空間統(tǒng)計(jì)、領(lǐng)域分析、網(wǎng)絡(luò)分析和多標(biāo)準(zhǔn)決策等。 一、空間插值 空間插值是一種將有限數(shù)量的點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)表面的方法。常見的空間插值方法包括反距離加權(quán)插值(IDW)、克
2024-02-25 13:44:118904

gis空間分析包括哪些內(nèi)容

GIS(地理信息系統(tǒng))空間分析是指通過(guò)使用GIS軟件和方法,對(duì)地理空間數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析、建模和展示的過(guò)程。它結(jié)合了地理學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理和方法,在解決地理問(wèn)題和支持決策過(guò)程中
2024-02-25 13:50:262979

GIS可處理非地理空間數(shù)據(jù)嗎

GIS(地理信息系統(tǒng))主要用于處理和分析地理空間數(shù)據(jù),但它也可以處理非地理空間數(shù)據(jù)。在現(xiàn)實(shí)世界中,許多數(shù)據(jù)也不是直接與地理位置相關(guān)聯(lián)的,這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自不同的領(lǐng)域,例如經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境和健康等。將
2024-02-25 13:53:571207

gis建模與空間分析的區(qū)別

GIS建模與空間分析是地理信息系統(tǒng)(GIS)領(lǐng)域中兩個(gè)重要的概念,它們雖然有一定的聯(lián)系,但在目的、步驟和應(yīng)用方面存在明顯的區(qū)別。本文將從理論和實(shí)際應(yīng)用的角度,詳盡、詳實(shí)、細(xì)致地對(duì)GIS建模與空間分析
2024-02-25 14:57:231877

鴻蒙開發(fā)文件管理:【@ohos.storageStatistics (應(yīng)用空間統(tǒng)計(jì))】

該模塊提供空間查詢相關(guān)的常用功能:包括對(duì)內(nèi)外卡的空間查詢,對(duì)應(yīng)用分類數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的查詢,對(duì)應(yīng)用數(shù)據(jù)的查詢等。
2024-06-13 17:23:091413

什么是回歸測(cè)試_回歸測(cè)試的測(cè)試策略

? 1、什么是回歸測(cè)試 回歸測(cè)試(Regression testing) 指在發(fā)生修改之后重新測(cè)試先前的測(cè)試以保證修改的正確性。理論上,軟件產(chǎn)生新版本,都需要進(jìn)行回歸測(cè)試,驗(yàn)證以前發(fā)現(xiàn)和修復(fù)的錯(cuò)誤
2024-11-14 16:44:551817

Minitab常用功能介紹 如何在 Minitab 中進(jìn)行回歸分析

Minitab是一款強(qiáng)大的質(zhì)量管理統(tǒng)計(jì)軟件,為質(zhì)量改善、教育和研究應(yīng)用領(lǐng)域提供統(tǒng)計(jì)軟件和數(shù)據(jù)分析工具。以下是對(duì)Minitab常用功能的介紹,以及使用Minitab進(jìn)行回歸分析的具體步驟
2024-12-02 15:38:214869

進(jìn)迭播客 |「RISC-V 圓桌白話錄」首期正式上線!

進(jìn)迭播客「RISC-V圓桌白話錄」進(jìn)迭時(shí)空全新播客節(jié)目「RISC-V圓桌白話錄」首期正式上線!節(jié)目定位「RISC-V圓桌白話錄」是一檔聚焦RISC-V芯片世界的入門指南與行業(yè)洞察節(jié)目。我們用“人話
2025-10-16 17:42:441237

已全部加載完成