样本均值第18页

少样本数值型数据集 | 数据增强

对于小样本数字型数据集，数据增强的有效方法主要集中在创造新的样本、调整现有样本的特征、或者通过生成模型来模拟真实分布。下面是个人搜集到的方法及部分代码。希望对大家的科研/工作有所帮助！

蒜蓉趣多多·2025-03-17 09:23

探索AWS CloudFormation样本模板：构建云环境的新起点

探索AWSCloudFormation样本模板：构建云环境的新起点aws-cloudformation-templatesawslabs/aws-cloudformation-templates:是一个包含各种

劳泉文Luna·2025-03-17 07:08

新手村：数据预处理-异常值检测方法

统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

常见的特征缩放方法标准化（Standardization）将特征转换为均值为0，标准差为1的标

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。

嘉羽很烦·2025-03-16 18:55

23章9节：分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证

如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本，一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。

DAT｜R科学与人工智能·2025-03-16 11:01

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

java Stream API中的聚合操作

常见的聚合操作包括求和、求平均值、查找最大值/最小值、计数等。在Java的StreamAPI中，聚合操作是通过终端操作（TerminalOperations）来实现的。

27xixi·2025-03-16 05:54

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。

·2025-03-16 04:50

深入 Python 网络爬虫开发：从入门到实战

它可以帮助我们：监控电商价格变化抓取学术文献构建数据分析样本自动化信息收集二、基础环境搭建1.核心库安装pipinstallrequestsbeautifulsoup4lxmlseleniumscrapy2

南玖yy·2025-03-16 02:04

关于scipy中uniform_filter函数的注意事项

关于scipy中uniform_filter函数的注意事项在处理分组聚合问题时，有时需要使用均值作为统计量。那其实就是一个均值滤波问题。

明·煜·2025-03-16 01:26

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

C 结构体基础练习题

编写一个C程序来输入两个学生的数据，显示他们的信息，并找到总分的平均值。

噜噜soeur·2025-03-16 01:24

C++学习：类和对象（一）

程序被视为一系列按顺序执行的步骤，主要通过函数对数据进行操作特点：执行顺序明确：程序按照代码书写的顺序执行侧重算法：重视具体的操作步骤和实现流程代码重用性低：相似的功能需要重复编写代码代码示例：计算数组元素的平均值

随便取个六字·2025-03-16 00:46

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

2025-03-14 学习记录--C/C++-PTA 习题2-1 求整数均值

一、题目描述⭐️习题2-1求整数均值本题要求编写程序，计算4个整数的和与平均值。题目保证输入与输出均在整型范围内。输入格式:输入在一行中给出4个整数，其间以空格分隔。

小呀小萝卜儿·2025-03-15 11:06

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a

星绘搜题·2025-03-15 09:50

【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数

1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本，交叉熵损失的计算公式为：L=−∑i=1Cyilog⁡(yi^)\

彬彬侠·2025-03-14 23:24

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。

AI专题精讲·2025-03-14 23:52

YOLOv8涨点大全总结（源码）

常见的性能指标包括：指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内，步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall

清风AI·2025-03-14 23:21

KNN算法实例_手写识别系统

数据集我们将使用MNIST数据集，它包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是一个28x28像素的灰度图像，表示0-9之间的手写数字。

V文宝·2025-03-14 16:47

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

它通过计算输入数据的均方根（RootMeanSquare,RMS）来进行归一化，避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm（层归一化）LayerNorm（层归一化）是一种用于深度学习的归一化技术

KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

《计量地理学》实习指南

具体的函数及其含义：AVERAGE计算参数平均值CORREL求相关系数DEVSQ求离差平方和FTESTF检验的结果GEOMEAN正数数组的几何平均数INTERCEPT一元回归线的载距（Y

zmg18213828575·2025-03-14 07:13

LangChain实战：利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互

汇总查询：需要对数据进行总结的问题，如计算平均值、求和、计数等，例如“所有已上架产品的平均价格是多少？”或“每个地区客户的总人数是多少？”数据关系探

AGI八零后·2025-03-14 05:57

自然语言处理：文本聚类

而实现文本聚类的方法有很多，其中k均值聚类算法、

老赵爱学习·2025-03-14 03:14

Prompt优化 COT/COD

文章目录基本的方法论框架COT/CODCOT/COD对比其他优化点1.示例引导与少样本学习2.角色设定与背景引导3.任务分解与步骤引导基本的方法论框架基础要素：指令、背景信息、补充数据（要求）、输出格式

