R语言（R programming language）是一种用于统计分析和数据可视化的开源编程语言，因其功能强大且易于学习和使用而备受数据分析领域的青睐。在数据挖掘领域，R语言被广泛应用于数据预处理、特征提取、模型建立和结果可视化等方面。本文将介绍R语言在数据挖掘中的常用方法及其在实际应用中的效果，并给出相应的参考文献写法，以供读者参考。一、数据预处理在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行清洗...

机器学习之决策树算法：XGBoost、LightGBM和CatBoost 参考原⽂：1、XGBoostXGBoost是陈天奇于2014年提出的⼀种算法，被称为GBM Killer。它⽤预排序算法+直⽅图算法为每⼀层的叶⼦出最佳分裂，简⽽⾔之，就是它是不加区分地分裂同⼀层所有叶⼦。XGBoost算法的思想：不断添加树，不断进⾏特征分裂来⽣成⼀棵树，每添加⼀棵树就是学习⼀个新的函数来拟合上次的残差，...

集成模型（4）lightGBM 主要原理及其python 实现lightGBM 主要原理及其python 实现前⾔：lightGBM主要流程和XgBoost⽐较相似，都是GBDT的⼀种改进，相对于XgBoost⽽⾔lightGBM则解决了⼤样本⾼纬度环境下耗时的问题。以及本⽂的实现代码主要⽤于算法核⼼的理解，⽂中不对的的地⽅也欢迎指正。1主要原理如前⾯所说，lightGBM在⽬标函数的优化上⾯和X...

LightGBM算法详解（教你⼀⽂掌握LightGBM所有知识点）LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是⼀款基于决策树算法的分布式梯度提升框架。为了满⾜⼯业界缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要是两点：减⼩数据对内存的使⽤，保证单个机器在不牺牲速度的情况下，尽可能地⽤上更多的数据；减⼩通信的代价，提升多机并⾏时的效率，实现在计算上的线...

MAE 源代码理解part1：调试理解法git官⽅链接：下了MAE代码 完全看不懂 我要⼀步⼀步来 把这篇代码给全部理解了 。我⾃⼰觉得看⼤神代码很有⽤。 这篇⽂章当笔记⽤。⼀，跑⽰例：怎么说 ⼀上来肯定是把demo⾥的代码拿出来跑⼀跑。但是会遇到问题。 下⾯时demo的代码。 第⼀个问题是说函数没这个参数 那很简单 到位置 删掉就⾏ 为啥我敢删 就是因为他的值是 None ，直接删就⾏第⼆个问...

小型微型计算机系统Journal of Chinese Computer Systems 2020年12月第12期Vol.41 No. 12 2020一种基于集成学习的多元时间序列预测方法左亚尧、王铭锋\洪嘉伟、马铎2U广东工业大学计算机学院，广州510006)2 (西安工业大学电子信息工程学院，西安726200)E-mail ：**************摘要：多元时间序列包含丰富的变量，...

视频描述（VideoCaptioning）近年重要论⽂总结视频描述顾名思义视频描述是计算机对视频⽣成⼀段描述，如图所⽰，这张图⽚选取了⼀段视频的两帧，针对它的描述是"A man is doing stunts on his bike"，这对在线的视频的检索等有很⼤帮助。近⼏年图像描述的发展也让⼈们思考对视频⽣成描述，但不同于图像这种静态的空间信息，视频除了空间信息还包括时序信息，同时还有声⾳信息，...

集成化⽅法（通过训练多个不同的模型，并让所有模型⼀起表决测试集的输出）：baggingdropout其他：early stop交叉验证（bagging为⼜放回采样，⽽交叉验证可以理解为⽆放回模型平均）13.⾃注意机制跟多头注意⼒机制的公式？self-attention:attention（q,t,v） = softmax(qk.T/根号DK)*v多头的本质是多个独⽴的attention计算，作为⼀...

第16期2023年8月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.16August,2023基金项目：项目名称：基于传染病动力学的异构社交网络动态谣言传播模式与干预策略研究；项目编号:XZ202001ZR0046G ㊂作者简介：王菽裕(1991 )，男，甘肃天水人，讲师，硕士；研究方向：网络信息安全和深度学习㊂基于Encoder -Decoder -Detector...

