原文:(翻譯版) 小波變換在機器學習簡單應用

一 簡介 A guide for using the Wavelet Transform in Machine Learning 傅里葉變換是將一個信號從時域變換到頻域當中。頻譜中的峰值對應最佳頻率。該峰值越大越鋒銳,則說明該對應頻率在信號中的常見。頻域中,峰值發生的位置 頻率值 和高度 幅值 ,可以當做分類器 隨機森林 梯度推進 的輸入。 這種簡單的分析法,在很多分類問題中應用出奇的好。 傅里葉 ...

2021-10-29 17:45 0 200 推薦指數:

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機器學習應用實例

摘自范明等譯的(原著Ethem Alpaydin)《機器學習導論》第一章,參雜部分個人見解,不對之處歡迎指點 學習機器學習,應首先知道它在實際生活中的應用具體有哪些,這樣有利於進一步的原理學習。 1 學習關聯性 購物籃分析:即挖掘商品間的關聯性,購買了商品X的用戶有多大的可能性會購買商品Y ...

Mon Jul 31 23:26:00 CST 2017 0 1406
小波變換

牢騷就不繼續發揮了。在這個系列文章里,我希望能簡單介紹一下小波變換,它和傅立葉變換的比較,以及它在移動平台做motion detection的應用。如果不做特殊說明,均以離散小波為例子。考慮到我以前看中文資料的痛苦程度,我會盡量用簡單,但是直觀的方式去介紹。有些必要的公式是不能少的,但我盡量少用 ...

Fri Jul 25 03:46:00 CST 2014 1 3862
小波變換

傅里葉變換,Gabor變換,時頻分析,小波變換等。短時傅里葉變換只能在一個分辨率上進行,對很多應用來說不夠精 ...

Sat Aug 13 06:27:00 CST 2016 0 2086
機器學習周志華——機器學習應用領域

多媒體、圖形學、網絡通信等計算機應用技術領域,尤其是計算機視覺、自然語言處理。 交叉學科的技術支撐,例如生物信息學,它的研究涉及從“生命現象”到“規律發現”的整個過程,包括數據處理整個流程,其中“數據分析”就是機器學習的舞台。 數據科學的核心即通過分析數據獲取價值。機器學習是大數據時代必不可少 ...

Mon Jun 17 06:46:00 CST 2019 0 1240
小波變換

發現一個現象,之前的坑,就算之前繞過去了,可是后來該跳的還是要跳進去的.... 也許這就是命運吧... 回歸正題: 首先,信號的分析方法有兩種,即時域分析和頻域分析方法。在模擬領域,信號一般用連續變量時間的函數表示。 在頻率域,則用信號的傅里葉變換或拉普拉斯變換表示。在時域 ...

Sun Dec 09 06:27:00 CST 2018 0 678
對偶學習及其在機器翻譯中的應用

”。對於論文中的算法思想可能還沒有理解透徹,還請諸位大牛多多指教。 1 簡介 最先進的機器翻譯系統,包括基 ...

Tue Dec 27 16:29:00 CST 2016 2 2346
機器學習基石》---非線性變換

1 非線性變換 所謂非線性變換,就是把原始的特征做非線性變換,得到一個新的特征,使用這個新的特征來做線性的分類,則對應到原始的特征空間中,相當於做了非線性的分類。非線性變換的好處是,算法將有更多的選擇,Ein可以做的更低。 例如使用二次變換: 則Z空間中的一個直線分類邊界,對應 ...

Tue Jan 24 19:21:00 CST 2017 0 2132
Python機器學習(五十六)SciPy fftpack(傅里葉變換)

SciPy提供了fftpack模塊,包含了傅里葉變換的算法實現。 傅里葉變換把信號從時域變換到頻域,以便對信號進行處理。傅里葉變換在信號與噪聲處理、圖像處理、音頻信號處理等領域得到了廣泛應用。 如需進一步了解傅里葉變換原理,可以參考相關資料。 快速傅里葉變換 計算機只能處理離散 ...

Sun Jun 21 05:47:00 CST 2020 1 2883
 
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