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MS-SQL Server > 基础类 [问题点数:40分,结帖人my_yinger]
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勋章
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进士 2011年 总版技术专家分年内排行榜第十
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银牌 2011年8月 总版技术专家分月排行榜第二
2011年7月 总版技术专家分月排行榜第二
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微软MVP 2012年7月 荣获微软MVP称号
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红花 2011年8月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
2011年7月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
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名人 2012年 荣获名人称号
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榜眼 2010年 总版技术专家分年内排行榜第二
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探花 2009年 总版技术专家分年内排行榜第三
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进士 2013年 总版技术专家分年内排行榜第十
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SVM-KM Matlab源程序

SVM-KM Matlab源程序。把SVM-KM放到Matlab Toolbox文件夹后,在Matlab窗口加载该目录及所有子目录,运行TestSanityCheck.m ,便可看到演示结果

SVM-KM

SVM的matlab工具箱,

聚类--KM、DBACSN,层次聚类

1. 聚类 对于聚类,关键一步是要告诉计算机怎样计算两个数据点的相似性,不同的算法需要的相似性是不一样的。 1.1. DBSCAN ... DBSCAN核心原理就是密度聚类的原理:寻找出稠密的地方,把它们当做一个簇,也就是...

一文搞懂K-means聚类算法

一步步教你轻松学K-means聚类算法 阅读目录目录聚类K-means(k均值)聚类算法案例描述从文件加载数据集计算两个向量的欧氏距离构建一个包含 K 个随机质心的集合K-Means 聚类算法分析数据:聚类可视化结果讨论与分析...

[Python数据挖掘] sklearn-SVM分类(SVC)

SVM是支持向量机(Support Vector Machine)的简称。 SVM具有分类功能(SVC,C是Classification(分类)的首字母); 也具有回归功能(SVR,R是Regression(回归)的首字母)。 [问题分析] 在[Python数据挖掘] sklearn-...

基于EEG的驾驶持续性注意水平PSO-SVM识别模型总结

数据集: ... 75 m,全长 200 km,背景车流仅为增加实验真实度,不干扰被试驾驶操作. 要求被试驾驶车辆按 70 ± 5 km / h 的速度行驶,驾驶过程中在被试前方 5 个位置,以随机时间间隔((14 ± 1. 5) s)呈现红...

机器学习 -- SVM

SVM 支撑向量机 support Vector Machine 1 逻辑回归: 但是当决策边界不唯一时, 定义一个概率函数,求损失函数。然后求出决策边界 我们希望的决策边界是距离红色,蓝色最近的点都尽可能的远,而且还能很好的分别...

基于opencv中HOG+SVM的车轮识别及predict()函数的改进

opencv中HOG+SVM已经是一个相对成熟的环境,只是在满足兼容性的条件下会牺牲很大的时间开销,在训练部分未做改进,只是对detectMultiScale()中的predict进行改进。 其中HOG特征计算请参考: ...

LR 与 SVM 的相同和不同

在大大小小的面试过程中,多次被问及这个问题:“请说一下逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)之间的相同点和不同点”。第一次被问到这个问题的时候,含含糊糊地说了一些,大多不在点子上,后来被问得多了,慢慢也就...

基于python的行人与车辆检测和跟踪实现(HOG+SVM/HAAR)

如果想直接看代码请跳转至‘我的代码’基于python的行人与车辆检测和跟踪实现(HOG+SVM/HAAR)前言实现思想行人检测:车辆检测目标跟踪流程图参考代码我的代码 基于python的行人与车辆检测和跟踪实现(HOG+SVM/HAAR...

sklearn实战-----8.支持向量机SVM(下)

在上周的支持向量SVM(上)中,我们学习了二分类SVC的所有基本知识,包括SVM的原理,二分类SVC的损失函数,拉格朗日函数,拉格朗日对偶函数,预测函数以及这些函数在非线性,软间隔这些情况上的推广,并且引出了核...

【Pyton】支持向量机(SVM):对天气的预测准确率很高吗?

预测天气是一个非常非常困难的主题,因为影 响天气的因素太多,而Kaggle的这份数据也不负众望,是一份非常难也非常难得的数据集,难到用一般的机器学习算法(如SVM,LR)在这个数据集上都不会有太好的结果。...

关于在RCNN和SPPNet中分类器采用SVM而不是softmax的解释。

第一我们分析的理由是cnn是需要固定的尺寸的训练样本,SPPNet是可以将任意大小的图像池化生成固定尺寸的图像形式,同比cnn在相同条件下训练耗时快24-102倍左右。理论上的卷积层是不需要规定的图像尺寸,全链接层需要...

大数据理论课(第九节----复习布尔序列、学习svm模型)

一、复习 关于 布尔序列 在数据清洗中的应用P150 import numpy as np import pandas as pd detail=pd.read_csv(r"G:\大数据实验数据库\3.大数据实验数据\detail.csv",encoding="GB18030") ser1=detail["counts"] ...

