机器学习强基计划8-3：详细推导核化主成分分析KPCA算法(附Python实现)
核主成分分析KPCA核心原理是将样本先投影到高维特征空间，从而通过传统PCA实现降维，同时不破坏本真结构。本文详细推导KPCA算法，并给出Python实现加深理解
7个最新的时间序列分析库介绍和代码示例
所以本文将分享8个目前比较常用的，用于处理时间序列问题的Python库。他们是tsfresh, autots, darts, atspy, kats, sktime, greykite。
线性规划之内点法
1.内点法是在可行域内部进行搜索，最后收敛到最优解边界2.常用的内点法有仿射尺度法、对数障碍法和原始对偶法线性规划（LP）问题除了用单纯形法和对偶理论来求解，还有一种搜索的解法——内点法（interior point method），它是在可行域内部移动。今天我们来学习三种内点法，包括：仿射尺度法（
感知机python代码实现
目录1、数据集准备1.1 导入包1.2 加载数据1.3 原始数据可视化 1.4划分数据集和标签 本文使用sklearn的鸢尾花数据。 sklearn.datasets.load_iris(*, return_X_y=False, as_frame=False)
FastICA的原理及实现
本文在研究了论文的基础上，结合其他大佬的分析，加上自己的理解，叙述原理并独立用python实现，和sklearn包中函数对比，能完成独立成分提取。
【深度学习】训练集、测试集和验证集
码字不易，如果各位看官感觉该文章对你有所帮助，麻烦点个关注，如果有任何问题，请留言交流。如需转载，请注明出处，谢谢。文章链接：目录一、深度学习的数据二、训练集、测试集和验证集三、训练集、测试集和验证集的比例一、深度学习的数据 在深度学习或机器学习的过程中，数据无疑是驱动模型的主要能量，通过训练
群体智能优化算法
群体智能优化算法群体智能（SI）源于对以蚂蚁、蜜蜂等为代表的社会性昆虫的群体行为的研究，群居性生物通过协作表现出的宏观智能行为特征。群体智能算法有粒子群优化算法(PSO)、蚁群优化算法(ACO)、人工蜂群优化算法(ABC)、差分进化算法(DE)、引力搜索算法(GSA)、萤火虫算法(FA)、蝙蝠算法(
大模型时代来临，智能文档处理该走向何方？
虽然通用人工智能的大门尚未完全叩开,但是我们已经看到了光明的前景。自去年ChatGPT发布以来，大语言模型（Large Language Model, LLM）的发展仿佛瞬间驶入了快车道，每天都能听到对相关话题的讨论。底层视觉研究的初衷在于,计算机所接收的现实图像常常受到噪音干扰,例如扭曲、模糊、光
ChatGPT研究分析：GPT-4做了什么
上一版ChatGPT的主要挑战是，因为模型的训练量极大，很难去进行优化（ChatGPT是fine-tuning的模式）。然后再基于采样值，测算一下幂等函数的相关参数，下一轮就可以只进行少量训练，就去预测最终效果了。至于其他效果上的优化，OpenAI没有进一步解读原理，但整体应该还是基于“训练-奖励”
Keras中如何设置学习率和优化器以及两者之间的关系
Keras对优化器和学习率做了很好的封装，以至于很多人搞不清楚怎么设置学习率，怎么使用优化器，两者到底有什么区别。
脑电EEG代码开源分享 【1.前置准备-静息态篇】
本文档旨在归纳BCI-EEG-matlab的数据处理代码，作为EEG数据处理的总结，方便快速搭建处理框架的Baseline，实现自动化、模块插拔化、快速化。本文以非锁时任务（无锁时刺激，如静息态、运动想象）为例，分享脑电EEG的前置准备方法。前置准备是数据处理的敲门砖，前置准备的主要功能，分为以下4
再见PDF提取收费！我用100行Python代码搞定！去你的收费！
大家在日常的工作和学习过程中，都少不了与PDF文件打交道，很多的小伙伴都面临着将PDF文件中的文字、图片和表格数据提取出来的问题。能够对PDF文件中的文字、表格等数据进行编辑，网上现存的PDF提取的软件都需要付费操作！小编今天就利用百行的python程序，来提取PDF文件中的文字、图片和表格数据。一
Pandas 2.0正式版发布： Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 速度对比测试
这里我们将对比下 Pandas 1.5，Polars，Pandas 2.0 。看看在速度上 Pandas 2.0有没有优势。
深度学习基础之正向传播与反向传播
因为这学期上了一门深度学习的课，老师上课推公式，写密密麻麻一黑板，看也看不清，讲完擦了之后说这推导如果考试必考，人都傻了，只能回过头来看她课件理解理解了。以下都是以计算图为例。
智能车方向环pd控制理解
智能车方向环pd控制理解方向环d的作用方向环p的作用d项与p项的相互影响公式：pER+d(ER-ERL)p为比例项 d为微分项ER为当前车辆与赛道中线的偏差ERL为当前车辆与赛道中线的上次偏差方向环d的作用在智能车转向控制中，车辆的转弯主要取决于d项控制，当车辆由直道入弯时，ER-ERL会变化很大，
目标跟踪算法综述
前言: 目标跟踪是计算机视觉领域研究的一个热点问题，其利用视频或图像序列的上下文信息，对目标的外观和运动信息进行建模，从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。目标跟踪算法从构建模型的角度可以分为生成式(generative)模型和判别式(discrimination)模型两类；从跟踪目标数量可分
联邦聚合(FedAvg、FedProx、SCAFFOLD)
联邦聚合算法简单对比(FedAvg、FedProx、SCAFFOLD)，简单对比流程上不一样的地方。
【强化学习】策略梯度算法中的损失函数
策略梯度算法的推导，策略梯度算法的实现，策略梯度算法的损失函数的理解。
点云配准--gicp原理与其在pcl中的使用
在概率模型中假设存在配准中两个点集, A^={ai^}\hat{A}=\left\{\hat{a_{i}}\right\}A^={ai^} and B^={bi^}\hat{B}=\left\{\hat{b_{i}}\right\}B^={bi^},并且假设 AAA and BBB 分别服从
丢弃法(Dropout)——原理及代码实现
丢弃法(Dropout)原理及代码实现
