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¥ 9.90 - R语言选取子集R语言选取子集 从一个大的数据集中选取、删除部分子集,或者从原有的集合中抽取子集从而构造不同的训练集和测试集都是十分常用的。这篇博客主要讲解几种选取子集的方法 1、选入子集 如果数据集包含过多无用的变量,则可以从一个大数据集中选择有限数量的变量来创建一个新的数据集,这是常有的事。 new dataframe <- dataframe[row indices, column indices]可以用来选择子集 per <- data.frame(name = c(张三,李四,王五,赵六), q1 = c(23,45,34,1000),
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¥ 22.90 - 基于卷积神经网络的遥感图像目标检测针对遥感图像中的目标检测问题,采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取,针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。为了解决遥感图像目标旋转角度较大的问题,将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络,提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。通过与传统的目标检测方法进行对比分析,探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。相对于传统的目标检测方法,融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性,从而能够达到更高的检测精度。
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¥ 11.90 - 基于用户的协同过滤算法(user-based Collaborative Filtering)欣灌费研仍在继续,不能返校只好在家做毕设,毕设的内容是利用地泼雷妞技术优化推荐算法。 悲剧的是地泼雷妞不会,推荐系统算法也不懂,包含推荐系统的东西倒是用过不少(某宝,某东,某音)。 只好从最基础的开始学,先学推荐算法。 打开Microsoft Edge,搜索推荐系统总结,得到该文章《推荐系统干货总结》,如获至宝。 文章中推荐了一本书《推荐系统实践》,我决定先从这本书开始。 电子书链接:https://pan.baidu.com/s/12BPDnGPe7jgXlqTXgT8i1g ,提取码:mnve 本文是我的学习笔记,对应此书2.4.1小节, 原理就不介绍了,直接上数据集和代码。 不懂原理的
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¥ 9.90 - R语言处理缺失值R语言处理缺失值 在处理数据过程中,避免不了会产生一些缺失值,如未填写数据或者编码错误等原因,用NA表示缺失值。在R语言中,is.na()函数可以判断元素是否是缺失值,从而返回逻辑值(TRUE/FALSE),所以该函数将会返回和元数据集一样大小的数据集。在判断缺失值的过程中,需要注意以下两点: 一是缺失值是不可以比较的,即不可以用缺失值去寻找缺失值,如var == NA返回的结果永远不会是true。 二是R语言中不会将正无穷和负无穷写成NA,分别用 Inf 和 –Inf 所标记。 既然缺失值可能无处不在,那么在数据分析过程中可以采取如下的方法去除缺失值: 一是很多数值函数都拥有一个 na.rm
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¥ 11.90 - 深度学习、机器学习方向计算机毕业设计题目大全(算法应用实践类)手动整理了1500多个及机器学习相关算法在实际应用中的项目,完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。讲道理有些题,比如“用户评分的隐式成分信息的研究”这种题目取的就比较广泛,有点科学研究的味道,如果真的去做,还是比较有技术含量的。因为其下一步的应该是具有广阔前景的。还有部分项目可能需要大量的数据集,收集的收集和整理比较麻烦。另外对自己电脑的要求也比较高。 大家在选择机器学习、深度学习算法应用的项目作为自己的毕业设计题目时确实可以避免自己编程能力不强的缺点,但是一定要根据现实情况进行合理选择。个人建议选择现有算法应用实践类题目,这样可以不用创新于算法模型的优化。而是去探索相关算法模型在某个领域的具体应用问题。这样以来:既研究了该算法的原理,业对其进行了实践探索。还是可以展现很多工作量的。
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