样本均值

科研绘图系列：R语言扩展物种堆积图（Extended Stacked Barplot）

介绍R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具，它不仅展示了物种的堆积结果，还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。
生信学习者1·2024-09-09 16:10

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布
Ausgelebt·2024-09-09 15:08

torch.nn中的22种loss函数简述

2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。
01_6·2024-09-09 14:25

Python极简美学：用一行代码完成的26个日常任务

1.计算列表平均值numbers=[1,2,3,4,5]average=sum(numbers)/len(n
懒大王爱吃狼·2024-09-09 09:24

从键盘输入五个数，求其和，最大值，最小值，平均值的一些

本题分为两个类，一个类用于功能类，初始化数据和实现方法；另一个类用作测试类，测试方法能否实现。最大值和最小值通过判断并比较大小，选择数组中的第一个数为最大值（最小值），并用循环方法比较此数与后面一个数进行比较求和和平均数较简单，这里不再赘述。importjava.util.Scanner;classmethod{intcontain[]=newint[5];publicvoidinitian(){
haozihua·2024-09-09 07:13

女性不想被HPV困扰，这2件事是关键

一、有了性生活后必须进行的2项检查1、HPV-DNA病毒学检测将采集后的细胞样本分成两部分，一个用于检测可疑细胞，一个用特殊仪器检测是否有HPV感染。
健康生活谈·2024-09-09 07:18

读书梳理：概率波

这一切都要从一次实验中出的差错说起，那是个研究镍金属原子各个方面的性质的实验，这个实验是通过将电子束发射到镍样本上进行研究的，当时装有炽热镍块的玻璃管突然发生爆炸。
苏叶叶·2024-09-09 05:30

18年11月8日星期四新闻早读:

2，今年前10个月销售破千亿元的房企增至24家，1000亿元-4000亿元的企业共21家，销售额均值为1617.2亿元，同比增长率均值为62.8%，显著高于第一梯队三强18.9%的同比增长
温柔的小刺猬·2024-09-09 01:21

Python函数

6.练习题1.利用函数打印四边形2.有参,无参练习3.求三个数的和平均值1.概念函数:把重复利用的代码块封装起来,多次利用起
1024节·2024-09-09 01:56

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。
维生素￥·2024-09-08 23:43

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，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。
安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

Focal Loss的简述与实现

文章目录交叉熵损失函数样本不均衡问题FocalLossFocalLoss的代码实现交叉熵损失函数Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y,\hat{p}
友人Chi·2024-09-08 09:09

2024高教杯数学建模B题思路

针对生产过程决策问题的研究分析摘要针对问题一，在该模型中，我们首先设定了标称次品率为10%（p0=0.10），并使用二项分布来描述样本中次品数量的分布。
一起学习计算机·2024-09-08 09:07

LightGBM使用

样本分布非平衡数据集：
透明的红萝卜123·2024-09-08 03:02

别做梦了！没个一千万的身家并不能掩盖你的短处！

没错是2019的一千万，当然这一千万只是一个平均值，不同地域的会有上下波动。而当今却很多人把一切不公归咎于钱，甚至抱怨：如果让我中个五百万该多好！
风入夜·2024-09-07 22:17

概率学 笔记一 - 概率 - 随机变量 - 期望 - 方差 - 标准差（也不知道会不会有二）

这就需要精准的指出我们计算概率时，到底什么是样本，什么是
玄晓乌屋·2024-09-07 22:51

《Learning to Count without Annotations》CVPR2024

这是通过构建“Self-Collages”（自我拼贴画）实现的，即在背景图像上粘贴不同对象的图像作为训练样本，提供覆盖任意对象类型和数量的学习信号。
夏日的盒盒·2024-09-07 19:35