图像分割——Encoder-DecoderBasedModels（SegNet）理解和代码分析Encoder-Decoder Based Models简介：Encoder-Decoder Based Models是⾮常经典的⼀种图像分割模型（FNC⽹络，严格来说，其实也是这种模式）。模型通常由两部分组成，即Encoder部分和Decoder 部分。Encoder会通过convolutional l...

encoder-decoder结构    Encoder-Decoder结构是一种深度学习架构，用于机器学习中的自然语言处理（NLP）。它利用一个独特的架构，将不同语义层次编码并解码到另一种语言。    Encoder-Decoder结构由两个主要组件组成：编码器和解码器。编码器是一个神经网络，用来将一段句子或文本从一种语言编码为一系列向量，这些向量代表了句...

基于机器学习的文学作品英译自动评价①孙李丽1,  郭　琳2,  张文诺1,  文　旭31(商洛学院 人文学院, 商洛 726000)2(商洛学院 电子信息与电气工程学院, 商洛 726000)3(西南大学 外国语学院, 重庆 400715)通讯作者: 郭　琳摘　要: 为了提高文学英译作品自动评价的水平, 引入基于机器学习的智能算法模型成为当前最有效的方法. 首先研究文...

Applying Random Feature Code to SimilarityDetection in Translations作者： 秦颖 文秋芳 梁茂成作者机构： 北京外国语大学中国外语教育研究中心，北京100089出版物刊名： 外语电化教学页码： 14-17页random翻译主题词： 自动评分 雷同内容检测 文本相似度 特征码摘要：试卷自动评分研究中有个十分重要却常被忽略的环节——对于...

Software Application  •软件应用Electronic Technology & Software Engineering  电子技术与软件工程• 63【关键词】人脸检测 Adaboost 智能安防目前，人脸检测和识别技术发展日渐成熟，各种人脸检测算法和实现方法在不同领域的应用日益增多，各行业对所在小型区域的安全保障越来越重视，关于人脸检测与识别的...

如何使用Matlab进行图像特征提取与匹配引言：图像特征提取与匹配是计算机视觉领域中重要的研究内容，它在图像识别、图像检索、物体跟踪等方面发挥着关键作用。Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理与分析工具，为图像特征提取与匹配提供了良好的平台。本文将介绍如何使用Matlab进行图像特征提取与匹配，涵盖了特征提取、特征描述、特征匹配等方面的内容。一、图像特征提取图像特征提取是...

实验十五： MATLAB的蒙特卡洛仿真一、实验目的1.了解蒙特卡洛仿真的基本概念。2.了解蒙特卡洛仿真的某些应用二．实验内容与步骤1．蒙特卡洛（Monte Carlo）仿真的简介随机模拟方法，也称为Monte Carlo方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第一次世界大战进行的研制的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一、数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Monte C...

python⽂本分类框架_⼿把⼿教你在Python中实现⽂本分类（附代码、数据集）本⽂约2300字，建议阅读8分钟。本⽂将详细介绍⽂本分类问题并⽤Python实现这个过程。引⾔⽂本分类是商业问题中常见的⾃然语⾔处理任务，⽬标是⾃动将⽂本⽂件分到⼀个或多个已定义好的类别中。⽂本分类的⼀些例⼦如下：分析社交媒体中的⼤众情感鉴别垃圾邮件和⾮垃圾邮件⾃动标注客户问询将新闻⽂章按主题分类⽬录本⽂将详细介绍⽂...

VJ框架与⼈脸检测物体检测详解Viola-Jones Object Detection Framework1. VJ Framework1.1 Overview本⽂详细阐述 Viola-Joines ⼈脸检测/物体检测 实时处理框架，主要参考 Robust Real-Time Face Detection 这篇论⽂以及本⼈⼯程实践经验。论⽂中 VJ 总结其主要贡献有三⽅⾯：Feature: Haa...

Sklearn-RandomForest随机森林参数及实例本⽂转载⾄在scikit-learn中，RandomForest的分类类是RandomForestClassifier，回归类是RandomForestRegressor，需要调参的参数包括两部分，第⼀部分是Bagging框架的参数，第⼆部分是CART决策树的参数。semble.RandomForestClas...

Python中的模型部署和模型优化技巧随着人工智能和机器学习的快速发展，模型部署和模型优化变得越来越重要。在Python中，我们有许多工具和技巧来帮助我们进行模型部署和优化。本文将介绍一些常用的技巧和策略，帮助你在Python中更好地部署和优化模型。一、模型部署技巧1. 使用Web框架Web框架是一种常用的模型部署方法，它可以帮助我们将机器学习模型封装成API，以供其他应用调用。在Python中，...

python计算机视觉编程——基于BOF的图像检索（附代码）图像检索此次实验的内容主要有关于图像检索的内容，与教材《python计算机视觉编程》衔接，将展⽰如何利⽤⽂本挖掘技术对基于图像视觉内容进⾏图像搜索。⼀、图像检索由于暴⼒检索（即⼀张⼀张图像直接对⽐）需要花费⼤量的计算机运⾏时间和内存，考虑到检索效率，从20世纪70年代开始，有关图像检索的研究就已开始，当时主要是基于⽂本的图像检索技术（Te...

