中文字体训练集第8页

深度学习（花书）笔记2——（无）监督学习算法介绍

1.监督学习监督学习算法是给定一组输入x和输出y的训练集，学习如何关联输入x和输出y。在许多时候，输出y很难自动收集，必须由人来提供‘监督’。

吟风芥尘·2024-01-08 06:51

随机森林（Random Forest）

以下是随机森林的基本原理和使用方法：基本原理随机抽样：随机森林对训练数据进行自助采样（BootstrapSampling），即从原始训练集中有放回地抽取样本，创建多个不同的训练子集。

草明·2024-01-08 03:02

2019-11-18

训练集上损失：根据经验损失函数，直接在训练集上估计就行了。求解，可以忽略，直接计算在训练集上的频率得出，至于则和假定的分布有关：多项伯努利分布：。

cleverpenguin·2024-01-08 00:26

实名实人认证解决方案

识别准确率高人脸识别功能基于深度学习的智能识别技术，立足于腾讯社交平台，拥有海量人脸、图片训练集，准确率高。安全可靠活体检测可抵挡照片、视频、静态3

公有云服务商·2024-01-07 23:59

文本补全中的动态提示（Dynamic Prompting）

目录数据集Zero-ShotFew-ShotDynamicFew-Shot总结数据集TextREtrievalConference(TREC)QuestionClassification数据集包含训练集中的约

之乎者也··2024-01-07 23:26

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

1.1与Adboost比较回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去，Adboost实际

Kiroro·2024-01-07 13:50

Adboost算法

1描述AdaBoost算法每次都是使用全部的样本进行训练，每一轮训练结束后，得到一个基学习器，并计算该基学习器在训练样本的预测误差率，然后根据这个误差率来更新下一轮训练时训练集合样本的权重系数和本轮基学习器的投票权重

歌者文明·2024-01-07 11:04

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

基本思想kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。kNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

Python研究者·2024-01-06 19:37

Mnist手写体数字数据集介绍与在Pytorch中使用

它由手写数字图像组成，包括0到9的数字，每张图像都是28x28像素的灰度图像，图片和标签均采用二进制编码，共70000张图像，其中包括60000张训练集和10000测试集。

搁浅丶.·2024-01-06 15:48

2019-01-11 每天三分钟学ppt 13：一键统一字体

弹出对话框之后，上面有中文字体和英文字体，前面

nana18·2024-01-06 13:17

transforms图像增强（一）

一、数据增强数据增强（DataAugmentation）是一种常用的数据预处理技术，通过对训练集进行各种变换和扩增操作，可以增加训练数据的多样性和丰富性，从而提高模型的泛化能力。

-恰饭第一名-·2024-01-06 10:19

《机器学习》慕课版课后习题-第2章

如果进行多重重复验证的过程，就会发现模型在训练集上的表现并不固定，会出现波动，这些波动越大，它的方差就越大。协方差

醉一心·2024-01-06 09:10

遥感影像-语义分割数据集：DeepGlobe-Land-cover数据集详细介绍及训练样本处理流程

KeyValue卫星类型DigitalGlobe’s卫星覆盖区域未知场景重点是农村地区分辨率50cm数量训练集803幅、验证

ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

其中，训练集为120景图像，验证集为

ly_0624·2024-01-06 05:25

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl

zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻的优缺点

k-NN的优点是易于理解，通常不需要过多调节就可以得到不错的性能，构建模型的速度通常很快，但是如果训练集很大，预测速度可能会比较慢。

zhangbin_237·2024-01-05 22:54

Hello World！

一共包含四个文件夹：train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9912422字节）5

广煜永不挂科·2024-01-05 21:08

itextpdf中文不显示问题

原因1.没有指定中文字体方法一：使用itext-asiancom.itextpdfitext-asian5.2.0BaseFontbaseFont=BaseFont.createFont("STSongStd-Light

星空下的西瓜地·2024-01-05 14:20

KNN 回归

K近邻回归算法的基本步骤：数据准备：首先，我们需要准备训练集和测试集的特征数据和对应的目标变量。特征数据可以包括数值型、

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

自然语言转SQL，一个微调ChatGPT3.5的实例(下)--模型微调及模型性能

提交训练集进行微调一旦我们创建了JSONL文件（可以在这里或ipfs_here找到一个小样本），下一步是使用以下命令将创建的文件上传到OpenAI：openai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY

