分类器样本第5页

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法，它基于提升方法的原理，通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器

kkchenjj·2025-01-31 04:39

【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

python 命名实体识别_Python NLTK学习11（命名实体识别和关系抽取）

命名实体识别非常适用于基于分类器类型的方法来处理的任务。NLTK有

weixin_39630762·2025-01-29 14:04

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_

司南锤·2025-01-28 08:18

python识别复杂验证码2020_python 验证码识别示例（二）复杂验证码识别

一：下载验证码验证码分析，图片上有折线，验证码有数字，有英文字母大小写，分类的时候需要更多的样本，验证码的字母是彩色的，图片上有雪花等噪点，因此识别改验证码难度较大二：二值化和降噪：三：切割：四：分类：

y921112y921112·2025-01-28 02:01

【机器学习】自定义数据集使用tensorflow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tensorflow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·2025-01-28 01:26

均值（信息学奥赛一本通-1060）

【题目描述】给出一组样本数据，包含n个浮点数，计算其均值，精确到小数点后4位。

Doopny@·2025-01-27 22:05

openmv模块学习笔记：openmv瞳孔识别代码详细解析

这段代码的主要功能是使用OpenMV摄像头持续采集图像，通过Haar级联分类器检测图像中的眼睛，然后在检测到的眼睛区域内寻找瞳孔，并使用矩形框标记眼睛、十字形标记瞳孔的位置，同时输出程序的处理帧率。

DIY机器人工房·2025-01-27 18:39

二、机器学习模型评估与选择

机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度：分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m，精度=1-错误率。

没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

利用MetaNeighbor验证重复性和跨物种分群

进行跨物种研究时，我们经常需要进行注释结果的比较和归类，或者同一物种不同样本之间的注释验证。R语言中有一个包就可以利用直观的热图展示这一需求。

木与长清·2025-01-27 14:41

Gumble Distribution耿贝尔分布

耿贝尔分布是样本最值的分布摘选自一些网页的资料度娘百科：耿贝尔分布是根据极值定理导出，由费雪(R·A·Fisher)和蒂培特(L·H·C·Tippe-tt)于1928年发现各个样本的最大值分布将趋于三种极限形式种的一种

MapC·2025-01-27 14:34

安装温湿度监控设备需要完成的操作

安装温湿度监控设备在正确保存样本中起着至关重要的的作用，它能够帮助我们监测和控制样本的温湿度，确保样本在适宜的环境中保存，那么，为了正确保存样本，我们安装温湿度监控设备需要完成哪些工作呢？

BEOL贝尔科技·2025-01-27 13:31

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类

文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 06:50

使用 Pyro 和 PyTorch 的贝叶斯神经网络

一、说明构建图像分类器已成为新的“helloworld”。还记得当你第一次接触Python时，你的打印“helloworld”感觉很神奇吗？

无水先生·2025-01-27 05:45

小南每日 AI 资讯 | AI将向“少样本学习”发展？ | 25/01/25

前言欢迎来到AI的奇妙世界！你是否也对人工智能的未来充满好奇？是否想知道AI如何改变我们的生活、工作，甚至是创造力？别走开！本篇文章将带你深入了解AI的最新趋势、技术创新以及未来展望，让你轻松掌握最前沿的信息！如果你觉得内容不错，不要吝啬你的点赞、关注⭐、评论，让我知道你的想法！你的支持就是我持续更新的最大动力！关注我，每日带来精彩AI资讯，解锁未来新趋势！（别忘了，评论区等你来畅聊！）AI行业趋

小南AI学院·2025-01-27 04:05

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测

它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花，每种类型由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）描述。

辞落山·2025-01-27 03:02

统计学中的样本&概率论中的样本

统计学中的样本在统计学中，样本是从总体（Population）中选取的一部分个体或观测值。它用来代表整个总体，并用于估计总体的特征或参数。例如，如果我们想了解一个城市居民的平均收入，我

phoenix@Capricornus·2025-01-26 23:28

Diffusion中guidance_scale 的理解

1.Classifier-FreeGuidance的背景Classifier-FreeGuidance是一种在扩散模型中提高生成样本质量的方法

不当菜鸡的程序媛·2025-01-26 18:50

pytorch torch.vmap函数介绍

自动扩展函数，使其可以作用于批量输入（即N个样本）。提供对批量维度的灵活控制，包括指定输入输出的批量维度。函数签名torch.vmap(func,in_dims=0,out_di

qq_27390023·2025-01-26 16:05

L8打卡学习笔记

支持向量：支持向量是离分隔超平面最近的样本点，它们决定了超平面的

无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。

呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

使用MediaCodec将PCM音频编码为AMR-WB格式

PCM(PulseCodeModulation)音频数据是一种未经压缩的原始音频数据格式，各个音频样本都由固定大小且有符号/无符号的整数值组成。

你好，工程师·2025-01-25 06:11

python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN

也是一种懒惰学习算法，即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息，直到测试样本到达才开始进行分类决策。

weixin_39629269·2025-01-24 21:40

梯度提升决策树树（GBDT）公式推导

###损失函数的推导对于单个样本\((x_i,y_i)\)，逻

化作星辰·2025-01-24 16:27

让您的应用快速拥有账号能力

课程主要内容和亮点：登录功能、获取用户信息、未成年人模式、样本代码和实践。通过本课程的学习，开发者将能够为应用

·2025-01-23 13:06

吴恩达深度学习笔记（七）——机器学习策略

二、单一数字评估指标准确率（precision）：在分类器中标记为猫的例子中，有多少是真的猫召回率（recall）：对于所有的真猫图片，你的分类器正确识别了多少。

