计算14通道得脑电数据吗，将得出的样本熵插入Excel表格 a = zeros(1,14); b = a'; for i =1:14 b(i) = SampEn(d1_1(i,1:3000),2,0.2*std(d1_1(i,1:3000))); end xlswrite('C:\Users\256 ...
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2020-04-18 14:17:08
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朴素贝叶斯算法 优点： 算法原理和实现简单，常用于文本分类。 对小规模数据表现很好，适合多分类增量式训练任务。 对缺失数据不太敏感。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感 需要计算先验概率，分类决策存在错误率 要求样本之间相互独立，这就是“朴素”的意思，这个限制有时很难做到，或使用者误以为符合而造成错 ...
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2020-04-16 12:56:44
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频度分析-用一定的分类方法将数组分类，统计各分组下样本数量，以图表辅助，用更直观的方式描述出数组的分布趋势。 业务意义：在实际数据分析工作中，经常需要将数据按照某个维度分段进行指标统计，以发现问题和解决问题。 例子：一个班40个学生，考试成绩如下： [73,87,88,65,73,76,80,95, ...
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2020-04-16 09:13:55
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测试步骤 ======================== 1.准备测试数据 ~~~ 使用待测的(伪)随机数发生器，产生足够长度的随机数序列。(样本参数见附录) ~~~ 2.在NIST的测试源码中，添加4个国密特有的测试用例 ~~~ 扑克测试，游程分布测试，二元推导测试，自相关测试 ~~~ 3.编译 ...
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2020-04-15 21:32:05
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在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的，例如：T检验。 在Python中，主要有以下检验正态性的方法： 1. scipy.stats.shapiro —— Shapiro-Wilk test，属于专门用来做正态性检验的模块，其原假设：样本数 ...
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2020-04-15 21:30:51
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1.首先要保存模型 fluid.io.save_inference_model('../bot15.model', ["vec"], [pred1,pred2,pred3], exe) 第二个参数预测样本集的数据feed， 第三个参数是预测数据 第四个参数是当前运行程序 2.加载样本 fluid.i ...
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2020-04-14 20:20:24
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DSE、DL、TL能够更好的对复杂样本分类，不会费力将样本的预测拉向0和1 详情看 https://mp.weixin.qq.com/s/6QJw6qGa5nmNOyjejYSRTw ...
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2020-04-14 10:33:54
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layout: post title: "推荐算法-协同过滤推荐算法" date: 2020-4-13 9:00:00 categories: [Algorithm] excerpt: "协同过滤推荐算法简介，参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/40463528" 协同过滤 ...
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2020-04-13 19:53:21
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假设条件：我们有m个样本，每个样本有n个特征。我们的目的是通过神经网络的训练，使模型能够识别每张图片是否是指定的图像。 首先每个样本有n个特征值，我们的最终模型需要包含n个w，1个b。模型通过公式temp=wx，计算每一个特征值的temp的值，最后累加，这里的每个x特征值都对应一个自己的w。最后加上 ...
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2020-04-13 16:42:55
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站在一起的主要思想类的具体定义 曼-惠特尼货币测试，也称为曼-惠特尼-U测试，是另一种参数测试方法，它不提供有关数据分布的特定假设，因此可以在更复杂的数据分布情况下使用。 检查额定值的方法是首先将两种类型的样本混合在一起，然后根据检查的特征（大小）对所有样本进行分类。在两个样本中计算出的T1 ? T ...
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2020-04-13 10:38:31
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