数大招疯·2024-01-05 08:01

CentOS上设置中文/英文语言环境

一、在CentOS上设置中文语言环境1、安装中文字体支持：sudoyuminstall-ywqy-microhei-fonts2、设置系统默认语言为中文：sudolocalectlset-localeLANG

花生树什么树·2024-01-05 07:45

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5用交叉验证（CrossValidation）来验证分类器性能2.1.6完整代码：2.2使用sklearn内置的iris数据集(多分类)2.2.1导入数据集2.2.2划分训练集和测试集

几窗花鸢·2024-01-05 07:32

吴恩达机器学习笔记（1）——单变量线性回归

这里给出的数据是一组房子面积对应的房价数据集其中m代表训练集，x是输入，y是输出。我们用（x

机智的神棍酱·2024-01-05 06:35

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

A、kNN算法的预测效率与训练集的数量有关B、kNN算法只能用于二分类C、kNN算法只能用于回归D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k

HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

【Python机器学习】理论知识：泛化、过拟合、欠拟合

在监督学习中，想要在训练数据上构建模型，然后对没见过的新数据做出准确预测，如果一个模型能够对没见过的数据做出准确预测，我们就说它可以从训练集泛化到测试集。

zhangbin_237·2024-01-05 03:24

Transforer逐模块讲解

两大部分组成，数据经过词embedding以及位置embedding得到encode的时输入数据输入部分embedding就是从原始数据中提取出单词或位置；输入矩阵：位置编码采用如下公式好处有使PE能够适应比训练集里面所有句子更长的句子

warren@伟_·2024-01-04 23:54

决策树，预测泰坦尼克号生存概率

用id3算法，得出泰坦尼克号生存率预测：测试集与训练集：链接:https://pan.baidu.com/s/1AsWe81NfddCoWAwmHp97Iw提取码:zp8x复制这段内容后打开百度网盘手机

Viva_Stephen·2024-01-04 20:18

机器学习期末复习题

1.解释什么是过拟合和欠拟合，怎么降低过拟合过拟合：在训练集中表现的特别优秀，贴合训练数据的特征，但是没有泛化能力，在新的数据集中无法做出准确的预测。

南笙，·2024-01-04 20:24

ubuntu安装texlive 2023

文章目录一、声明二、安装过程一、声明该说明参考官方网址：https://www.tug.org/texlive/quickinstall.html另一个不错的博客，还介绍了如何在ubuntu中安装中文字体

坚果仙人·2024-01-04 17:30

【数据挖掘】基于 LightGBM 的系统访问风险识别（附源码）

的系统访问风险识别文章目录基于LightGBM的系统访问风险识别一、课题来源二、任务描述三、课题背景四、数据获取分析及说明（1）登录https://www.datafountain.cn并获取相关数据（2）数据集文件说明（3）训练集和测试集含义说明五

the_coco·2024-01-04 06:41

增量预训练经验积累（2）

GUANYX~·2024-01-03 22:24

【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models

都存在一定的问题：对于PixelRNN这类模型来说，就是从左上角的像素开始一个个地进行生成，那么这个生成顺序是否合理，每一个像素是否只与它前面的像素有关，这就是其问题VAE的问题在前文就已经提到，它只能够学会模仿训练集中的例子

FavoriteStar·2024-01-03 22:46

特征工程

三块给你买麻糬_31c3·2024-01-03 20:47

深度学习｜5.2 偏差和方差

偏差和方差在训练集和验证集的应用。Trainseterr

晓源Galois·2024-01-03 18:10

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（一）

数据和方法MNIST数据集是收集的手写字体，为单色图像，共有训练集60000项，测试数据集10000项。建模方法我们使用最简单的神经网络模型，多层感知器（MLP）。

罗罗攀·2024-01-03 18:45

【Python机器学习】衡量模型是否成功：训练数据&测试数据

在机器学习中，为了衡量模型是否成功，通常做法是吧将收集好的带标签数据分成两部分，一部分用于构建机器学习模型，叫做训练数据或训练集；其余数据用来评估模型性能，叫做测试数据、测试集或者留出集。

zhangbin_237·2024-01-03 16:23

Tips for Training DNN

NN和很多经典机器学习模型（如KNN、SVM）不同，它经过训练后在训练集上的表现未必会很好，这是因为它优化的损失函数是非凸的，训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点（即各个方向梯度都约等于零的点）

