分类器样本第7页

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients）以下简称HOG，就是一种人工设计的特征，用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的

Jachin111·2024-02-12 15:37

GEE——巴西年度土地覆盖下载和地图展示（Mapbiomas 集成包）内含使用教程和下载链接

巴西年度土地利用和土地覆盖制图项目是一项涉及生物群落、土地利用、遥感、GIS和计算机科学专家的协作网络的计划，这些专家依靠Google地球引擎平台及其云处理和自动分类器功能来生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列

此星光明·2024-02-12 15:41

python进行独立样本t检验

不涉及原理，快速上手运用和理解。fromscipyimportstatsfromscipy.statsimportttest_indstats.levene(df_o['peak2trough'],df_n['peak2trough'])#利用levene检验，检验两组数据是否具有方差齐性。如果返回结果的p值远大于0.05，那么我们认为两总体具有方差齐性。ttest_ind(df_o['peak2

山泼黛·2024-02-12 14:59

神经网络训练中的epoch和batch概念

在一个epoch中，网络会对每一个训练样本学习一次，然后更新权重。训练多个epoch是为了使得模型更好地学习数据集中的特征和模式。

山泼黛·2024-02-12 14:29

新冠病毒去年已在欧洲蔓延？特朗普阴谋彻底破产！

他们的研究很简单，他们选取了2019年12月2日到1月16日因为流感而进了ICU的14个患者的样本，之所以选择这些样本，是因为他们当时并没有明显的病因，但是发病了。

你不知道的科普小知识·2024-02-12 13:27

2022-07-28

huacishu图灵基因2022-07-2811:47发表于江苏收录于合集#前沿生物大数据分析撰文：huacishuIF=38.272推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：1、作者分析了来自57个PDAC、22个正常样本的

图灵基因·2024-02-12 13:17

洛谷B2095 白细胞计数（java）

题目描述医院采样了某临床病例治疗期间的白细胞数量样本n份，用于分析某种新抗生素对该病例的治疗效果。

自律霸王龙·2024-02-12 13:53

学习：StatQuest-重复和容量

生物学重复和技术重复：生物学重复：样本来自不同的样品（但这些样品要来自于同一条件下）技术重复：基于生物学重复的基础上，同一样本的不同重复样本容量和有效样本容量：样本容量是指一个样本中所包含的单位数有效样本容量

小潤澤·2024-02-12 12:47

机器学习之监督学习和非监督学习

这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。模型的任务是学习输入到输出的映射函数，以便当提供新的、未见过的数据时，模型能够预测出正确的输出。

华农DrLai·2024-02-12 11:30

Spark MLlib

二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换（一）特征提取：TF-IDF（二）特征转换：标签和索引的转化四、分类与回归（一）逻辑斯蒂回归分类器

Francek Chen·2024-02-12 11:15

excel统计分析——双样本t检验（独立样本、等方差）

当两个样本的方差表现差异不显著时，需要先计算合并方差再计算标准误：自由度为：excel版本：office2021方法一：公式计算方法二：在确定方差齐性后，利用数据分析工具

maizeman126·2024-02-12 09:39

excel统计分析——配对数据t检验

在进行假设检验时，只要假设两样本的总体差数为0，而不必假定两样本的总体方差相同。但要注意成组数据与配对数据间的区分。操作步骤如下：1、公式法：其中，E列的d

maizeman126·2024-02-12 09:39

excel统计分析——成组设计和配对设计

通过两个水平的样本平均数的差异显著性检验，比较两个水平间是否存在显著差异。1、成组设计成组设计师将试验单位完全随机地分成两个组，然后对两组随机施加一个处理。

maizeman126·2024-02-12 09:07

Python概率建模算法和图示

要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归

亚图跨际·2024-02-12 09:26

【机器学习】支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）1背景信息分类算法回顾决策树样本的属性非数值目标函数是离散的贝叶斯学习样本的属性可以是数值或非数值目标函数是连续的（概率）K-近邻样本是空间（例如欧氏空间）中的点目标函数可以是连续的也可以是离散的支持向量机

住在天上的云·2024-02-12 09:56

Python三维体素化网格和点云计算

创建点云数据可视化Python计算RGB-D图像的点云，点云地面检测算法，过滤点云以便下采样和去除异常值，scikit-learn聚类点云数据Python点云和网格计算更多示例：使用泊松盘采样在网格上生成蓝噪声样本