陌陌623·2025-03-13 18:12

23章11节：自助抽样及其在R语言中的实现与验证

在统计学中，数据分析的核心任务之一是如何在样本数据的基础上推断总体的性质。

DAT｜R科学与人工智能·2025-03-13 18:12

像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通Pixel2Pixel全部源码，包含数据集准备、制作像素库(PixelBank)、训练和推理等，

十小大·2025-03-13 14:11

Ae 效果详解：分形

◆◆◆效果属性说明当首次应用此效果时，所显示的图像为经典的曼德布罗特集合样本。其中黑色区域代表集合，集合之外的像素则根据其距离集合的远近被着色。点击“重置”Res

MediaTea·2025-03-13 10:41

Pytorch实现之利用普通GAN的人脸修复

简介简介：利用遮挡真实样本的部分面貌，输入给生成器，让生成器输出未被遮挡的面貌，以达到修复人脸的效果。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-13 09:05

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING 阅读笔记

论文的目的是给定一个目标分布，有目标分布的一定量的样本，但是不知道目标分布的概率密度函数，学习一个模型能生成服从目标分布的新样本。

冰冰冰泠泠泠·2025-03-13 01:35

【ISP】对于ISP的关键算法补充

本篇是对于ISP的关键算法进行补充说明，后面我们将开始逐渐深入讨论ISP的pipeline1.非局部均值（NLM,Non-LocalMeans）原理非局部均值（NLM）是一种基于块匹配（PatchMatching

白码思·2025-03-13 00:00

Stata操作

sum：后接变量，会出均值、方差及最大最小值等信息。

晓破云天·2025-03-12 22:17

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

原理：在数据分析和机器学习中，聚类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相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

巷955·2025-03-12 21:38

html利用列表写单选题,请写出利用列表标签实现如下图所示效果的HTML代码:

【判断题】威尔克斯统计量在多元方差分析中是用于检验均值是否相等的统计量。【单选题】净重为61kg的生丝,实际回潮率为12.6%,

小花学姐·2025-03-12 21:36

ANOVA：在Python中构建和理解ANOVA（方差分析）

ANOVA（方差分析）是一种统计技术，用于确定三个或更多独立（不相关）组的平均值之间是否存在任何统计学显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设，在比较多个组时特别有用。

python收藏家·2025-03-12 18:21

声音克隆一键本地化部署 GPT-SoVITS

它通过巧妙融合了GPT模型与SoVITS变声器技术，使得用户仅需少量样本数据，即可

博客胡·2025-03-12 18:48

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

它结合了自编码器（Autoencoder）的结构和变分推断（VariationalInference）的思想，能够从数据中学习有意义的潜在表示，并生成与训练数据相似的新样本。

AndrewHZ·2025-03-12 12:43

在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

加入领域相关的高质量数据，清洗噪声数据（如重复、矛盾样本）。

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:38

计算机视觉深度学习入门（4）

“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

概率论与数理统计

概率论部分1.随机事件与概率样本空间与随机事件：样本空间是随机试验所有可能结果的集合，通常用Ω表示。随机事件是样本空间的子集，表示随机试验的某些可能结果的集合。

ZhuBin365·2025-03-12 04:34

K-means 算法核心原理

一、K-means算法核心原理1.算法目标将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。

code 旭·2025-03-11 18:15

决策树的核心思想

停止条件：节点样本纯度过高或样本数过少时终止。二、数学公式与理论1.信息熵（InformationEntropy）衡量数据集的混乱程度：H(D)=−∑k=1Kpklog⁡2pk

code 旭·2025-03-11 17:06

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。

壹十壹·2025-03-11 16:25

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