单调不减·2024-01-03 15:31

流量预测_MLP模型_keras

:heartbeat:4、数据预处理pre-processing（1）将时间戳转换为一个日期时间索引（2）填充所有缺失的值（3）将时间序列数据转换成监督学习数据手动转换（4）数据集划分（split）为训练集和验证集

郭小儒·2024-01-03 14:05

无监督学习-聚类算法(k-means)

无监督学习-聚类算法1、聚类介绍1.1、聚类作用知识发现异常值检测特征提取数据压缩的例子1.2、有监督与无监督学习有监督：给定训练集X和标签Y选择模型学习（目标函数的最优化）生成模型（本质上是一组参数、

阿龙的代码在报错·2024-01-03 12:46

119基于matlab的ELM和KELM的数据分类模型

基于matlab的ELM和KELM的数据分类模型，可对比两者的计算时间及测试机和训练集准确率。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-03 10:52

在机器学习训练测试集中，如何切分出一份验证集

文章目录1.读取数据：2.绘图查看target数量情况：3.特征拓展：4.构建X，y：5.拆分训练集和测试集，特征做缩放处理：6.从训练集里再切一次出验证集，特征做缩放处理：7.测试集训练效果：8.从训练集里再切一次出验证集

you_are_my_sunshine*·2024-01-03 07:54

CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)

目录往期精彩内容：前言1风速数据CEEMDAN分解与可视化1.1导入数据1.2CEEMDAN分解2数据集制作与预处理2.1划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集，然后再按照前7后4划分分量数据2.2设置滑动窗口大小为

建模先锋·2024-01-03 01:49

【深度学习下载大型数据集】快速下载谷歌云盘数据集

个人博客:Sekyoro的博客小屋个人网站:Proanimer的个人网站跑深度学习的时候,一些数据集比较大,比如60多个G,而且只是训练集.然后这些数据是由某些实验室组采集的,并不像一些大公司搞的,一般都直接方法一些网盘中

procoder338·2024-01-03 01:44

11-交叉验证与网格搜索对k-近邻算法调优

交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信数据分类训练集和测试集，再将训练集分为训练和验证集。eg：将数据分成5份，其中一份作为验证集。

jxvl假装·2024-01-02 21:33

在matplotlib中设置中文字体

在matplotlib中设置中文字体matplotlib库中默认使用的字体是不支持中文的，所以如果需要中文的标签或标题则我们手动去重新设置一个支持中文格式的字体。

星夜夏空99·2024-01-02 03:54

前馈神经网络复习

习题4-1对于一个神经元(wx+b),并使用梯度下降优化参数w时如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢在全连接网络模型中，将输入的x值进行零均值化是一种预处理方法，旨在将训练集中的每个输入值

Simon52314·2024-01-01 07:47

一文弄懂自编码器 -- Autoencoders

自动编码器于1980年推出，是一种用于神经网络的无监督学习技术，可以从未被标注的训练集中学习。本文重点介绍自编码器的概念、相关变体及其应用，闲话少说，我们直接开始吧！

赵卓不凡·2024-01-01 05:14

【基础】【Python网络爬虫】【10.验证码处理】OCR识别，Tesseract ，ddddocn识别，打码平台，滑块验证码（附大量案例代码）（建议收藏）

引擎环境安装Mac系统引擎环境安装安装tesseract查看tesseract版本安装过程遇到的报错解决方法下载中文包中文包存放目录查看全部语言库python安装pytesseract和pillow识别图片中文字体

My.ICBM·2024-01-01 05:06

部署篇-Zabbix中文乱码字符集的修正

部署zabbix监控后默认是英文，默认不支持中文字符集切换成中文后会出现以下情况解决方案从Window服务器找到相应的字休复制到zabbixServer服务器上：控制面板→字体→选择一种中文字体建议simkai.ttf

Jason160918·2024-01-01 01:01

论文笔记：DELPHI:预测蛋白质相互作用位点的精确深度集成模型

文章目录摘要：一、介绍二、材料和方法（一）、数据库（二）、测试集（三）、训练集和验证集（四）、输入特征（六）、CNN模型架构（七）、RNN网络的体系结构（八）、综合网络架构（九）、实现（十）、参数调整三

wangpan007·2023-12-31 23:52

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