代表性样本第2页

deseq2进行差异分析时的分组问题

示例1：两组比较#创建一个示例数据集，包含4个样本dds=1.10中，所选的阈值是过滤器的最低分位数，其中拒绝数接近拟合曲线在过滤器分位数上的峰值。“接近”定义为在1个残差标准差内。

请你喝好果汁641·2025-02-06 06:07

Python-机器学习（二）-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解

fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierk=5#对模型训练clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)clf.fit(x,y)#对样本进行预测

2401_84009679·2025-02-05 22:00

Python中的决策树算法探索基本原理

决策树的基本原理决策树的基本思想是通过对数据进行分割，逐步缩小数据的范围，从而使得每个叶节点（终节点）中的样本属于同一类别或具有相似的特征。决策树的构

myCOTB·2025-02-05 12:21

数据库操作 -- 添加数据、查看表结构、多表查询、创建视图、创建存储过程、多表删除记录

任务点：•向每个表插入3条测试数据（样本数据包含下面题目中使用的数据）；•查询出所有选修了“数据库原理”课程的学生学号、姓名和籍贯；•查询出“数据库原理”这门课的最高成绩；•查询有哪些课程没有被任何同学选修

小鞠..·2025-02-05 10:34

医疗方向的可视化大屏，十分契合医疗行业数据量大的特点

从患者的个人基本信息、过往病史、各项检查检验报告，到医疗机构日常运营产生的物资管理数据、设备运行数据，再到大规模医疗研究中的海量样本数据，这些数据的规模和复杂性不断增加。

大象数据工场·2025-02-05 08:23

自定义数据集使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据集生成：-使用make_classification函数生成包含1000个样本的数据集，设置20个特征，其中10个是有信息的特征，类别数为2，通过设置random_state=42保证每次运行生成的数据相同

知识鱼丸·2025-02-05 01:31

第12章 Flink

Flink是一种具有代表性的开源流处理架构，它实现了GoogleDataflow流计算模型，是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架，并且同时支持批处理和流处理。

wyz191·2025-02-04 23:17

《AI赋能行业实战：‌揭秘企业数字化转型最佳实践，‌落地案例深度解析！‌》 ---- 总目录

文章大纲金融行业落地实践浅析基于PySpark进行信用卡评分--实战案例迁移学习小样本金融风控生物信息识别大健康行业落地实践浅析传统行业深度融合升级如何深度参与创业？

shiter·2025-02-04 20:58

scikit-learn实现SVM

最大间隔超平面：SVM的目标是找到能够最大化训练样本间隔的超平面。间隔被定义为到最近训练样本点的距离，这些点被称为支持向量。这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法，从而提高了泛化能力。

PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集，使用朴素贝叶斯对其进行分类

数据集定义：-data列表包含了文本样本及其对应的情感标签。每个元素是一个元组，第一个元素是文本，第二个元素是标签。特征提取：-使用CountVectorizer将文本转换为词频向量。

知识鱼丸·2025-02-04 14:40

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本

shimly123456·2025-02-04 01:28

悬浮按钮和可交互按钮

而google也意识到了这一问题，于是2015年的GoogleI/O大会上推出了一个DesignSupport库，这个库将一些具有代表性的一些控件和效果进行了封装，这样就大大的简化了实现

大不懂·2025-02-03 21:57

流数据库中的RisingWave和Materialize

RisingWave和Materialize都是这一领域的代表性技术。RisingWave和Materialize都是强大的流数据库技术，它们各自具有独特的技术特点和应用场景。

weixin_30777913·2025-02-03 20:48

ssGSEA中GSVA调用报错的解决方法

ssGSEA中GSVA调用报错问题expr是表达谱，表达数据矩阵，行是基因，列是样本。cellMarker是一个包含基因集的列表。

影林握雪·2025-02-03 18:30

使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类

创建一个简单的二维数据集，其中每个样本有两个特征，并且属于两个类别之一。

Luzem0319·2025-02-03 17:15

初入机器学习

辰尘_星启·2025-02-03 14:54

2024年中国自由贸易试验区最新名单

个自由贸易试验区，73个片区，本次分享的数据包括自贸区名单、自贸区明细、以及自贸区DID的3份数据一、数据介绍数据名称：中国自由贸易试验区明细数据数据范围：八批自由贸易试验区数据年份：2009-2024年数据样本

