摘要: Pandas的apply和transform Two major differences between the transform and apply groupby methods: apply implicitly passes all the columns for each group a 阅读全文
posted @ 2025-11-08 23:46 Miles_ma 阅读(9) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 学习自:https://statorials.org/cn/长数据与宽数据/ https://sequenzo.yuqi-liang.tech/zh/data-preprocessing/wide-long-format 宽格式包含在第一列中不重复的值。 长格式包含在第一列中重复的值。 阅读全文
posted @ 2025-12-26 09:22 Miles_ma 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 每个神经元有两种状态,开or关,一共有2^n种子网络,丢弃率决定每种子网络被采样的概率,丢弃率越大,更倾向于采样关的得多的子网络 阅读全文
posted @ 2025-12-17 23:37 Miles_ma 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 输出尺寸 = (输入尺寸 - kernel) ÷ stride + 1 输入尺寸-kernel等于还可以移动的距离,除以stride是可以移动几次,再加1是原来第一个kernel占的。 阅读全文
posted @ 2025-12-17 21:40 Miles_ma 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、ACF(自相关函数,Autocorrelation Function) 定义: ACF衡量序列 \(X_t\) 与其滞后 \(k\) 期的值 \(X_{t-k}\) 之间的线性相关性。 \[\rho_k = Corr(X_t, X_{t-k}) = \frac{Cov(X_t, X_{t-k}) 阅读全文
posted @ 2025-12-10 14:35 Miles_ma 阅读(39) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 流程 附录(协方差矩阵特征向量特征根证明) 阅读全文
posted @ 2025-12-02 22:11 Miles_ma 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 3 线性神经网络 3.1 线性回归 回归(regression)、预测(prediction)、分类(classification) 3.1.1 线性回归的基本元素 线性模型:对输入特征进行一个仿射变换(affine transformation,加权和对特征进行线性变换,偏置项进行平移) 单个数据 阅读全文
posted @ 2025-10-20 20:55 Miles_ma 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)