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm
吃个糖糖·2024-09-07 18:27

7.ArchR的整合（1）

愿武艺晴小朋友一定得每天都开心>HowMPAL样本ontohealthy样本?
武艺晴小朋友你好·2024-09-07 17:21

scRNA-data中的R值

愿武艺晴小朋友一定得每天都开心当我们测序拿得到各个样本中基因的表达值，就可以用基因表达值来表征样本间的相关性代码如下：#样本间相似性：R值相关性捕获到的基因在两个样本间表达趋势一致性exp_RNA1000
武艺晴小朋友你好·2024-09-07 17:17

第十七章 总结与延申：从无心讹传到洞若观火

（比如保证数据量，不统计首次执行的硬解析时间、多次执行取平均值对比效率等等）二、只要你觉得不流畅，用户体验不好，都是有问题的。有些是提供的方法本身就不是最佳的，有些高版本已经做过优化了，有些确实
张小邪倒斗中·2024-09-07 11:40

图像去噪技术：自适应均值滤波器（ACmF）

为了解决这一问题，我们开发了一种自适应均值滤波器（ACmF），它能够有效地去除椒盐噪声，同时保留图像的重要细节。一、ACmF算法简介ACmF算法是一种基于局部像素值的自适应去噪方法。
潦草通信狗·2024-09-07 10:05

基于语言的三种图像简单去噪算法：高效C++实现

我们将重点介绍均值滤波、中值滤波和高斯滤波三种方法，并探讨它们在图像去噪中的应用和效果。引言在数字图像处理中，噪声是不可避免的。它可能是由传感器噪声、传输错误或压缩伪影引起的。
m0_57781768·2024-09-07 10:34

数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法

异常数据，也称为离群点，是指在数据集中与其他数据点明显不同的样本。这些数据点往往不符合预期的模式或行为，可能
皮皮冰燃·2024-09-07 07:37

探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器

探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器在这个数字化的时代，时间和数据是推动世界前进的关键因素。
褚知茉Jade·2024-09-07 04:46

3/100 《把时间当做朋友》4-5章

读书是学习的一种方式，书为我所用，若不是为了用去读书，尤其是对于我们这样本来就不怎么会读书的
精灵113·2024-09-06 16:06

基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

NEU-DET数据集为该系统提供了丰富的训练资源，涵盖了热轧带钢的六种典型表面缺陷，包括轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物和划痕，每种缺陷均有大量样本，确保了模型的全面性和准确性。在模型
FL1623863129·2024-09-06 15:51

一篇经典Python编程常用的30个操作以及代码演示（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

defadd(a,b):returna+bprint(add(3,5))2.判断一个数是否为偶数defis_even(n):returnn%2==0print(is_even(4))3.计算列表中所有数的平均值
Python_chichi·2024-09-06 13:38

【Python】循环语句（while、for）、continue、break

continue和break求若干个数的平均值条件语句什么是条件语句条件语句能够表达“如果…否则…”这样的语义.这构成了
椰椰椰耶·2024-09-06 10:21

学习记录——语义分割和实例分割的标签结构

语义分割：一张样本，生成一张掩码图像标签。灰度图像，背景亮度为0，每个目标根据分类赋予不同亮度——1，2，3......实现像素级的类别区分，但无法区分个体。
落叶击球·2024-09-06 08:05

数学建模统计题中常用的聚类分类

聚类分类K均值聚类（K-MeansClustering）是一种广泛使用的聚类算法，旨在将数据点分成K个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点差异尽可能大。
皆过客，揽星河·2024-09-06 06:26

【机器学习】K近邻

2.K近邻K近邻算法（KNN）的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离，选取距离最近的K个样本，根据这些样本的标签进行分类或回归。
可口的冰可乐·2024-09-06 06:23

Spark入门：KMeans聚类算法

其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。
17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

深度学习速通系列:归一化和批量归一化

下面详细解释这两种技术：归一化（Normalization）归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间，通常是[0,1]或者[-1,1]，或者使其具有零均值和单位方差。
Ven%·2024-09-06 04:12

YOLOv8模型参数详解

batch：批处理大小，即每次前向和后向传播使用的样本数。img
AdaCoding·2024-09-06 04:12

Integrating Mamba and Transformer for Long-Short Range Time Series Forecasting———PRELIMINARIES

