摘自范明等译的(原著Ethem Alpaydin)《机器学习导论》第一章,参杂部分个人见解,不对之处欢迎指点 学习机器学习,应首先知道它在实际生活中的应用具体有哪些,这样有利于进一步的原理学习。 1 学习关联性 购物篮分析:即挖掘商品间的关联性,购买了商品X的用户有多大的可能性会购买商品Y ...
一 简介 A guide for using the Wavelet Transform in Machine Learning 傅里叶变换是将一个信号从时域变换到频域当中。频谱中的峰值对应最佳频率。该峰值越大越锋锐,则说明该对应频率在信号中的常见。频域中,峰值发生的位置 频率值 和高度 幅值 ,可以当做分类器 随机森林 梯度推进 的输入。 这种简单的分析法,在很多分类问题中应用出奇的好。 傅里叶 ...
2021-10-29 17:45 0 200 推荐指数:
摘自范明等译的(原著Ethem Alpaydin)《机器学习导论》第一章,参杂部分个人见解,不对之处欢迎指点 学习机器学习,应首先知道它在实际生活中的应用具体有哪些,这样有利于进一步的原理学习。 1 学习关联性 购物篮分析:即挖掘商品间的关联性,购买了商品X的用户有多大的可能性会购买商品Y ...
牢骚就不继续发挥了。在这个系列文章里,我希望能简单介绍一下小波变换,它和傅立叶变换的比较,以及它在移动平台做motion detection的应用。如果不做特殊说明,均以离散小波为例子。考虑到我以前看中文资料的痛苦程度,我会尽量用简单,但是直观的方式去介绍。有些必要的公式是不能少的,但我尽量少用 ...
傅里叶变换,Gabor变换,时频分析,小波变换等。短时傅里叶变换只能在一个分辨率上进行,对很多应用来说不够精 ...
多媒体、图形学、网络通信等计算机应用技术领域,尤其是计算机视觉、自然语言处理。 交叉学科的技术支撑,例如生物信息学,它的研究涉及从“生命现象”到“规律发现”的整个过程,包括数据处理整个流程,其中“数据分析”就是机器学习的舞台。 数据科学的核心即通过分析数据获取价值。机器学习是大数据时代必不可少 ...
发现一个现象,之前的坑,就算之前绕过去了,可是后来该跳的还是要跳进去的.... 也许这就是命运吧... 回归正题: 首先,信号的分析方法有两种,即时域分析和频域分析方法。在模拟领域,信号一般用连续变量时间的函数表示。 在频率域,则用信号的傅里叶变换或拉普拉斯变换表示。在时域 ...
”。对于论文中的算法思想可能还没有理解透彻,还请诸位大牛多多指教。 1 简介 最先进的机器翻译系统,包括基 ...
1 非线性变换 所谓非线性变换,就是把原始的特征做非线性变换,得到一个新的特征,使用这个新的特征来做线性的分类,则对应到原始的特征空间中,相当于做了非线性的分类。非线性变换的好处是,算法将有更多的选择,Ein可以做的更低。 例如使用二次变换: 则Z空间中的一个直线分类边界,对应 ...
SciPy提供了fftpack模块,包含了傅里叶变换的算法实现。 傅里叶变换把信号从时域变换到频域,以便对信号进行处理。傅里叶变换在信号与噪声处理、图像处理、音频信号处理等领域得到了广泛应用。 如需进一步了解傅里叶变换原理,可以参考相关资料。 快速傅里叶变换 计算机只能处理离散 ...