样本不平衡第31页

唯有淡定，方可优雅

这是一个纷杂喧嚣、物欲横流的社会，世界的多彩、红尘的多姿总会让我们有太多的抱怨，太多的不平衡，太多的不满足，就像一个被宠坏的孩子，总是向生活不断索取，越是拥有，越是担心失去。

猴得住·2024-01-13 11:40

C1-3.4 多个样本的向量化

C1-3.4多个样本的向量化1、为什么要用样本的向量化呢？

帅翰GG·2024-01-13 10:52

谈谈 NLP中大语言模型 LLM的In-Context Learning(ICL) 能力

2.思路ICL主要思路是，给出少量的标注样本，

Neleuska·2024-01-13 10:23

机器学习之集成学习AdaBoost

以下是AdaBoost算法的主要步骤：初始化样本权重：为每个训练样本分配相等的权重，通常设为wi=1Nw_i=\frac{1}{N}w

贾斯汀玛尔斯·2024-01-13 07:42

PCL——（10）PCL中使用随机采样一致性模型

随机采样一致性算法的介绍二、最小中值法（LMedS）三、PCL中使用随机采样一致性模型四、Sample_consensus模型支持的几何模型在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本

一抹烟霞·2024-01-13 06:32

interleaving：非用户分组实验

1.1.1、如果想要消除1.1中的偏差，需要足够多的样本数。2、提出interleaving方法在不扩大样本数的情况下来解决问题1，此方法也经常被使用在搜索引擎，IR检索领域。2.1、注意消

shudaxu·2024-01-13 04:38

随机过程——卡尔曼滤波学习笔记

定义随机序列的新息序列V(k)基于样本观测的条件均值为0，即均方不可预测。V(k)与是正交的，即。

m0_46521579·2024-01-13 04:09

深度学习--AutoEncoder异常值处理

整体的算法思路：1.将正常样本与异常样本切分为：训练集X，训练集Y，测试集X，测试集Y2.AutoEncoder建模：建模3.用正样本数据训练AutoEncoder：因为AutoEncoder是要想办法复现原有数据

Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

时光机理论

时光机器理论指的是，充分利用不同国家和行业之间的发展的不平衡，在发达市场获取经验之后，再去开发相对于落后的市场，就仿佛坐上了时光机，能穿越过去和未来。

夏群_58f6·2024-01-13 02:21

Python 全栈体系【四阶】（十三）

错误率（errorrate）：指分类错误的样本占样本总数的比例，即（分类错误的数量/样本总数数量）精度（accuracy）：指分类正确的样本占样本总数的比例，即（分类正确的数量/样本总数数量）精度=1−

柠檬小帽·2024-01-13 02:54

小红书搜索团队提出全新框架：验证负样本对大模型蒸馏的价值

传统研究方法仅从正样本中迁移知识，而忽略了那些带有错误答案的合成数据。在AAAI2024上，小红书搜索算法团队提出了一个创新框架，在蒸馏大模型推理能力的过程中充分利用负样本知识。

小红书技术REDtech·2024-01-13 01:49

2022-07-20

因此，在做DNA检测时，送检材料与比对样本不应当是同一个来源，如果系同一来源，该鉴定存在不合法之处，鉴定意见不得作为定案根据。有同学会疑问，什么叫“送检材料与比对样本属于同一个来源？”

上塘银三街26B号·2024-01-13 01:30

CMCC--simplerop 题解

WriteUp文件信息漏洞定位利用分析wp总结文件信息该样本是我在做BUUCTF上的题刷到的，该题目本身漏洞明显，利用起来也不算太难，不过在我查阅一下他人的wp后发现了多种解法，在这里做个记录和总结

__lifanxin·2024-01-12 23:12

微软 GitHub 网站成“帮凶”！黑客和勒索软件组织滥用发起攻击

2023年3月至11月样本中被滥用的GitHub服务明细报告指出，黑客一直钻Windows系统的空子，利用程序和可执行文件来获得初始访问权限，而现在这些黑客还能利用可信

