分类器样本第4页

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。

刘小董·2024-03-14 20:18

高通量测序的数据处理与分析(二)-宏基因组2

也可以到sra-exporter这个网站上输入项目号获得样本的下载链接。用wget或者其他下载工具进行下载，示例的命令如下:wget-cftp://

lantary·2024-03-08 09:58

《模式识别与机器学习》第一章

β\betaβ：标量，协方差的倒数，表示样本的精度。α\alphaα：标量，同上，曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t

CS_Zero·2024-03-06 09:03

深度学习——第8章深层神经网络（DNN）

并使用这个简单模型对非线性可分的样本集进行分类，最终得到了不错的分类效果。本节将继续从深度神经网络入手，介绍深层神经网络的数学原理和推导过程。8.1神经网络为

曲入冥·2024-03-06 01:23

箱线图怎么判断异常值_异常值检测算法--箱线图四分位检测异常值

对样本数据或者全部数据线性回归，找出概率密度函数。

weixin_39866265·2024-03-04 23:48

简单聊聊广州那边的复刻表靠谱吗

微信:52226813(下单赠送精美礼品)广州那边的复刻表靠谱吗，靠谱的，复刻表是指以原版名表为样本，通过模仿和复制技术制作出来的表。

潮品会·2024-03-01 08:27

R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化|附代码数据

模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据

·2024-03-01 04:32

面向面试的机器学习知识点（2）——数理统计

小井正在努力中·2024-03-01 01:39

基于极限树特征递归消除和LightGBM的异常检测模型

摘要入侵检测数据维数大、数据样本不均衡、数据集分散性大的问题严重影响分类性能,为了解决该问题,文章提出基于极限随机树的特征递归消除（ExtraTrees-RecursiveFeatureElimination

宋罗世家技术屋·2024-02-27 20:33

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（9）模型优化

线性回归算法是一种通过对样本特征进行线性组合来进

giszz·2024-02-24 17:58

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器

深视·2024-02-24 10:28

SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记

前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征，然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来，以进行图像识别。

头柱碳只狼·2024-02-24 10:28

壁纸|有时我词不达意但我很开心生活有你

Tc荼茶·2024-02-22 17:33

给我派活之前，请告诉我做它的意义

作为80后，就我看到的同龄人样本来说，鲜有人像上面这位朋友这么有个性的。近来看到的几本书都在讨论这个问题，比如日本人尾原和启写的《动机革命》。

白羽读书·2024-02-20 23:13

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。

生物信息与育种·2024-02-20 23:04

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在

不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

DataCastle 员工离职预测 Baseline

本文目录比赛介绍比赛链接赛题描述评分标准比赛数据数据下载数据说明Baseline导包数据读取数据缺失状况样本标签是否均衡打印类别特征类别特征编码特征衍生数据标准化数据降维特征选择不均衡样本处理模型调参XGBo

小嗷犬·2024-02-20 21:08

转录组结果和qRT-PCR结果又不一致？！

RNA-seq无需知道实验样本的基因组序列含比传

Seurat_·2024-02-20 20:22

恶意软件分析工具集成环境

有些朋友还问我能不能共享一下我的恶意软件分析环境虚拟机，因为实在是太大了，而且做了很多快照，也不方便共享，在做恶意软件分析的时候，因为不同的恶意软件家族会使用不同恶意软件技术，同时会使用不同的编程语言进行编写，所以需要用到很多不同的工具，在分析不同类型样本的时候都会使用不同的工具进行分析

熊猫正正·2024-02-20 19:49

英语启蒙1500词的差距究竟在哪里？

居然有1500+，完全没法相信，不过这个网站是按大量统计样本估测出来的，且15岁以下样本不足，我认为这个预估值是偏高的。上一次给她统计词汇量是在2岁4个月时，我手动按照核

方片妈英语启蒙·2024-02-20 19:38

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

常用的衡量模型性能的评估指标

分类任务的评估指标准确率(Accuracy)准确率是最直观的分类指标，表示模型正确预测的样本占总样本的比例。它计算公式为：(真正例+真负例)/总样本数。

DevDiary·2024-02-20 15:43

民安智库-住房满意度调研

本次调研中，民安智库（第三方满意度测评）采用了问卷调查和访谈的方式，样本规模覆盖了不同年龄、性别、职业和区域的市民。问卷调查主要了解市民对住房满意度各方面的评价，如居住环境

民安汇智·2024-02-20 14:07

民安智库如何做汽车满意度调查

为了确保调研结果的准确性和有效性，研究人员需要做好样本的选择和数据的处理和分析工作。那么具体如何做汽车行业满意度调研呢？

民安汇智·2024-02-20 14:06

二代测序原理（Illumina）

0、基本原理基于可逆终止的，荧光标记dNTP，做边合成边测序分为三步：样本准备SamplePrep成簇ClusterGeneration测序Sequencing数据分析DataAnalysis1、样本准备

白墨石·2024-02-20 13:10

CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵

CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵对序列信号进行CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态）分解后计算各分解分量峭度值、能量熵