经管数据库·2025-02-03 12:07

最小边际采样在分类任务中的应用

一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中，模型会对每个样本预

ningaiiii·2025-02-03 11:57

网络安全最新网络安全工具大合集_remnux部署

Rekall–Google开发的内存分析框架.Volatility–提取易失性内存（RAM）中的样本.移动AndroidForensicToolkit–允许你从安卓手机中提取短信记录，通话记录，照片，浏览历史

2301_79985178·2025-02-03 09:17

【代码随想录训练营】【Day01】第一章｜数组｜数组理论基础｜704.二分查找｜27.移除元素

数组的存储地址是一片连续的空间数组中存储的元素都是相同类型的修改数组中某一元素的值时，只能覆盖（重新赋值）更多有关数组的理论基础可查阅：《代码随想录》数组理论基础704.二分查找题目详细：LeetCode.704注意：二分查找对数据样本有明确的要求

蚝油菜花·2025-02-03 02:48

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)

拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi))，获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思：1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码

weixin_33908217·2025-02-02 20:03

答疑解惑：如何监控EMC unity存储系统磁盘重构rebuild进度

近期有个朋友咨询的问题，这个其实很有代表性的，以前在VNX存储中，通过磁盘的属性是可以看到rebuild的进度的。

存储服务专家StorageExpert·2025-02-02 18:49

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数

飞Link·2025-02-02 15:26

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇

是阿牛啊·2025-02-02 14:54

如何通过开源SDK控制松灵机器人SCOUT底盘？

为了更方便的解答大家在使用我们移动底盘进行开发调试的时候出现的问题，使二次研发更加得心应手，我们开设了松灵课堂，主要为小伙伴们讲解松灵机器人开发过程中一些需要注意的问题，同时也会将具有代表性的用户问题（

松灵机器人AgileX Robotics·2025-02-01 18:58

机器学习-期末复习题

A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化‍将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-02-01 14:21

DeepSeek的成本优势与行业影响：绿色算力如何重塑AI竞争格局

DeepSeek的成本优势与行业影响：绿色算力如何重塑AI竞争格局在AI大模型与绿色数据中心深度融合的背景下，DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的代表性企业，凭借其显著的成本优势迅速崛起。

浅学多思·2025-02-01 11:01

数据分析新技能：如何进行Mann-Whitney U检验

Mann-WhitneyU检验Mann-WhitneyU检验是一种非参数统计方法，用于比较两个独立样本的分布。它特别适用于数据不满足正态分布或存在异常值的情况，是t检验的非参数替代方法。

蓝皮怪·2025-02-01 10:56

【单细胞-第三节多样本数据分析】

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\1.GSE183904.RmdGSE183904数据原文1.获取临床信息筛选样本可以参考临床信息rm(list=ls())library(tinyarray

遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-02-01 04:30

毕设分享基于Kmeans的图像分割算法软件设计

1Kmeans聚类算法基本原理K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的

bee_dc·2025-01-31 23:26

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题.首先,我使用了以下信号(仅复制您的上一个条目),使其成为4个样本

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

YOLOv10：面向下一代目标检测模型的创新探索

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列作为实时目标检测的代表性模型，自发布以来便因其速度与精度的平衡性得到了广泛关注和应用。

AgriTube·2025-01-31 20:31

python 阴暗图像亮度增强对比度增强去雾

背景说明最近在处理图像，发现一些样本由于逆光原因过于阴暗，影响图像识别。解决时，可以在训练样本中加入类似的图像，或者手动把相关图像进行颜色变化。这里主要介绍手工颜色变化。

weixin_37763484·2025-01-31 14:06

PyTorch 快速入门

Dataset用于存储样本及其对应

無量空所·2025-01-31 10:02

单细胞-第五节多样本数据分析,打分R包AUCell

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\3.AUCell.Rmd1.基因rm(list=ls())load("g.Rdata")2.AUCellhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9897923IF:NANANA用这个文章里的方法，将单细胞亚群的marker基因与ros相关基因取交集，用作AUCell的基因集Theinters

遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-01-31 09:20

课前准备---多样本ATAC联合分析（封装版）

作者，EvilGenius大家好，我们的课程已经在进行中了，需要分享给大家很多的分析资料，大家好好学习，资料很珍贵，好好保存。ATAC的主流分析内容1）Readfilteringandalignment2）Barcodecounting3）Identificationoftransposasecutsites4）Detectionofaccessiblechromatinpeaks5）Cellca

追风少年ii·2025-01-31 09:50

【AI中数学-数理统计-综合实例-包括python实现】揭开数据的面纱：真实样本数据的探索与可视化

第五章：数理统计-综合实例1.揭开数据的面纱：真实样本数据的探索与可视化在人工智能（AI）应用中，数据是构建算法和模型的基石，而数理统计则为我们提供了理解和处理这些数据的工具。

云博士的AI课堂·2025-01-30 19:22

Python计算【15】

文章目录t分布理论基础python参考文献t分布理论基础通常用于样本量较小或总体标准差未知的情况下，进行假设检验和构建置信区间。

sakura_sea·2025-01-30 08:22

论文AI率：检测原理是什么？该如何降低论文AI率？

和AI大模型一样，AI检测的核心也是机器学习模型，它们在包含人类创作和AI生成文本样本的大型数据集上进行训练，通过学习每种文本中存在的模式和特征，以此来区分人类创作的文本和AI生成文本。

迪娜学姐·2025-01-30 02:40

机器学习Day1

背景以周志华教授的《机器学习》为核心学习AI知识2.绪论中的重要概念整理机器学习的目的：利用经验（数据）来改善系统性能记录：(key1:value1,key2:value2…)数据集：记录的集合示例（样本

一飞学编程·2025-01-30 01:36

如何从零开始训练大模型（预训练方向）

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。

AI小白熊·2025-01-29 16:43

企业架构设计方法与实践中企业架构理论以及Zachman TOGAF FEAF DoDAF eTOM ArchiMate Gartner等主要框架和架构介绍

企业架构理论首先讨论企业架构的基本概念；然后介绍企业架构的发展；接着重点对几个具有代表性的企业架构框架理论进行说明，包括ZachmanTOGAFFEAFDoDAFeTOMArchiMateGartner

代码讲故事·2025-01-29 11:54

【算法应用】基于麻雀搜索算法SSA求解车间布局优化问题

目录1.问题背景2.车间布局数学模型3.麻雀搜索算法SSA原理4.结果展示5.参考文献6.代码获取1.问题背景工厂设施布置的规划一直是工业工程领域不断研究和探索的内容，其中最具代表性之一的是系统布置设计

小O的算法实验室·2025-01-29 05:31

python实现dbscan

python实现dbscan原理DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。

怎么就重名了·2025-01-29 03:12

2024年MR应用深度解析：Meta商店中的游戏与非游戏应用

本文基于对Meta商店中部分具有代表性的MR应用的研究，探讨了游戏与非游戏类应用之间的对比分析，并深入细分每个类别下的亮点推荐。

花生糖@·2025-01-28 11:04

费雪的线性判别分析(2)

《费雪的线性判别分析》分为两部分，这是第二部分，第一部分的连接如下：费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类，必须计算出阈值w0w_0w0，求解方法有两种：贝叶斯方法。

CS创新实验室·2025-01-28 09:55

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时，确实可能出现样本不均衡问题，且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡？

司南锤·2025-01-28 08:18

如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题

1.生成对抗数据增强（Copy-PasteAugmentation）原理：将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中，低成本生成平衡数据。适用场景：小目标（如车辆、船只）或极端稀疏类别（如灾害损毁区域）。PyTorch实现：importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_