基于小波包熵和模糊C均值的轴承故障诊断MATLAB程序,代码中有注释,只要有MATLAB基础,理解起来比较简单。
提供了一整套的故障诊断流程,先用小波包熵进行特征提取,再用FCM进行故障诊断。
2025/5/8 22:16:10 4KB 小波包熵 FCM 轴承 特征提取
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BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度?222归一化有可能提高精度223归一化的类型231)线性归一化232)标准差标准化233)非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化,简言之,即取区域平均或最大,如下图所示(图引自cs231n)40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤:50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类(ImageClassification)731.2图像检测(ImageDection)731.3图像分割(SemanticSegmentation)741.4图像标注–看图说话(ImageCaptioning)751.5图像生成–文字转图像(ImageGenerator)762.强化学习(ReinforcementLearning)773深度无监督学习(DeepUnsupervisedLearning)–预测学习783.1条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversarialNets,CGAN)793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构(NvsN)97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖(Long-TermDependencies)问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优,为什么应用广泛?深度学习DL基础中178@李振华,https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性:多变量线性回归中,变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余,导致过拟合。
184解决方法:排除变量的相关性/加入权重正则。
184勘误记216后记219
2025/5/8 18:45:30 10.75MB BAT 机器学习 面试
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利用一维最大熵对图像进行分割,是利用matlab软件实现程序
2025/4/9 12:49:31 2KB 最大熵 matlab 分割
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熵权法求权重的Matlab代码,以函数的形式给出,只要输入数据x,就可直接得出个指标的权重,很适合小白
2025/4/6 15:12:23 32KB matlab doc
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关于信息熵的几种算法实现,是大学时期做的毕业论文
2025/4/5 17:04:45 1.17MB 信息熵 算法 图像熵
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这个资源是有符号和无符号指数哥伦布熵编码代码实现工程,里面没有自动填充sps和pps的代码,仅仅是增加了如何进行哥伦布指数编码的代码,可以在此基础上自行根据sps和pps的规则来填充数据。
2025/3/24 19:32:14 515KB h.264 熵编码 sps pps
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一款方便好用的焓熵值计算软件,可以计算电厂指标参数,计算机组效率
2025/3/9 5:55:01 2.19MB 焓熵计算
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这是一篇基于最大熵的图像分割的代码的文档
2025/3/7 21:37:41 1KB 图像分割
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《信息论基础》(原书第2版)是信息论领域中一本简明易懂的教材。
主要内容包括:熵、信源、信道容量、率失真、数据压缩与编码理论和复杂度理论等方面的介绍。
《信息论基础》(原书第2版)还对网络信息论和假设检验等进行了介绍,并且以赛马模型为出发点,将对证券市场的研究纳入了信息论的框架,从新的视角给投资组合的研究带来了全新的投资理念和研究技巧。
2025/3/6 0:34:56 49.62MB 信息论
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步态识别的准确性容易受到衣着类型及携带背包等局部变化的影响。
针对这一问题,首先提出一种基于局部信息熵值的子模式划分方法;
然后对正常行走和局部变化两种状态下的每一对子特征进行典型相关分析,得到多个最佳投影矩阵对,并将子特征分别投影到基于上述最佳投影矩阵对的特征子空间中;
最后以整体相关系数作为分类依据,以减小局部变化对于整体识别结果的影响。
在CASIA-B数据库上的实验表明在所有视角下所提算法都能取得较好的性能。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