子非鱼icon·2025-01-23 10:42

SVC函数介绍

SVC在小样本和高维空间中表现良好，且能够处理非线性分类问题。函数介绍SVC(C=1.0,kernel=‘rbf’,degree=3,gamma=‘auto’,coef0=0

浊酒南街·2025-01-23 00:14

论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

摘要：人们普遍认为，深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于大量使用数据增强来更有效地使用可用的注释样本。

城南皮卡丘·2025-01-22 10:24

Zerox：AI驱动的万能OCR工具，精准识别复杂布局并输出Markdown格式，支持PDF、DOCX、图片等多种文件格式

微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花快速阅读功能：支持零样本OCR识别，兼容PDF、DOCX、图片等多种格式文件。技术：基于GPT-4o-mini模型，能够处理复杂布局文档，输出Markdown格式结果。

蚝油菜花·2025-01-22 04:14

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

[2025分类&时序异常检测指标R-AUC与VUS]

梳理了一下分类中常见的指标，这些指标与时序异常检测中新提出的A-RUC与VUS之间的关系真正例(TruePositive,TP):被正确识别为正样本的数量。

沉木渡香·2025-01-21 21:47

机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解

它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类，尽管名字中有“回归”二字，但它实际上是一种分类算法。简单来说，逻辑回归回答的是“这件事发生的可能性有多大”。

HappyAcmen·2025-01-21 20:32

Prometheus存储原理及数据备份还原

prometheus将采集到的样本以时间序列的方式保存在内存（TSDB时序数据库）中，并定时保存到硬盘中。

JohnnySongXY·2025-01-21 15:26

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。

feifeikon·2025-01-21 15:19

Prometheus监控数据类型

Counter计数器，只增不减*_total*_sum*_countrate：求增长率topk：Top前N的信息Gauge反映当前状态，可增可减一般不带后缀直接使用指标，表示当前状态delta：可以获取样本在一段时间返回内的变化情况

xianyuLuo.·2025-01-21 15:46

vid2vid-zero：使用Stable Diffusion进行零样本视频编辑

Paper:WangW,JiangY,XieK,etal.Zero-shotvideoeditingusingoff-the-shelfimagediffusionmodels[J].arXivpreprintarXiv:2303.17599,2023.Introduction:UnreleasedCode:https://github.com/baaivision/vid2vid-zero目录一

ScienceLi1125·2025-01-21 14:12

python pipeline库_Easy Pipeline，一种轻量级的Python Pipeline库

起因是这样的，组内有一个需求，需要挖掘视频中的检测难样本，这样可以极大地减少标注的量，从而降低成本。难样本挖掘的策略，简单来说就是如果视

周不宅·2025-01-21 05:18

OpenBayes 一周速览｜一键部署Qwen2.5-Coder，0编程经验实现代码生成自由！

100图像数据集Muharaf手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集

·2025-01-20 22:17

OpenVoiceV2：零样本跨语言语音克隆技术，支持多种风格控制

1openvoicev2介绍语音克隆技术近年来取得了显著进展，但现有方法通常存在着局限性，例如无法灵活控制语音风格、需要大量多语言数据进行训练、生成速度慢等等。为了克服这些挑战，MyShell.ai团队推出了全新的语音克隆技术OpenVoiceV2，它能够在无需额外训练的情况下，仅凭少量参考音频，就能够克隆任何人的声音，并支持多种语音风格控制，以及快速高效的跨语言语音生成。论文地址：http://

智慧医疗·2025-01-20 22:16

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。

丶2136·2025-01-20 14:54

【NOIP普及组】细胞分裂

现在，他正在为一个细胞实验做准备工作：培养细胞样本。Hanks博士手里现在有N种细胞，编号从1-N，一个第i种细胞经过1秒钟可以分裂为Si个同种细胞（Si为正整数）。

我就是南山·2025-01-20 12:34

【机器学习：二十六、决策树】

根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：

KeyPan·2025-01-20 09:28

gan 总结数据增强_两幅图像！这样能训练好 GAN 做图像转换吗？

首先，GAN不好训练，目前的技术还是需要大量训练样本。而一旦有大量训练样本，那GAN

weixin_39972741·2025-01-20 00:03

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

###Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中，欺诈检测是一项至关重要的任务。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

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