分类器样本第12页

协同过滤算法（Collaborative Filtering）

k-NN算法每一次都在训练集去寻找与目标样本最接近的k个实例，然后根据这k个实例的分类结果来产生目标样本的预测结

城市中迷途小书童·2024-02-05 10:30

朴素贝叶斯原理

它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-05 10:58

样本量估算之多组率的样本量计算

参考本文摘抄自样本量估算（七）：多组率的样本量计算正文本周展示的是多组率的样本量计算方法。多组率的样本量计算公式可以从两个角度来计算，整体差异比较的角度和两两比较的角度。

GOGOYAO·2024-02-05 09:08

Pytorch 学习笔记--torch.linspace()函数

就是返回一个一维张量，这个张量包含由start到end的均匀间隔steps的n个点参数：start(float)-区间的起始点end(float)-区间的终点steps(int)-在start和end间生成的样本数

SAMSTAYREAL·2024-02-05 09:35

Pytorch: nn.dropout

Dropout是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。

湫兮之风·2024-02-05 09:31

批量归一化和残差网络

1.批量归一化标准化：使得任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。标准化处理输入数据使各个特征的分布相近。批量归一化：就是在批次范围内做标准化。

英文名字叫dawntown·2024-02-05 08:20

【CVPR 2023的AIGC应用汇总一】图像转换/翻译，基于GAN生成对抗/diffusion扩散模型方法...

1、MaskedandAdaptiveTransformerforExemplarBasedImageTranslation提出了一个基于样本的图像转换新方法。

机器学习与AI生成创作·2024-02-05 06:23

深度学习基础之-3.3线性二分类的神经网络实现

样本序号123…119经度相对值0.0254.109…7.767纬度相对值3.4088.012…1.8721=汉,0=楚110…1问题：经纬度相对值为(5,1)时，属于楚还是汉？经

SusanLovesTech·2024-02-05 06:43

两分钟克隆你的声音，支持替换电影和视频里面的声音，免费使用支持docker一键部署，集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注

demovideo中国地区用户可使用AutoDL云端镜像进行体验：https://www.codewithgpu.com/i/RVC-Boss/GPT-SoVITS/GPT-SoVITS-Official功能：零样本文

代码讲故事·2024-02-05 06:13

ICLR2019 | 模型训练会发生了大量的、反复的样本遗忘现象，如何解决？

在深度模型训练过程中，可能发生了大量的、反复的样本遗忘现象。本论文的写法很特别，跟大家常读的八股文不同，

zenRRan·2024-02-05 05:16

如何利用增量学习的方法来解决灾难性遗忘的问题？

它通过存储一些先前学习过的样本，并在训练新数据时将这些样本与新数据混合，从而使模型能够回顾并巩固已学习的知识。这有助于在学习新任务时

AlphaFinance·2024-02-05 05:16

Day40 0-1背包问题

这些研究材料包括实验设备、文献资料和实验样本等等，它们各自占据不同的空间，并且具有不同的价值。

借我点钱·2024-02-05 03:29

目标检测：2如何生成自己的数据集

目录1.数据采集2.图像标注3.开源已标记数据集4.数据集划分参考：1.数据采集数据采集是深度学习和人工智能任务中至关重要的一步，它为模型提供了必要的训练样本和测试数据。

proing·2024-02-05 03:28

TorchData的简单使用方法、基本用法

TorchData的基本使用1.Iterable-styleDataPipes可迭代样式的数据集是实现__iter__()协议的IterableDataset的子类的实例，并表示可在数据样本上迭代。

神奇的布欧·2024-02-05 00:53

随机森林回归器

文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结前言所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。

功夫大笨鲨·2024-02-04 23:32

随机森林回归参数详解

随机森林回归参数详解类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构

今天也要加油丫·2024-02-04 23:32

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华--调参）

几乎总是具有巨大影响力n_estimators（整体学习能力）max_depth（粗剪枝）max_features（随机性）⭐⭐⭐⭐大部分时候具有影响力max_samples（随机性）class_weight（样本均衡

