保姆级聚类热图绘制！（不用R语言！不用写代码！）现阶段主流热图用R进行绘制，然而部分专业例如环境专业的同学们基本不怎么会使用代码去得到自己想要的图形（当然也不排除有厉害的同学也是会的）。环境专业的老哥们用的最熟练的莫过于origin了，origin自带的绘图中也是有热图的模块的，但是并

目录引言1.为什么要进行数据归一化？2.常用的归一化方法(1)最小-最大归一化（Min-MaxNormalization）(2)标准化（Standardization）(3)均值归一化（MeanNormalization）(4)缩放到单位范数（ScalingtoUnitNorm）3.归一化的应用场景  (1)深度学习中的数据归一化  (2

申明：九析唯一授权【超级网红系列课程——AI大模型全栈架构师】系列课程一、模型篇大纲大语言模型基础大语言模型预训练大语言模型微调大语言模型强化对齐大语言模型评估大语言模型压缩大语言模型工程大语言模型安全多模态模型大模型经典论文Pytorch

数据缩放（DataScaling）是数据预处理的一种重要方法，用于将不同取值范围的特征值调整到统一的范围，从而提高机器学习模型的性能和稳定性。本文将总结常见的数据缩放方法，并分析它们的优缺点及适用场景。1.均值归一化（MeanNormalization）：将数据缩放到[-1,1]的范围内，使数据的均值为0。具

文章目录前言一、关于自适应降噪仿真的几点说明1.降噪2.参考信号与噪声信号3.LMS算法的步长4.自适应降噪原理5.维纳滤波器系数二、LMS与NLMS自适应降噪的仿真三、仿真结果前言本文介绍了LMS自适应滤波器和NLMS自适应滤波器在降噪方面的应用，阐明期望信号、参考信

基于BP神经网络新数据预测的多输入单输出回归预测模型简介这段代码实现了一个BP神经网络BackpropagationNeuralNetwork用于回归预测任务，并包含新数据的预测功能。该模型通过多层前馈神经网络学习输入特征与目标变量之间的非线性映射关系，并使用反向传播算法优化权重和偏置

基于BP神经网络的多输入单输出回归预测模型简介该模型使用了BP神经网络BackpropagationNeuralNetwork进行多输入单输出的回归预测。BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，通过反向传播算法来优化权重和偏置，从而最小化预测误差。具体模型原理就不再细说了，需要可以翻看

讨论一下为什么transformer中用layernorm前序知识：常见的归一化层的工作原理 常见的norm之前已经讲过各个常见的归一化层了，不了解的可以去看看这篇文章。首先咱们得了解在NLP中，如果输入的几个句子不是等长的，需要使用Padding技术或者Truncation技术来使句子等长。因此对

NormalizedMutualInformation(NMI,归一化互信息)值域是$[0,1]$，值越高表示两个聚类结果越相似。归一化是指将两个聚类结果的相似性值定量到$0\sim1$之间。$$\text{NMI}=\frac{2\sum_i\sum_jn_{ij}ln\frac{n_{ij}N}{n_in_j}}{-\sum_in_iln\frac{n_i}{N}-\sum_jn_jln\fra

文章目录距离常见距离测度一、欧氏距离（EuclideanDistance）公式例子例题二、曼哈顿距离（ManhattanDistance）公式例子例题三、切比雪夫距离（ChebyshevDistance）公式例子例题四、余弦相似度（CosineSimilarity）公式例子例题总结马氏距离（Mahalanobisdistance）马氏距离的定义

目录1.QPSK调制信号简介2.CNN基本原理3.基于CNN的QPSK信号检测原理4.MATLAB程序4.仿真结果5.完整程序下载    在现代通信系统中，信号检测是一个至关重要的环节。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在信号处理领域展现出

归一化在特征工程中的作用包括：1、缩小数据范围、2、加速机器学习模型训练、3、提高模型准确率、4、降低模型复杂度。对1、缩小数据范围进行展开：在数据集中，不同特征可能具有不同的数量级和量纲，导致在模型训练过程中一些特征对结果影响过大，而归一化通过将数据按比例缩放，使之落入一个

        Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络结构，由谷歌在2017年提出，最初应用于机器翻译任务。与传统的循环神经网络（RNN）不同，Transformer摒弃了序列依赖的结构，依靠自注意力机制全局建模输入序列中的依赖关系，极大提升了并行计算效率和捕捉长程依赖的能力

使用Matlab对账期客户订单的逾期率进行预测在现代商业环境中，及时了解和预测客户订单的逾期率对于企业的财务管理和客户关系维护至关重要。本文将介绍如何使用Matlab对账期客户订单的逾期率进行预测，帮助企业更好地管理风险和优化现金流。1.数据收集与整理首先，我们需要收集与客

一、前言随着数据科学的快速发展，利用神经网络进行时序预测已经成为一个热门话题。BP（反向传播）神经网络因其强大的学习能力，广泛应用于各类预测任务。本文将介绍一套基于Matlab的BP神经网络时序预测代码，重点在于如何通过历史数据预测未来趋势。本文中的代码是完整可用的，读者只需

归一化与标准化前言一、最小最大值归一化1.1原理（公式）1.2API介绍1.2.1参数介绍1.2.2属性介绍1.2.3注意事项1.2.4代码演示1.3举例说明二、标准化2.1原理（公式）2.2API介绍2.2.1参数介绍2.2.2属性介绍2.2.3注意事项2.2.4代码演示2.3举例说明三、案例代码：

论文介绍ContraNorm提出背景：过平滑是图神经网络（GNNs）和Transformer中普遍存在的一种现象，随着层数的增加，性能会恶化。现有方法多从表征完全收敛到单一点的视角来刻画过平滑，但论文深入到一个更一般的维度坍缩视角，其中表征位于一个狭窄的锥体中。ContraNorm的提出：受对比学习

论文介绍ContraNorm提出背景：过平滑是图神经网络（GNNs）和Transformer中普遍存在的一种现象，随着层数的增加，性能会恶化。现有方法多从表征完全收敛到单一点的视角来刻画过平滑，但论文深入到一个更一般的维度坍缩视角，其中表征位于一个狭窄的锥体中。ContraNorm的提出：受对比学习

在数学中，向量（也称为矢量），是指具有大小和方向的量；书写向量时，水平书写的向量叫做行向量向量的大小就是向量的长度，也叫做模。向量的方向描述了空间中向量的指向；向量中的数表达了向量在每个维度上的有向位移。特殊向量零向量：大小为0，没有方向的向量，并且它不可以被归一化。单位向

基础知识1.transformer八股文a.Self-Attention的表达式b.为什么上面那个公式要对QK进行scalingscaling后进行softmax操作可以使得输入的数据的分布变得更好，你可以想象下softmax的公式，数值会进入敏感区间，防止梯度消失，让模型能够更容易训练。c.self-attention一定要这样

引言在人工智能（AI）和机器学习中，归一化（Normalization）是一个重要的预处理步骤。它的主要目的是将数据转换到某个特定的范围。归一化可以帮助模型更高效地学习和提高预测的准确性。归一化在数据预处理方法中占据核心地位，是确保数据质量和模型性能的关键步骤。通过阅读本篇博客，你

数据指标类型极大型（越大越好）中间型（在中间比较好）极小型（越少越到）区间型（在某一个区间为好）一般数据处理都要转化为极大型，再进行评价。转化方法极小型：\(x'=\frac{1}{x}\)或者\(x'=M-x\(M位某极大数字)\)下面展示\(x'=\frac{max(x)-x_i}{max(x)-min(x)}\)functiondata

一、输入层初始化权重对于较深的网络，Xavier初始化和Kaiming初始化是常用的方法。Xavier假设输入和输出的方差相等，它特别适用于sigmoid和tanh激活函数，因为它能帮助保持信号在这些激活函数中传播时的方差不变，防止梯度消失或爆炸。Kaiming特别设计用于ReLU及其变体

1、调整过程  在训练神经网络时，超参数的调试十分重要，下面分享一些指导原则。     通常来说，①学习因子α是最重要的超参数，也是需要重点调试的超参数。②动量梯度下降因子beta、各隐藏层神经元个数hiddenunits和mini-batchsize的重要性仅次于alpha。③然后就是神经网络