亚图跨际·2024-02-12 09:25

论文解读《Zero-Shot Category-Level Object Pose Estimation》类别级6D位姿估计

=>**零样本（也就是预测未见过的物体（没有该实例的数据标记和CAD模型），类别级）**预测来

ZYLer_·2024-02-12 07:07

论文解读《Gen6D: Generalizable Model-Free 6-DoF Object Pose Estimation from RGB Images》小样本6D位姿估计

论文：《Gen6D:GeneralizableModel-Free6-DoFObjectPoseEstimationfromRGBImages》Code：https://github.com/liuyuan-pal/gen6d（469star）摘要：现有的可推广姿态估计器要么需要高质量的对象模型，要么在测试时需要额外的深度图或对象掩码，这大大限制了其应用范围。为了满足实际应用中的需求，我们认为姿态

ZYLer_·2024-02-12 07:07

Day38- 动态规划part06

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重量，并且具有不同的价值。

小丸子_daydayup·2024-02-12 03:19

《人人都是产品经理》_v1.0-苏杰

【调查问卷的常见问题与对策】1.样本的偏差，即样本与想了解的目标用户群体出现偏差。2.样本过少的问题。3.问卷内容的细节问题。【可用性测试的常见问

故人不美不倾城·2024-02-11 22:18

领域自适应简述

摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441807深度学习大讲堂领域自适应问题中两个至关重要的概念：源域（sourcedomain）表示与测试样本不同的领域，但是有丰富的监督信息

ltochange·2024-02-11 20:43

信息奥赛一本通 1060：均值

1060：均值时间限制:1000ms内存限制:65536KB【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。

未命名999·2024-02-11 20:41

水果音乐制作软件FL Studio20/21破解版

涵盖了自动化，样本播放

仙剑魔尊重楼·2024-02-11 18:31

prometheus +pushgatewa +grafana的安装部署与测试

Prometheus周期性的从Exporter暴露的HTTP服务地址（通常是/metrics）拉取监控样本数据。pr

dozenx·2024-02-11 18:50

每周编辑精选｜FewJoint 基准数据集上线、科技部监督司发布 AI 新规

小样本学习(Few-shotLearning)是指像人类一样能够通过很少的样本来学习掌握新任务。这一领域已经成为机器学习社区的热点，并被认为是推动机器智能接近人类智能的关键方向之一。

·2024-02-11 18:48

记一次挖矿木马样本分析

有一台vps被弱口令上马了翻来翻去找到个二进制文件如下前言搜main函数关键字可以判断是用shc加密shell脚本生成的二进制文件在0000000000400F7E位置函数，找到了加载shell命令的位置shc部分源码/*shc.c*//***Thissoftwarecontainsanadhocversionofthe'AllegedRC4'algorithm,*whichwasanonymou

·2024-02-11 18:31

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即分类器

appron·2024-02-11 14:50

半监督学习（主要伪标签方法）

半监督学习1.引言应用场景：存在少量的有标签样本和大量的无标签样本的场景。在此应用场景下，通常标注数据是匮乏的，成本高的，难以获取的，与之相对应的是却存在大量的无标注数据。

拔牙的萌萌鼠·2024-02-11 14:18

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

使用置信度阈值可以帮助模型专注于那些它最有可能正确分类的样本，从而提高学习的效率和准确性，减少错误标签的负面影响。对于均方误差（MSE）损失，在某些情况下，其使用方式可能不同，原因如

UndefindX·2024-02-11 14:48

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。

陌简宁·2024-02-11 14:40

集成学习——梯度提升树（GBDT）

即通过多轮迭代，每轮迭代生成一个弱分类器，并在上一轮分类器残差的基础上进行训练，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，且迭代思路与Adaboost（利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重

wxw_csdn·2024-02-11 14:10

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

目录写在开头1.GBDT的关键参数解析1.1学习率（learningrate）1.2树的数量（n_estimators）1.3树的最大深度（max_depth）1.4叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf

theskylife·2024-02-11 14:40

学习笔记 ——GBDT（梯度提升决策树）

一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树，通过多轮迭代生成若干个弱分类器，每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。

dastu·2024-02-11 14:40

超详细~冒险单车销售公司BI-tableau项目可视化

一、项目介绍1、AdventureWorksCycles相关简介AdventureWorksCycles是AdventureWorks样本数据库所虚构的公司，这是一家大型跨国制造公司。

小磊_7119·2024-02-11 14:56

伪装成NodeJS的勒索病毒，勒索呼伦贝尔的空气

前言前几天在微步上看到一个有意思的贴子，有人中了一个伪装成NodeJS程序的勒索病毒，然后把样本上传到了微步，并寻找帮助，如下：这个样本目前VT上还没有，但是从当时的检测结果是显示0/25，笔者对新出现的一些恶意软件都会比较好奇