恒c·2024-02-04 23:31

随机森林回归器的参数详解

整体参数分类类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion

恒c·2024-02-04 23:01

全面解析 Kmeans 聚类算法（Python）

作者|泳鱼来源|算法进阶一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么

AI科技大本营·2024-02-04 22:59

解析机器学习中的几种常见聚类算法

魔法_wanda·2024-02-04 22:59

机器学习——分级聚类法介绍及其Python实现

1.2聚类到底是什么聚类定义：给定一组无标签样本，按照各

AI小小白·2024-02-04 22:29

贝叶斯分类器

总结本节从贝叶斯公式出发，通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数，基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子，但实际情况下，不一定是正态分布的，此时就需要对概率密度函数进行估计。最经典的，如果数据点都来自同一个分布，就是使用最大似然估计，如果数据点不是来自同一个分布，我们引入混合模型，采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数，但我们如果在没有假设基

抄书侠·2024-02-04 20:33

2019-03-1

ML——贝叶斯分类器贝叶斯决策论贝叶斯决策论：概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务而言，考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。

jessica涯·2024-02-04 18:19

磁珠法通用核酸提取的操作步骤有哪些？

产品特点◎操作简便快速，可在30分钟内获得理想的核酸，适用于较多样本的批量提取；◎提取核酸纯度高，无抑制剂，A260/A280为1.8-2.0；◎采用自主研发的改性硅基磁珠，同样的样本量提取的核酸更多。

清风拂面vv·2024-02-04 17:45

Revisiting Zero-Shot Abstractive Summarization in the Era of Large Language Models

从位置偏差看大型语言模型时代零样本抽象概括摘要1引言2相关工作3提出的方法4结果5讨论6结论摘要我们通过测量位置偏差来表征和研究大型语言模型（LLM）中的

UnknownBody·2024-02-04 16:16

scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误

这个错误可能会显著地影响到多分类问题中常用的宏平均F1指标，从而可能导致对分类器性能

叶庭云·2024-02-04 15:08

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本，噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。

SnailTyan·2024-02-04 14:13

2018-07-06

美国宾夕法尼亚大学心理学教授AngelaDuckworth，在对数千个样本分析后得出结论：决定孩子

温心怡然·2024-02-04 13:55

02神经网络的学习及代码实现

常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等，使用特征量将图像数据转换为向量，然后对转换后的向量使用SVM、KNN等分类器进行学习。这种方法也需要人工设计特

我闻如是·2024-02-04 12:04

提升算法 AdaBoost 算法

本文来自我的个人博客https://www.zhangshenghai.com/posts/48763/提升算法的基本思路提升算法是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器（又称为基本分类器），然后组合这些弱分类器

shenghaishxt·2024-02-04 11:09

GEE随机森林法报错user memory limit exceeded!

终于解决了,解决方法上代码varsample=l8cstack.sampleRegions({collection:points_train,//样本数据properties:["class","random

国家一级保护咸鱼·2024-02-04 09:18

机器学习——集成学习

有时也被称为多分类器系统（multi-classifiersystem）、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等。

三三木木七·2024-02-04 09:37

机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能？

它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些

亦世凡华、·2024-02-04 06:23

2019-01-20

用算法语言描述构建一棵树的过程：输入:样本集D和属性集A（a1,a2.........）过程：1从A中选取最优属性a*2fora*inD:3把样本集分成属于a*和不属于a*4for对于属于a*的:5从属性集中剩下的属性中选出属性

hannah1123·2024-02-04 05:22

如何用stata进行样本配对

size，lev，ROA，top1，insown，ind，treated等变量要求：（1）根据同year同ind，相近的size，lev，ROA，top1，insown等特征变量，对treated=1的样本选择

