综述：可以这么理解，算法是解决问题的方法及步骤。算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会...
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小波变换是一种信号处理技术，它将一个信号分解为不同频率的子波段。通过应用一维小波变换 n 次，小波模型可以应用于 n 维信号。在进行小波变换时，数据被变换以在不同的分辨率层次保留对象间的相对距离。这使得数据的自然聚类变得更加容易区别。通过在新的空间中寻找高密度区域，可以确定聚类。
sum(求和), mean(求平均值), var(求样本方差), sd(求样本标准差), min(求最小值), max(求最大值), range(求最小值和最大值)等函数称为统计函数， 把输入向量看作样本，计算样本统计量。 prod求所有元素的乘积。cumsum和cumprod计算累加和累乘积。如c...
深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。(2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。(3)以多层自编码神...
1.它提供了没有监控的聚类。它采用了 hat-shape 过滤，强调点密集的区域，而忽视在密集区域外的较弱的信息。这样，在原始特征空间中的密集区域成为了附近点的吸引点（attractor）， 距离较远的点成为抑制点（inhibitor）。这意味着数据的聚类自动地显示出来，并“清理”了周围的区域。这样...
sort(x)返回排序结果。 rev(x)返回把各元素排列次序反转后的结果。 order(x)返回排序用的下标。如x <- c(33, 55, 11)sort(x)## [1] 11 33 55rev(sort(x))## [1] 55 33 11order(x)## [1] 3 1 2x[o...
人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实...
要创建一个 Python 脚本，需执行下列步骤。(1) 打开 Spyder IDE 或一个文本编辑器（例如：Windows 系统可以使用 Notepad、Notepad++或 Sublime Text；macOS 系统可以使用 TextMate、TextWrangler 或 Sublime Text...
不太常用的数学函数：贝塔函数 beta, lbeta伽玛函数 gamma, lgamma, digamma, trigamma, tetragamma, pentagamma组合数 choose, lchoose富利叶变换和卷积 fft, mvfft, convolve正交多项式 poly求根 po...
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集...
用 Ctrl+c 停止脚本如果学会了运行脚本，那么是时候学习一下如何中断和停止 Python 脚本了。在相当多的情况下，你应该知道如何停止脚本。例如，你可能会写出死循环代码，这样脚本就永远不会停止运行。另外一种情况是，你编写的代码可能需要很长时间才能执行完毕，如果你在代码中包含了 print 语句，...
常用的数学函数有：舍入：ceiling, floor, round, signif, trunc, zapsmall符号函数 sign绝对值 abs平方根 sqrt对数与指数函数 log, exp, log10, log2三角函数 sin, cos, tan反三角函数 asin, acos, ata...
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人...
神经网络（Neural Networks,NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的...
R语言基本的数据类型有数值， 逻辑型（TRUE, FALSE），文本（字符串）。 支持缺失值，有专门的复数类型。R语言数据结构包括向量，矩阵和数据框，多维数组， 列表，对象等。数据中元素、行、列还可以用名字访问。 最基本的是向量类型。 向量类型数据的访问方式也是其他数据类型访问方式的基础。
1. R语言R语言是数据科学的宠儿，R语言有着简单而明显的吸引力，使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字，它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。2. Python如果说R语言是一个神经质又可爱的高手，那么Pytho...
优点是模型形态极其灵活，因此在大样本的支持下，能对复杂数据，尤其是非结构化数据（例如图像、文本、语言）产生传统方法无法比拟的预测精度。但是深度神经网络模型缺点也很多，其中一个缺点在于计算量往往十分庞大。因为深度神经网络模型形态灵活，所以需要大量的参数。以经典的AlexNet模型为例，总共需要对约61...
程序语言中的变量用来保存输入的值或者计算得到的值。 在R中，变量可以保存所有的数据类型， 比如标量、向量、矩阵、数据框、函数等。变量都有变量名，R变量名必须以字母、数字、下划线和句点组成， 变量名的第一个字符不能取为数字。 在中文环境下，汉字也可以作为变量名的合法字符使用。 变量名是区分大小写的， ...
2007年，著名计算机科学家吉姆格雷就指出“数据密集型科学”已经成为继实验、理论、计算模拟之后的第4科学研究范式。数据科学主要有两个内涵：一个是研究数据本身，研究数据的各种类型、状态、属性及变化形式和变化规律；一个是为自然科学和社会科学研究提供一种新的方法，称为科学研究的数据方法，其目的在于揭示自然...
Python 有好几种内置数值类型。数值类型非常有用，因为很多商业应用需要对数值进行分析和处理。Python 中最主要的 4 种数值类型是整数、浮点数、长整数和复数。x = 9print("Output #4: {0}".format(x))print("Output ...