pandasall_columns = list(food_info.columns.values)#the first two columns don't need to be normalizedall_columns = all_columns[2:len(all_columns)]for c...
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2016-01-14 01:01:36
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原文链接：http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3227271.html数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之...
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2016-01-13 19:33:32
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处理特征数据 及 代码本文地址:http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/26240241输入文件:1. 归一化后的特征文件, 第1列是标签, 其余列是特征;2. 特征最大值向量文件: 前3列是标准格式, 其余列是最大值;输出文件:1. ...
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2016-01-03 15:11:16
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1. 数据预处理在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。下面简要介绍归一化处理的原理与方法。(1) 什么是归一化？数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如(0.1,0.9) 。(2) 为什么要归一化处理？输入数据的单位不一样，有些...
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2015-12-24 14:37:55
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1.向量的点乘、叉乘以及归一化的意义1）点乘描述了两个向量的相似程度，结果越大两向量越相似，还可表示投影2）叉乘得到的向量垂直于原来的两个向量3）标准化向量：用在只关系方向，不关心大小的时候用Vector3举例点乘用法:Vector3.Dotstatic function Dot (lhs : Ve...
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2015-12-21 16:07:52
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本文主要译自：MCMC:The Metropolis-Hastings Sampler上一篇文章中，我们讨论了Metropolis 采样算法是如何利用马尔可夫链从一个复杂的，或未归一化的目标概率分布进行采样的。Metropolis 算法首先在马尔可夫链中基于上一个个状态 \(x^{(t-1)}\) ...
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2015-12-21 14:04:27
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1. 为什么要归一化？样本集合中，表示一个事物有不同的维度｛即：属性｝，每个属性的取值范围不同，导致计算时此属性占用的权重不同。如：两个人的属性对比属性A-personB-persion身高1.751.81年龄4126收入4000010000计算两个人的差异：diff = (A.身高-B.身高)2+...
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2015-12-15 14:21:29
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方案一：利用2个眼睛的中心位置辅助人脸对齐和归一化 （1）人脸检测 – Adaboost （2）人眼检测 –Adaboost （3）人眼中心位置确定，角度归一（即旋转人脸至水平位置）（旋转） 2眼之间的距离固定到某一个数值（缩放） 计算源图像中两眼之间的水平间距d1，已知要固定的两眼之间水平间距值d...
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2015-12-11 10:06:36
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随机抽样一致性（RANSAC）算法，可以在一组包含“外点”的数据集中，采用不断迭代的方法，寻找最优参数模型，不符合最优模型的点，被定义为“外点”。在图像配准以及拼接上得到广泛的应用，本文将对RANSAC算法在OpenCV中角点误匹配对的检测中进行解析。
OpenCV中使用RANSAC算法寻找一个最佳单应性矩阵，矩阵大小为3×3。RANSAC目的是找到最优的参数矩阵使得满足该矩阵的数据点个数最多，通常令h33=1来归一化矩阵。由于单应性矩阵有8个未知参数，至少需要8个线性方程求解，对应到点位置信息上，一组点对...
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2015-12-08 22:28:17
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一、标准化（Z-Score），或者去除均值和方差缩放公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。实现时，有两种不同的方式：使用sklearn.preproc...
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2015-12-03 00:33:19
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