2022-2023学年辽宁省抚顺市全国计算机等级考试网络安全素质教育真题二卷(含答案)学校:________ 班级:________ 姓名:________ 考号:________一、单选题(10题)1.以下不属于网络行为规范的是（）A.不应未经许可而使用别人的计算机资源 B.不应使用计算机进行偷窃 C.不应干扰别人的计算机工作 D.可以使用或拷贝没有授权的软件&nb...

GIS中常见⽮量数据格式汇总⼀、shapefileshapefile是美国环境系统研究所公司（ESRI）开发的⼀种空间数据开放格式。该⽂件格式已经成为了地理信息软件界的⼀个开放标准，这表明ESRI公司在全球的地理信息系统市场的重要性。Shapefile也是⼀种重要的交换格式，它能够在ESRI与其他公司的产品之间进⾏数据互操作。shapefile⽂件指的是⼀种⽂件存储的⽅法，实际上该种⽂件格式是由多...

SparkMllib之集成算法：梯度提升树和随机森林：数据挖掘与分析学习集成算法是将其他基础模型进⾏组合的⼀中算法。spark.mllib⽀持两种主要的集成算法：GradientBoostedTrees和RandomForest。 两者都使⽤决策树作为基础模型。1.梯度提升树和随机森林Gradient-Boosted Trees（GBTs）和Random Forest都是⽤于学习树集成的...

MATLAB中matchFeatures函数解析matchFeatures函数功能：⽤于特征点匹配，是matlab中图像匹配中常⽤的函数之⼀常⽤的调⽤格式有以下⼏种：indexPairs = matchFeatures(features1,features2);[indexPairs,matchmetric] = matchFeatures(features1,feature2);[indexPa...

学习java的学习方法Java机器学习的原理与应用引言在当今数字时代，机器学习已经成为了一项重要的技术。它通过使用算法和数学模型，让计算机从数据中学习和预测，并在各个领域中发挥重要作用。Java作为一种广泛使用的编程语言，也成为了机器学习的重要工具之一。本文将介绍Java机器学习的原理与应用，并探讨如何使用Java实现各种机器学习算法。Java机器学习的基本原理1.数据准备与预处理–数据收集：从不...

最新彩版100美金+老版100美金的防伪特征细解新版 100 美元钞票票样100种不同的字体为保护您的钱财，打击制造行为，美国政府不断增强美国货币的安全性。新版 100 美元钞票是最新改版的美国货币，具有更可靠的安全特征。这是 2003 年开始推出的改版系列中的最后一种面值。该系列还包括 20 美元、50 美元、10 美元和 5 美元钞票。经过十年的研究和开发，最终形成了新版 100 美元钞票...

最新彩版100美元的防伪特征细解LT安全线：将钞票对着光源，可在肖像左侧看到嵌入纸币的垂直安全线。在安全线上交替压印有字母“USA”和数字“100”，在钞票两面均可看到。在紫外线照射下，安全线会发出粉红光。变数字(光变油墨面额数字)“100”：将钞票倾斜，会看到钞票正面右下角的数字“100”从紫铜变为绿。更多设计和安全特征凹版印刷：100种不同的字体把手指放在钞票左侧本杰明·富兰克林肖像的肩...

最新彩版100美元的防伪特征细解(转载)网易新版 100 美元钞票票样为保护您的钱财，打击制造行为，美国政府不断增强美国货币的安全性。新版 100 美元钞票是最新改版的美国货币，具有更可靠的安全特征。这是 2003 年开始推出的改版系列中的最后一种面值。该系列还包括 20 美元、50 美元、10 美元和 5 美元钞票。经过十年的研究和开发，最终形成了新版 100 美元钞票的安全特征。新版100...

最新彩版100美金+老版100美金的防伪特征细解   新版 100 美元钞票票样     为保护您的钱财，打击制造行为，美国政府不断增强美国货币的安全性。新版 100 美元钞票是最新改版的美国货币，具有更可靠的安全特征。这是 2003 年开始推出的改版系列中的最后一种面值。该系列还包括 20 美元、50 美元、10 美元和 5 美元钞票。  经过十年的...