熊猫正正·2024-02-11 14:35

K 近邻算法

基本概念K近邻算法（KNN）：KNN表示K个最近的邻居的意思，即每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。

YuanDaima2048·2024-02-11 13:51

excel统计分析——多组数据的秩和检验

Kruskal-Wallis不要求总体呈正态分布，但要求总体方差相等，为连续总体，各组效应相互独立，所有样本来自随机抽样，利用秩和来推断样本所在总

maizeman126·2024-02-11 12:29

python统计分析——两样本t检验

参考资料：用python动手学统计学1、导入库#导入库#用于数值计算的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipyasspfromscipyimportstats#用于绘图的库frommatplotlibimportpyplotaspltimportseabornassnssns.set()2、准备数据data=pd.DataFrame({'person'

maizeman126·2024-02-11 12:59

C3:ChatGPT的零样本文本到SQL

论文地址https://arxiv.org/abs/2307.07306代码https://github.com/bigbigwatermalon/C3SQL1概要本文提出了一种基于ChatGPT的零样本文本到

SD_DEV·2024-02-11 09:28

关节点检测

p=2&spm_id_from=pageDriver关节点检测全流程YOLO:单阶段，快；MMPose：双阶段，准；标注工具Labelme用Labelme标注样本数据集

Array902·2024-02-11 08:12

《迈尔斯直觉心理学》

直觉经常会让我们落入启发式认知偏差的陷阱中，这个陷阱还分三种类型，第一种类型是上述琳达实验中直接根据事物的代表性特征快速做出判断，而忽略了样本大小、概率常识等问题，这就叫代表性启发式。

白日梦想啊·2024-02-11 07:44

2021-10-01

NatGen|从未吸烟者肺癌的基因组学和进化分类(二)原创楠烟不可言图灵基因今天收录于话题#前沿分子生物学机制撰文：楠烟不可言IF=38.33推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：本文对232份从不吸烟者的肺癌(LCINS)样本的进行了全基因组测序

图灵基因·2024-02-11 07:28

季节性预测matlab,去除时间序列季节性周期的方法

参考文献用NQT方法去除时间序列的季节性周期(譬如金融、流量等时间序列以一年为周期，当时间序列样本的采样点小于一年时，如日流量、月流量等，这个季节性周期是非常明显的)。

weixin_39769740·2024-02-11 05:10

爱情的模样本就不具象

除夕和立春重合在这一刻新的季节和年岁到来我渴望的冬天恋爱直到春天伊始都未曾见到踪影我不是不被爱我只是无将爱可回应之人我生性还是喜欢被爱在付出总是习惯把自己放在一个很高的位置却其实忽略了双方平衡我也遇到过一些人但都未曾有结果我该放下那些偏见去找一个能最舒服相处的人舒服最好没有必要为了喜欢的人而去隐藏最真实的自己这一次别的不强求如果夏天我能跟他在一起很舒服的扎起头发那我想这就是爱情

林媛汐·2024-02-11 04:06

基金系列五：为什么是这两只基金？

沪深300指数样本覆盖了沪深市场六成左右的市值，具有良好的市场代表性，有利于投资者全面把握市场运行状况。

bluescorpio·2024-02-11 03:23

江湖苟存传一引子

人类自古便是很奇怪的一种存在，你看天地万物所有生灵，都只是有一样本事，就是只想着生存吃喝拉撒，偏偏人除了繁衍生存，又多了一样对物质世界之外的思想，在古时候便称之为道，老子所谓形而上之谓之道，形而下之为之器

洗雨烘晴·2024-02-11 03:17

Seurat24节气之9芒种---去除批次效应/整合数据

上一篇已经讲解了Seurat标准流程，推文的最后，注意到了不同样本之间的表达数据是存在批次效应的，就像下图这样，有些是可以聚到一起的亚群，却出现了不同样本分开/偏移的情况，比如第3群，这种就是批次效应：

Seurat_·2024-02-11 02:26

D11 2019-10-07 t检验

一分类t检验分为1-检测值与认定值的均值一致性检验；2-两样本之间的均值一致性检验；3-对比试验中两组测量数据的平均值一致性检验。

孤独的坚果儿·2024-02-11 00:27

盘点十大浪琴一比一顶级复刻表价格

一比一顶级复刻表是指通过现代科技技术和工艺，以真品浪琴手表为样本，做出的外观、功能等完全与真品相同的复制品▼更多详情加微：52226813真假难辨，浪琴一比一顶级复刻表。

腕表王子·2024-02-10 23:21

BatchNorm介绍：卷积神经网络中的BN

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·2024-02-10 23:03

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