颜色矩是个啥？ 首先让我们先了解一下颜色矩是什么，以下是颜色矩的定义及数学表达，看着唬人但其实并不难。 颜色矩是一种简单有效的颜色特征表示方法，有一阶矩(也就是均值,mean)、二阶矩(也就是标准差, variance)和三阶矩(斜度,skewness)等，由于颜色信息主要分布于低阶矩中，所以用一阶 ...
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2020-07-06 17:50:01
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校招在即，准备准备一些面试可能会用到的东西吧。希望这次面试不会被挂。 基本概念 说到机器学习模型的误差，主要就是bias和variance。 Bias：如果一个模型的训练错误大，然后验证错误和训练错误都很大，那么这个模型就是高bias。可能是因为欠拟合，也可能是因为模型是弱分类器。 Variance ...
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2020-06-24 19:43:11
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 from sklearn.featu ...
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2020-06-16 12:47:00
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 源代码： from sklearn. ...
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2020-06-14 10:31:25
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 from sklearn.featu ...
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2020-06-09 09:31:23
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求：1、Variance Threshold（threshold =1.0）2、将结果截图 答： ...
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2020-06-08 23:47:32
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图放上来（没有条件的备注说明原因）注意：每个人的电脑ID是不一样的 ...
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2020-06-07 15:08:58
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用过滤法对以下数据进行特征选择： [[0,2,0,3], [0,1,4,3], [0,1,1,3]] 要求： 1、Variance Threshold（threshold =1.0） 2、将结果截图 1 from sklearn.feature_selection import VarianceTh ...
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2020-06-06 18:39:53
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1. 主要计算参数公式weight?x+bias 2. 举例代码from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, GlobalAveragePooling2Dfrom keras.layers import Dropout, Flatten, Densef ...
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2020-05-25 19:56:04
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集成学习（ensemble learning）—bagging—RF Bagging主要关注降低方差。（low variance）Boosting关注的主要是降低偏差。（low bias） bagging是对许多强（甚至过强）的分类器求平均。在这里，每个单独的分类器的bias都是低的，平均之后bia ...
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2020-05-10 12:54:21
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