古铜巧克力·2024-02-04 05:34

6月24日河南王振东《小学数学教师》2020年第一期p72-p88（完）

本节课是以午餐选择为素材，给出8种学校的午餐搭配，并给出相应菜品的热量和脂肪含量，根据标准（10岁左右的儿童从每顿午餐中获取的热量不低于2926千焦，脂肪量不超过50克，每份午餐要由三种不同的菜肴搭配而成），这样本节课的第一个环节就是通过小组合作

攀东者·2024-02-04 01:23

论文解读：DeepBDC小样本图像分类

JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例，所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上，这相当于测量图像特征的依赖性，被视为

十有久诚·2024-02-04 01:19

论文解读：DeepEMD小样本图像分类

创新点引入EMD距离度量方式，通过寻找各个图块之间的最佳匹配方式来计算距离知识准备：陆地移动距离（EarthMover’sDistance，EMD）假设有一系列的货源地S={|i=1,...,m}和一系列的目的地D={|j=1,...,k}，si和dj分别表示货源地i的货物供应量(me：问题中只有一种货源，只不过每个货源地拥有不同的数量)和目的地j的需求量，cij表示两地之间的单位运输成本，xij

十有久诚·2024-02-04 01:49

西瓜书学习笔记——低维嵌入（公式推导+举例应用）

在kkk近邻学习中，随着数据维度的增加，样本之间的距离变得更加稀疏，导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空

Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——k近邻学习（公式推导+举例应用）

该算法基于一个简单的思想：如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别，那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段，而是在预测时进行计算。

Nie同学·2024-02-04 01:42

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

对于一个正交属性空间（各个属性之间是线性无关的）中的样本点，存在以下两个性质的超平面可对所有样本点进行恰当的表达：最近重构性

Nie同学·2024-02-04 01:09

大学生每月生活费是多少？

而华东政法大学新媒体数据研究院在21829份有效样本量的基础上发布了《2018中国大学生网络生态和消费行为报告》中显示，中国在校大学生月均生活费供给为1325.5元。由此可见，大

一帆风正·2024-02-04 00:10

En-Compactness:Self-Distillation Embedding&Contrastive Generation forGeneralized Zero-Shot Learning

零样本学习（ZSL）[24,35]被提出来解决这一数据缺失问题，通过识别来自未见过类别的对象。首先，它们在已见过的类别上学习分类模型，这些类别提供了训练样本，然后使用类别级别的语义描述符[10,

computer_vision_chen·2024-02-03 22:27

《机器学习与数据挖掘》学习笔记（二）-续

沿着PAC学习理论，讨论有限假设空间的样本复杂度，并用Hoeffding不等式来界定概率边界。假设空间的样本复杂度PAC可学习性很大程度上由所需的训练样本数量决定。

产品扫地僧·2024-02-03 21:22

熬夜真的会早死？

最近，《国际时间生物学》杂志发布一篇重量级文章《英国生物样本库中，作息与发病率和死亡率的关系》。相比于早睡早起的人，晚上不睡、早晨不起，或起床困难的“夜猫子”们，“早死”的风险更高。

自然输出·2024-02-03 21:43

python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散

有效的离散化能减小算法的时间和空间开销，提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。2.离散化的特征更易理解比如工资收入，月薪2000和月薪20000，

Mr番茄蛋·2024-02-03 20:39

神经网络 | 基于多种神经网络模型的轴承故障检测

本文主要源自《第二届全国技能大赛智能制造工程技术项目比赛试题（样题）模块E工业大数据与人工智能应用》，基于给出的已知轴承状态的振动信号样本，对数据进行分析，建立轴承故障诊断模型，对未知状态的振动信号样本进行预测

半亩花海·2024-02-03 18:54

6-match（u32分类器fw分类器）

/s/blog_a481de5701015npe.htmlhttps://www.cnblogs.com/CasonChan/p/5033949.htmllinux2.6.35内核qos源码分析之fw分类器

Creator_Ly·2024-02-03 18:42

机器学习系列——（八）KNN分类算法

一、原理K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过利用已知类别的训练样本集来对新的实例进行分类。其核心思想是通过测量不同实例之间的距离来确定新实例的类别。

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上

Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

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