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foriinrange(len(ss)): ifcheck_johansen(data[ss[i]]): print(f'{ss[i]}存在协整关系') ['深证综指','创业板指']存在协整关系 ['深证综指','上证指数']存在协整关系 ['创业板指','上证指数']存在协整关系 上述结果显示,基于coint和Johansen函数进行协整检验存在一些差异,coint检验得出深证综指和上证...
异常检测(Anomaly Detection)方法与Python实现 异常检测(Anomaly detection)是机器学习的常见应用,其目标是识别数据集中的异常或不寻常模式。尽管通常被归类为非监督学习问题,异常检测却具有与监督学习相似的特征。在异常检测中,我们通常处理的是未标记的数据,即没有明确的标签指示哪些样本是异常的。相反,算法需要根据数据...
深度学习的 API 通常是由一群开发人员共同创建的,这些开发人员共同使用行业标准技术和研究工具,但可能并非所有开发人员都可以使用。 而且,通过商业 API 部署的模型通常非常稳定地使用,并提供最新的功能,包括可伸缩性,自定义和准确率。 因此,如果您遇到精度问题(这是深度学习模型生产中的常见情况),那么选择 API 是一...
# 轮廓近似 # 阈值,一般为轮廓长度的2% alpha = 0.02*cv2.arcLength(cnts[0],True) approxCurve = cv2.approxPolyDP(cnts[0],alpha,True) draw_img = cv2.drawContours(img.copy(),[approxCurve],-1,(255,0,0),2) 这里做轮廓近似的目的是,之前检测到的轮廓看似是一个多边形,其实本质上是只是点集。
processed_files = []fordollar_iindollar_i_files:# Interpret file metadatafile_attribs = read_dollar_i(dollar_i[2])iffile_attribsisNone:continue# Invalid $I filefile_attribs['dollar_i_file'] = os.path.join('/$Recycle.bin', dollar_i[1][1:]) ...
arange(y_lower, y_upper), 0, i_cluster_silhouette_value, facecolor=color, edgecolor=color, alpha=0.7 ) # 添加文本信息 plt.text(-0.05, y_lower + 0.5 * size_cluster_i, str(i)) y_lower = y_upper + 10 plt.title(f"The Silhouette Plot for n_cluster = {n_clusters}", fontsize=26...
After that, two scores are calculated for each confusion matrices, overall and class-based. The overall score is the average of the score of seven overall benchmarks which are Landis & Koch, Cramer, Matthews, Goodman-Kruskal's Lambda A, Goodman-Kruskal's Lambda B, Krippendorff's Alpha, and...
使用双缓存窗口，可以避免重绘时产生抖动的感觉。我一般选择 GLUT_DOUBLE | GLUT_ALPHA | GLUT_DEPTH 作为参数来设置初始的显示模式。四、初始化画布 开始绘图之前，需要对画布做一些初始化工作，这些工作只需要做一次。比如：glClearColor(0.0, 0.0, 0.0, 1.0) # 设置画布背景色。注意：这里必须是4个参数...
alpha参数在NegativeBinomial家族中用于控制过度离散的程度,当设置为默认值(通常是通过最大似然估计得到)时,模型会自动估计过度离散的参数。 分析前确保数据已经被正确清洗和预处理,例如处理缺失值、异常值等。 在比较泊松回归和负二项回归的模型效果时,可以考虑使用AIC、BIC等信息准则或者残差分析来评估模型的适用性。