ProblemStatement在长短期时间序列预测问题中，给定历史时间序列样本的回溯窗口L=(x1,x2,..,xL)L=(x_1,x_2,..,x_L)L=(x1,x2,..,xL)，长度为LLL，
six.学长·2024-09-06 02:57

【Test 】五种滤波函数你了解多少呢？

线性滤波：方框滤波、高斯滤波、均值滤波非线性滤波：双边滤波、中值滤波目的：使图像的视觉效果更好，不能破坏图像轮廓和边缘。
未来可期LJ·2024-09-06 01:23

出分第10天：2022-07-05

抽空整理簿册，打印样本。下午2:30跟着校车出发去看节目。晚上差不多六点才回来。他们散了后商讨活动报备问题，主持稿基本定稿。LILY在家吃烧饼，让她把
格兰素·2024-09-06 00:35

线性回归(1)——起源

几乎所有的科学观察都着了魔似的向平均值回归——《女士品茶》什么是线性回归线性回归这个概念是由达尔文的表弟高尔顿在研究父代与子代身高关系的时候提出的，我第一次看到这四个字的时候，心中暗骂，这起的什么破名，
Magina507·2024-09-05 12:41

matlab 发射随机信号,matlab随机信号处理

matlab中rand和randn是产生随机数的命令，x=rand(1,N)产生(0，1)区间均匀分布的长度为N的随机信号，x=randn(1,N)产生长度为N且具有零均值和单位方差的正态分布的随机信号
刚下拖拉机·2024-09-05 11:44

随机信号是什么，随机信号的分类

②统计特性描述：由于随机信号的瞬时值难以预测，因此我们通常通过统计特性，如均值、方差、自相关函数、功
cxylay·2024-09-05 10:37

（二）十分简易快速 自己训练样本 opencv级联lbp分类器 车牌识别

强烈建议先阅读上一篇博文，此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与lbp分类器的对比Haar特征分类器的优缺点：优点：准确性：在训练数据充足且质量高的情况下，Haar分类器可以达到很高的检测准确率。成熟稳定：Haar特征分类器是较早使用的特征检测方法之一，经过多年
Sisphusssss·2024-09-05 00:37

游离DNA富集提取试剂盒是否可以提取液体样本中的低丰度DNA？

一、产品简介：BIOG游离DNA富集提取试剂盒是常州百代生物科技股份有限公司研制的专门用于提取较大量液体样本中低浓度DNA的富集提取试剂盒。
清风拂面vv·2024-09-04 18:54

训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因

这会导致训练集的样本更具挑战性，模型在训练集上的表现不如在验证集和测试集上的表现。2.训练和验证集分布差异训练集、验证集和测试集的分布可能存在差异。如果训练集包含更多的噪
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

识别实验笔记和经验总结

数据集大小：确保数据集的样本数量充足且具有代表性，避免数据集过小导致结果不具备普遍性。数据预处理：图像预处理方法：所有模型使用相同的预处理方法（如归一化、裁剪
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

语义分割笔记

样本数量：较大的数据集通常可以提升模型的泛化能力，但收集和标注大量样本是一个费时费力的过程。数据多样性：如果数据集包含多样化的
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

Fréchet Inception Distance（FID）原理

计算均值和协方差：对于真实图像的特征向量集合，计算其均值向量μreal\mu_{real}μreal和协方差矩阵
代维7·2024-09-04 12:53

Signac::EnhanceCoveragePlot 参考实现流程

通过将多个样本的Coverag
倪桦·2024-09-04 12:23

第四讲：拟合算法

插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但是如果样本点太多，那么这个多项式次数过高，会造成龙格现象。
云 无 心 以 出 岫·2024-09-04 08:53

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

关键概念Precision（准确率）：精确率表示在模型预测为正例的所有样本中，实际上为正例的比例。它的计算公式为：Precision=TruePositive
fydw_715·2024-09-04 06:11
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