网安老伯·2024-01-12 23:06

不可重复的心理学套路

这表明实验过程中有什么东西发生了变化，像一些认为不会变化的因素发生了变化；或者实验样本不充分，导

颜江坤·2024-01-12 22:08

12.06点评记录

而且文章给我们提供了内外兼修的样本照片

幺拐妖怪·2024-01-12 22:36

ROC曲线及Python绘制方法

对某个分类器而言，我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对。这样，此分类器就可以映射成

JlDyWlV·2024-01-12 22:00

机器学习速成课程学习笔记9:泛化

以下三项基本假设阐明了泛化：我们从分布中随机抽取独立同分布(i.i.d)的样本

HBU_DAVID·2024-01-12 20:49

线性分解模型（LDM）的扩展方法——分析稀疏数据里的微生物组存在或缺失关联

一种是将计数视为定量的(即作为相对丰度数据进行分析)；另一种是将计数数据离散化，只表明一个分类单元在样本中是否存在。

谷禾牛博·2024-01-12 18:50

胡焕庸线划分-285个城市

胡焕庸线是中国地理学界的一个概念，用于描述中国人口分布和经济发展的不平衡状态。这条线大致从黑龙江省的黑河市延伸到云南省的腾冲市，将中国划分为东西两部分。

T0620514·2024-01-12 17:17

使用 PLS 回归进行近红外光谱的异常值检测

很多异常样本是无法通过人眼观测的。从宏观来讲，任何不遵循总体趋势的数据点我们都可以称

子虚先生√·2024-01-12 17:07

用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：MOE并行

但现在的模型越来越大，训练样本越来越多，每个样本都需要经过模型的全部计算，这就导致了训练成本的平方级增长。

Python算法实战·2024-01-12 17:59

名士轮回史04：梦回大唐意阑珊

据说古代吕翁擅长幻术，设黄粱一梦，穿越时空，开导卢生，卢生在梦境中历经沧桑荣辱，放下心中对现实世界不平衡心理，人生才有新的开始。

长安秀·2024-01-12 16:38

夏

因为我们现阶段的主要矛盾是自身能力不足和未来期望过高，以至于产生不平衡。

折相思_5c15·2024-01-12 15:51

《动手学深度学习》学习笔记第8章循环神经网络

有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺8.循环神经网络到目前为止我们默认数据都来自于某种分布，并且所有样本都是独立同分布的

北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:54

线性判别分析LDA（（公式推导+举例应用））

LDA不同于一些无监督降维方法，如主成分分析（PCA），它充分利用了类别信息，通过寻找最佳投影方向，使得不同类别的样本在降维后的空间中有最大的类间距离，

Nie同学·2024-01-12 14:00

人生不过一场体验

会考虑到各种不方便，考虑到孩子将来会不会跟自己的同学、曾经的同事作比较，会不会心里不平衡，会不会有失落，会不会有遗憾，会不会后悔。

华丽的美丽丽·2024-01-12 13:19

西瓜书第六章课后习题

6.1试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。画了个图在纸上进行了证明，感觉这样自会通俗易懂些。

lammmya·2024-01-12 11:52

GraalVM 原生镜像支持中文文档

GraalVM原生镜像支持中文文档引言GraalVM原生镜像介绍与JVM部署的主要区别了解SpringAhead-of-Time处理源代码生成生成提示文件生成代理类开发您的第一个GraalVM原生应用程序应用样本使用构建包构建原生映像系统要求使用

逆水行舟x·2024-01-12 11:32

3dmax灯光缓存参数怎么设置？解析来了！

细分：用来决定灯光缓存的样本数量，样本数量以此数值的平方来计算。数值越高，效果越好，速度越慢。一般出图建议1000到1800之间已经足够了。

Qq235561·2024-01-12 10:38

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

特点：包含大量的样本，模型通过训练集学习特征和模式。验证集（ValidationSet）：作用：用于调整模型的超参数，例如学习率、正则化参数

郡执·2024-01-12 10:16

【Python机器学习】SVM的优缺点

它在低维数据和高维数据上的表现都很好，但对样本个数的缩放表现不好。在有多大10000个样本的数据上运行SVM可能表现良好，但更高数量级的数据上，在运行时间和内存使用方面可能面临调整。

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【深度学习目标检测】十四、基于深度学习的血细胞计数系统-含GUI（BCD数据集，yolov8）

首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。使用目标检测算法，可以自动识别和计数图像中的血细胞，大大提高了计数的准确性和效率。其次，不同的血细胞（如红细胞、白细胞和

justld·2024-01-12 09:56

DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation

4.数据增强、频域特征提取、零样本学习、少样本学习都有各自的缺点。二、研究动机1.zero-shot方法难以利用新增样本，few-shot方法需要对样本进行注释，无监督域自

