前言 在大数据时代,软件系统需要具备处理海量数据的能力,同时也更加依赖于系统强大的存储能力与数据响应能力。各种大数据的工具如雨后春笋般孕育而生,这对于系统来说是极大的利好。但在后端采用分布 ...
在处理图像时,为了提取特征,经常用各种核函数和图像进行卷积,其实就是通过一个矩阵以滑窗的形式与原图像进行点乘求和,可以看作对一个像素和附近像素进行了加权平均。 比如经常用 x 的近似高斯卷积核 其实就是这幅图的俯视图中z值 高度 的近似,中间最高,边缘低。可见原来的一个像素现在经过卷积由周围的像素加权构成,所以以高斯为例,高斯有平滑效果。 但是刚才的举例是近似的于真正的高斯分布还有差距,我们怎么用 ...
2017-05-11 15:33 0 4087 推荐指数:
前言 在大数据时代,软件系统需要具备处理海量数据的能力,同时也更加依赖于系统强大的存储能力与数据响应能力。各种大数据的工具如雨后春笋般孕育而生,这对于系统来说是极大的利好。但在后端采用分布 ...
时间序列数据统计—滑动窗口 窗口函数 ...
LeetCode题目总结-滑动窗口法 滑动窗口法:此方法首先建立一个长度为零的窗口,把右侧窗口向右移动,当新的元素与原来窗口中的元素不重复时,把新的元素加入其中,并更新窗口长度;当新的元素与原集合中 ...
函数原型和参数说明 window:表示时间窗的大小,注意有两种形式(int or offset)。如果使用int,则数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型,表示时间窗的大小。 min_periods:最少需要有值的观测点的数量,对于int类型,默认 ...
核函数是一个相似度函数 SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小,容易欠拟合。C过大或过小,泛化能力变差 gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数 ...
7 核函数(Kernels) 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题,特征是房子的面积x,这里的x是实数,结果y是房子的价格。假设我们从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线,那么我们希望使用x的三次多项式来逼近这些样本点。那么首先需要将特征x扩展到三维,然后寻找特征和结果之间的模型 ...
核函数 Linear Kernel 线性核是最简单的核函数,核函数的数学公式如下: Polynomial Kernel 多项式核实一种非标准核函数,它非常适合于正交归一化后的数据,其具体形式如下: 这个核函数是比较好用的,就是参数比较多,但是还算稳定 ...
采用窗函数法设计理想低通,高通滤波器,参考北京交通大学陈后金主编的【数字信号处理】5.2节 窗函数法设计线性相位FIR数字滤波器P164,和P188。 设计步骤如下: 1) 确定滤波器类型,不同的FIR类型可设计不同类型的滤波器,I型可设计LP(低通滤波器),HP(高通滤波器),BP ...