2301_78492934·2024-02-20 11:16

SGMD(辛几何分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵

对序列信号进行SGMD(辛几何分解)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵，程序实用性高，适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。

2301_78492934·2024-02-20 11:16

[OPENCV]009.目标检测

1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中,我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。

酷咪哥·2024-02-20 11:31

忙碌的周末生活

是的，这应该是我自己带项目以来的第一个周末，忙着处理各种事情，比如：送样不规范的样本处理，还有就是因为样本信息单不到位可能导致的样本收录不及时等等。

青小桥·2024-02-20 10:30

深度学习——概念引入

循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习领域中的一个新的研究方向，主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次

韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

王者的进阶练习

抽到前三的出场次序，作为评委打分的样本。最后拿了三等奖。比起去年九月，前进了

夏薇AN·2024-02-20 09:40

Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试

2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。

deephub·2024-02-20 08:16

Video Feature extracting

然而一张图相对整个视频是很小的一部分，特别当这帧图没有那么的具有区分度，或是一些和视频主题无关的图像，则会让分类器摸不着头脑。因此，学

水溺三千·2024-02-20 08:00

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（5）数据理解

查看样本数据的均值、最大值、最小值、数量、标准差等；查看更详细的数据分位数信息。通过观察加深数据理解，为建模做准备。

giszz·2024-02-20 08:10

多元分析方法

1.判别分析判别分析是一种分类方法，它是根据已掌握的每个类别的若干样本的数据信息，求出判别函数，再根据判别函数判别未知样本点所属的类别1.1距离判别法距离判别法就是建立待判定对象工到Ai的距离d（工，Ai

学习不止，掉发不停·2024-02-20 06:38

压缩感知（Compressed Sensing，CS）的基础知识

压缩感知（CompressedSensing，CS）是一种用于信号处理的技术，旨在以少于奈奎斯特采样定理所要求的样本频率来重构信号。该技术利用信号的稀疏性，即信号可以用较少的非零系数表示。

superdont·2024-02-20 06:22

处理目标检测中的类别不均衡问题

目标检测中，数据集中类别不均衡是一个常见的问题，其中一些类别的样本数量明显多于其他类别。这可能导致模型在训练和预测过程中对频繁出现的类别偏向，而忽略掉罕见的类别。

小厂程序猿·2024-02-20 06:51

机器学习第30天

**这里就要召唤出之前的EM大法，首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化，计算出各个PM（即γji，第i个样本属于j类），再最大化似然函数（即LL（D）分别对α、u和∑求偏导），对参数进行迭代更新

熊猫学猿·2024-02-20 05:49

2019银行秋招面试经验贴

（本人就是9月22日才开始准备简历，导致网申非常仓促）可以从各家银行官网下载一份应届生简历模板，找一份内容比较多的模板作为网申的样本。简历的准备一定要面面俱到和细节充实，简历完善度最好达到90%以上。

哈利不波特小姐·2024-02-20 05:22

transformer-Attention is All You Need（一）

这种固有的顺序特性阻止了训练样本内的并行化，这在较长的序列长度上变得至关重要，因为有限的内存限制了样本的批处理大小。

liaolaa·2024-02-20 04:18

生成网络总结

整个模型可以看作一个“压缩”与“解压”的过程：首先编码器将真实数据（真实样本）压缩为低维隐空间中的一个隐向量，该向量可以看作输入的“象征”；然后解码器将这个隐向量解压，得到生成数据（生成样本）。

研三小学渣·2024-02-20 03:00

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

是Dream呀·2024-02-20 03:03

OpenCV 识别人脸数量

importcv2img=cv2.imread("22.png")#读取人脸图像#加载识别人脸的级联分类器faceCascade=cv2.CascadeClassifier("Lib\\site-packages

QQ546475772·2024-02-20 02:11

数据挖掘十大经典算法之KNN

该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。2.KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

我姓许啊·2024-02-20 01:41

Sparse Principal Component Analysis via Rotation and Truncation

对以往一些SPCA算法复杂度的总结在这里插入图片描述注：是选取的主成分数目，为迭代次数,为样本维度，为样本数目。本文算法，需要先进行SVD，并未在上表中给出。

馒头and花卷·2024-02-20 01:21

【AIGC】Stable Diffusion的模型微调

确保数据集与您的微调任务相匹配，并且具有足够的样本量和多样性。选择模型：选择要微调的StableD

AIGCExplore·2024-02-20 01:42

目标检测应用场景—数据集【NO.26】满汉字检测数据集

话不多说直接上图：图像数据集样本图如下所示，分为2个类别：0：汉字1：满文数据集

人工智能算法研究院·2024-02-19 23:31

STAR法

其实际，“STAR面试法”有一个心理学的假设前提：从时间的维度来看，人的行为与特质是具有稳定性的，也有强关联关系，通过昨天的言行样本我就可以推导出人相对稳定的特征，从而预测出明天的言行趋势和结果，进而还原人才真实的样子

勇敢的迎春花·2024-02-19 20:01

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier

RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。