二苏旧局吖·2024-01-12 09:26

【深度学习目标检测】十三、基于深度学习的血细胞识别（python，目标检测，yolov8）

首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。使用目标检测算法，可以自动识别和计数图像中的血细胞，大大提高了计数的准确性和效率。其次，不同的血细胞（如红细胞、白细胞和

justld·2024-01-12 09:51

正负样本分配策略simOTA

simOTA是YOLOX中提出的正负样本分配策略（OTA,SimOTA，TAS）OTA源于2021年cvpr的论文，使训练和验证的标签有着更好的对应关系。

cv-daily·2024-01-12 08:57

目标检测正负样本分配策略----ATSS

blog.csdn.net/xuzz_498100208/article/details/110355048https://zhuanlan.zhihu.com/p/411659547作者提出了一种自适应的选取正样本的方法

cv-daily·2024-01-12 08:53

pyspark 使用udf 进行预测，发现只起了一个计算节点

这是因为UDF通常在单个节点上执行，并且如果没有正确设置分区，可能会导致数据倾斜或不平衡的分布。

samoyan·2024-01-12 07:18

女人最值得炫耀的

女人如果只有家人和孩子，生活的重心只有这些，如果有一天她老公跟他闹别扭了，如果有一天孩子在叛逆期生气了，她就会非常的不平衡，然后她就会有一大堆的抱怨：我明明可以学习，你们良心吗？

读书小达人·2024-01-12 06:09

机器学习之独热编码（One-Hot）

例子如下：性别特征：["男"，"女"]=>[0,1]祖国特征：["中国"，"美国，"法国"]=>[0,1,2]运动特征：["足球"，"篮球"，"羽毛球"，"乒乓球"]=>[0,1,2,3]假如某个样本，

物随心转·2024-01-12 06:52

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

一、训练集（TrainingSet）作用：用来训练模型算法，模型算法根据这个集合中的样本和对应的标签来学习模型参数或权重。

小oo呆·2024-01-12 06:21

【机器学习】半监督学习

一、问题假设要利用无标签样本进行训练，必须对样本的分布进行假设？二、启发式算法自训练和协同训练是两种常用的半监督学习的方法，它们的主要区别在于使用的模型的数量和类型。

十年一梦实验室·2024-01-12 06:08

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

2、发展的三要素：数据、算法、算力3、相关术语机器学习模型=数据+算法数据：用于训练模型样本（sample）：一行数据特征（feature）：一列数据（必须和目标相关）标签（label）/目标（target

小林打怪中·2024-01-12 06:05

探索性数据分析（三）—— 异常值处理

异常值是什么：如下图中，收入平均是在0.8m左右，但是有两个为4m和4.2m，远远大于总体样本。2.异常值种类异常值可以分成两种：单变量（Univariate）和多变量（Multivariate）。

Avasla·2024-01-12 06:31

马蓉，大家都欠你的...

明星家庭的离婚样本，更值得思考的是普通人在面临家庭变故时该如何理性处理问题。我当

云盘世界·2024-01-12 06:30

GPT Understands, Too

P-tuning是一种改善在小样本或者全监督下的GPTs和BER

Tsukinousag·2024-01-12 06:23

概率论与数理统计-第7章假设检验

假设检验的基本概念二、假设检验的基本思想假设检验的基本思想实质上是带有某种概率性质的反证法，为了检验一个假设H0,是否正确，首先假定该假设H0正确，然后根据抽取到的样本对假设H0作出接受或拒绝的决策，如果样本观察值导致了不合理的现象发生

Ciian·2024-01-12 05:51

【概率论与数理统计】第二章知识点复习与习题

思维导图笔记一、随机变量定义：设随机试验的样本空间为S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数。称X=X(e)为随机变量。类似于函数、映射的概念。

小萨摩！·2024-01-12 05:50

张宇1000题概率论与数理统计第九章参数估计与假设检验

_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn是来自总体X∼N(μ,σ2)X\simN(\mu,\sigma^2)X∼N(μ,σ2)（μ,σ2\mu,\sigma^2μ,σ2都未知）的简单随机样本的观测值

古月忻·2024-01-12 05:50

概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计

概率论与数理统计Chapter4.参数估计1.基础概念1.总体2.样品3.统计量1.样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布

Espresso Macchiato·2024-01-12 05:18

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