MATLAB环境使用LIBSVM-回归问题详解(四)

简介 LIBSVM可以用于解决分类和回归问题,上一篇博文中介绍了分类问题。在这里将对回归问题结合实例运用LIBSVM。

SVM的提出

一般讲SVM时都是与感知机为基础的,这是因为二者中对数据的模拟都是f(x)=wx+b,很相似。 但是,感知机的缺点在于:一、只能对线性可分的数据集建模,若数据集线性不可分,则算法无法收敛;二、感知机算法的结果与...

SVM笔记系列之三》拉格朗日乘数法和KKT条件的直观解释

SVM笔记系列之三》拉格朗日乘数法和KKT条件的直观解释 前言在SVM的推导中,出现了核心的一个最优化问题,这里我们简单介绍下最优化问题,特别是带有约束的最优化问题,并且引入拉格朗日乘数法和广义拉格朗日乘数...

Python基于sklearn实现对酒数据集K-means聚类模型、K临近算法模型和SVM分类模型进行建模、评估与数据预测

Python基于sklearn实现对酒数据集K-means聚类模型、K临近算法模型和SVM分类模型进行建模、评估与数据预测 一、下载数据集合 数据集网上找一下,此demo只所逻辑参考,数据集标签差异影响不大,对此demo一样实用 我...

ML笔记:k-means聚类算法讲解+手写python实现+调用sklearn实现!

k-means聚类算法! 文章目录一、聚类算法二、k-means聚类算法2.1、处理过程2.2、简单举例 一、聚类算法 对于"监督学习"(supervised learning),其训练样本是带有标记信息的,并且监督学习的目的是:对带有标记的...

BAT机器学习面试1000题系列(第1~305题)

BAT机器学习面试1000题系列 整理:July、元超、立娜、德伟、贾茹、王剑、AntZ、孟莹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络,取之分享,用之分享,且在撰写答案过程中若引用他人解析则必注明原作者及来源链接...

R-CNN系列论文总结

借鉴博客: ... ... 1.基于深度学习的目标检测 普通的深度学习算法主要用来做分类,而在实际应用中还有目标定位和目标检测(其实还有语义分割——semantic segmentation,实例分割——instanc...

K-Means聚类的Python实践

K-Means应该是最简单的聚类算法之一了吧,理论上很简单,就是随即初始化几个中心点,不断的把他们周围的对象聚集起来,然后根据这群对象的重置中心点,不断的迭代,最终找到最合适的几个中心点,就算完成了。...

使用python进行异常值(outlier)检测实战:KMeans + PCA + IsolationForest + SVM + EllipticEnvelope

作者:Susan Li ,原文:https://towardsdatascience.com/time-series-of-price-anomaly-detection-13586cd5ff46 略有增删 异常值检测(outlier)是一种数据挖掘过程,用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的...

综述自动驾驶中的计算机视觉Computer Vision for Autonomous Vehicles: Problems, Datasets and State-of-...

17年CVPR上的一篇关于自动驾驶和计算机视觉的综述,比较全面,大体整理一个提纲,重点关注比较新的研究成果,侧重于深度学习方面的。 1. History of Autonomous Driving 自动驾驶的历史 ...这一部分介绍了自动...

FM-Factorization Machines

文章目录1.介绍2.FM模型函数及应用2.1 FM模型2.1.1 FM模型&...FM-Factorization Machine是一种结合了因式分解模型和SVM模型的优势的新的模型。 FM相比于SVM有如下特点: 两者都是需要实值特征向量...

R语言实战:机器学习与数据分析源代码3

本文辑录了《R语言实战——机器学习与数据分析》一书第12章至第15章之代码,主要包括EM、支持向量机和人工神经网络等内容。整合R语言深藏不露的强大威力,决胜数据分析之巅。且听我将统计学之精髓娓娓道来,助你砥砺...

《Mask R-CNN》论文阅读之Mask R-CNN

导读 Mask R-CNN是ICCV 2017的best paper,彰显了机器学习计算机视觉领域在2017年的最新成果。在机器学习2017年的最新发展中,单任务的网络结构已经逐渐不再引人瞩目,取而代之的是集成,复杂,一石多鸟的多任务...

Python与机器学习3

1. LibLinear [1] 解析:LibLinear适合解决大规模高维稀疏特征的分类和回归问题。 (1)libsvmread [heart_scale_label, heart_scale_inst] = libsvmread('../heart_scale'); (2)train model = train(heart_...

基于Sentinel-2(哨兵2)遥感卫星的植被覆盖度提取

基于Sentinel-2(哨兵2)遥感卫星的植被覆盖度提取 ...其幅宽高达290KM,且A、B双星组合,覆盖能力比美国Landsat8卫星强很多。目前哨兵-2A和哨兵-2B已经实现了5天的重访时间,即使在之前仅有单颗卫星时,...

Xshell6完美破解版,亲测可用

Xshell6破解版,亲测可用,分享给大家。直接解压即可使用

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