一、简介 1 整体流程设计 1.1 样本音频信号的频谱分析 1.2 对音频信号的滤波 1.3 对音频信号进行PCM编码 1.4 对编码后的信号进行汉明编码 1.5 对编码后的信号进行qpsk调制 1.6 发送信号进入AWGN信道 1.7 对接收到的信号进行qpsk解调 1.8 信道译码-汉明纠错和译 ...
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2021-06-20 18:02:32
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官方指导： https://github.com/Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox/wiki/Get-Started#setup 安装记录： 方法 1：使用 conda 安装 conda install -c conda-forge adversar ...
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2021-06-20 17:44:00
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概率与期望入门 1 定义性质与定理 随机试验： 不能预先确知结果。 试验之前可以预测所有可能结果或范围。 可以在相同条件下重复实验。 样本空间：随机试验所有可能结果组成的集合。 随机事件：样本空间的任意一个子集称之为事件。 事件发生：在一次事件中，事件的一个样本点发生。 事件之间的运算都是集合运算。 ...
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2021-06-13 10:38:15
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师兄博客原文地址 "https://blog.csdn.net/LogHouse/article/details/94299840" @ "TOC" 主要内容对应周志华西瓜书第六章。 一些问题 1、试计算样本空间中的任意样本点 到超平面($\bm{w}, b$)的距离。 : 设样本空间中的某样本点为 ...
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2021-06-11 17:30:58
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RMSE（均方根误差）是一个衡量回归模型误差率的常用公式。 不过，它仅能比较误差是相同单位的模型。 假设上面的房价预测，只有五个样本，对应的 真实值为：100,120,125,230,400 预测值为：105,119,120,230,410 ...
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2021-06-08 23:19:33
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22492 原文出处：拓端数据部落公众号 我们将使用葡萄酒数据集进行主成分分析。 数据 数据包含177个样本和13个变量的数据框；vintages包含类标签。这些数据是对生长在意大利同一地区但来自三个不同栽培品种的葡萄酒进行化学分析的结果：内比奥罗、 ...
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2021-06-04 18:55:55
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MLE（极大似然估计）与MAP（最大后验估计）在机器学习中是经常用到的参数估计的方法。都属于频率学派的参数估计。 一、极大释然估计（MLE) MLE在构造目标函数过程中非常常见。已知了观测的样本值为$D$，MLE核心思想是：假设我们已知了该样本内定的一个参数$\theta$,这个参数$\theta$ ...
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2021-06-02 11:21:36
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三阶段抽样 基本公式 现用$\mathbb_3,\mathbb_3$表示在固定初级单元、二级单元时，对第三阶段抽样求均值和方差；$\mathbb_2,\mathbb_2$表示在固定初级单元时，对第二阶段求均值和方差；$\mathbb_1,\mathbb_1$表示对初级单元求均值和方差。显然有 \[ ...
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2021-05-24 13:18:50
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一、K-近邻算法介绍 1.1定义 K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，定义为：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。定义不是太好理解，可以参考下图，假设你刚到北京，你下火车后你不知道你在那个区，但是你知道 ...
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2021-05-24 05:55:46
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3. 模型可视化: VisualDL实现paddle框架模型的可视化 VisualDL 是 paddle 可视化分析工具, 以丰富的图表呈现: 训练参数变化趋势、 模型结构、数据样本、直方图、PR曲线、高维数据分布。 3.1 VisualDL 工具介绍 1）安装方式 pip安装 pip instal ...
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2021-05-24 02:18:44
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