主成分分析（PCA，Principal Component Analysis）是一项在高维数据中，寻找最重要特征的降维技术，大大减少数据的维度，而不显著损失信息量。本文将通过基于飞桨框架的实际代码示例，来展示所提供的高效、灵活的线性代数 API，如何简化机器学习和深度学习中的数据处理和分析工作，为高维数据集的处理和分析提供了有效工...

scikit-learn是Python中最好的机器学习库，而PyTorch又为我们构建模型提供了方便的操作，能否将它们的优点整合起来呢？在本文中，我们将介绍如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数:

对于那些试图在 SNR 和 numpy 生成的正常随机变量之间建立联系的人： [1] , 请务必记住 P 是 _平均功率_。 或者以分贝为单位： [2] 在这种情况下，我们已经有了一个信号，并且我们想要生成噪声来为我们提供所需的 SNR。 虽然噪声会根据您 建模 的内容而有不同的形式，但一个好的开始（尤其是对于这个射电望远镜示例）是 ...

长期以来，我听说时间序列问题只能用统计方法(AR[1]，AM[2]，ARMA[3]，ARIMA[4])。这些技术通常被数学家使用，他们试图不断改进这些技术来约束平稳和非平稳的时间序列。

您可以 迭代计算平均值。该算法简单、快速，您只需处理每个值一次，并且变量永远不会大于集合中的最大值，因此不会溢出。 {代码...} 在循环内部 avg 始终是迄今为止处理的所有值的平均值。换句话说，如果所有值都是有限的，则不应发生溢出。 原文由 martinus 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

随着数字音频技术的不断发展，音乐版权问题受到重视。用于音频版权保护的技术得到越来越多的研究与关注，无声水印技术就是其中之一。同时互联网在线会议越来越受到欢迎，音频无声水印技术也可以在保证会议的保密性的同时追踪泄密源头。

作为新一代数据处理框架，通过利用Rust语言的底层实现和现代化的并行计算架构，在处理大规模数据集时展现出显著的性能优势。根据性能测试文章的数据显示，在CSV文件读取操作中，

在本篇中，我们将展式使用 Python 统计学模型进行时间序列数据分析。 问题描述 目标：根据两年以上的每日广告支出历史数据，提前预测两个月的广告支出金额。

TVM 是一个开源深度学习编译器，可适用于各类 CPUs, GPUs 及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM 更关注模型在硬件上的性能和效率。

Go 的 database/sql 软件包提供了自动化数据库连接池，能够帮助开发人员有效管理连接。通常情况下，开发人员会请求某个打开的连接，执行查询，然后关闭连接以确保连接返回到池中。

人脸识别Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架 ，而且 Mars 已经在 GitHub 中开源。当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么，这几乎取决于你想做什么，因为 Mars 作为底层运算库，实现了 numpy 70% 的常用接口。这篇文章将会介绍如何使用 Mars 完成你想做的事情。

数据集中的异常值，对于数据分布、建模等都有影响。本文讲解两大类异常值的检测方法及其Python实现：可视化方法（箱线图&直方图）、统计方法（z分数&四分位距）。

连续查询 Continuous Queries（ CQ ）是 InfluxDB 很重要的一项功能，它的作用是在 InfluxDB 数据库内部自动定期的执行查询，然后将查询结果存储到指定的 measurement 里。

COMP9334 Capacity Planning of Computer Systems andNetworksAssignment (Version 1.01), Term 1, 2023Due 5:00pm, Fri 17 March 2023 (Friday Week 5)Change log and version infoUpdates, changes and clarifications will appear in this box. Version 1.01 (7 March 2023) revises the wording in Question 1. Vers...

我正在尝试实现一个将图像分类为两个离散类别之一的神经网络。然而，问题是它目前总是预测任何输入为 0，我不确定为什么。 这是我的特征提取方法： {代码...} 这是我的梯度下降例程： {代码...} 这是我的前向和后向（梯度）传播： {代码...} 这是我的预测功能： {代码...} 我可以看到错误率随着每次迭代逐渐降低，通常收...

期望最大化（EM）算法是用于找到最大似然的或在统计模型参数，其中该模型依赖于未观察到的潜变量最大后验（MAP）估计的迭代方法。期望最大化（EM）可能是无监督学习最常用的算法。

我正在尝试将 Tensorflow DNN 用于 Kaggle 竞赛。数据是大约 100 列分类数据、29 列数值数据和 1 列用于输出。我所做的是使用 Scikit 的训练测试拆分函数将其分为 X 和 y 的训练和测试，其中 X 是每行的列表，没有“id”或需要预测的值，y 是需要被预测。然后我构建了模型，如下所示：