样本均值第20页

Intelligent Fault Diagnosis of Machines with Small & Imbalanced Data: Review | 小样本及不平衡数据下的智能故障诊断: 综述

墨道_c643·2024-01-31 15:46

Fountain中对尾部内容的权重如何进行调整计算

将热度平均值1/e以下（即红色部分）定义为尾部内容。并对其权重进行调整：将尾部内容根据热度值从高到底排序，根据齐夫定律，取尾部内容中的最大热度值除以排序序号，作为新的权重。

wcgc·2024-01-31 13:11

2022-10-16三餐什么时候吃最好？相关研究给结果，吃对了或许更容易瘦

经过对饥饿感和食欲的记录，还有就是血液样本及脂肪样本的采样分析之后，发现晚进食的情况下，食欲会更加

命运的斗争·2024-01-31 13:07

机器学习和深度学习中的normalization(归一化)

在机器学习和深度学习中，normalization（归一化）是一种重要的数据预处理步骤，它的目的是改变数值数据的形式，以使其在一个固定的范围内，通常是0到1，或者使其均值为0，标准差为1。

实名吃香菜·2024-01-31 12:18

sklearn转换器和估计器

1.转化器一般就是实例化一个转化器再调用转化器，具体的语句为：transfer=,transfer.fit_transformfit()的作用是计算每一列的平均值、标准差transform()就是将上一步计算出的结果带入

三块给你买麻糬_31c3·2024-01-31 11:53

【深度学习】MNN ImageProcess处理图像顺序，逻辑，均值，方差

文章目录介绍Opencvnumpy等效的MNN处理介绍MNNImageProcess处理图像是先reisze还是后resize，均值方差怎么处理，是什么通道顺序？这篇文章告诉你答案。

XD742971636·2024-01-31 11:03

学画

老师样本再借用几张同学的画来看一看，好乐哈。

木兮枝兮·2024-01-31 10:29

【深度学习每日小知识】Precision 精度

精度是机器学习中的一个关键参数，因为它量化了分类器识别成功样本的能力。它有时与另一个称为召回的统计数据相结合，该统计数据被定义为真正的阳性预测与所有实际上为阳性的案例的比例。

jcfszxc·2024-01-31 10:03

戈碧迦：光学玻璃曙光已至，过会“小巨人”成功“借东风“？

据开源证券统计，北交所新股上市后11月、12月的涨幅均值分别为100.36%、135.69%。如此“热烈”的反应，也吸引力愈发多的“小巨人”企业试图抓住这个绝佳时机，以期有资格获得新的融资渠道。

松果财经·2024-01-31 10:40

Tesseract OCR图片识别训练

tesseract/安装jTessBoxEditorFX可到https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/下载训练步骤准备样本图片合并

SparkOnly·2024-01-31 08:58

论文推荐:大语言模型在金融领域的应用调查

这篇论文总结了现有LLM在金融领域的应用现状，推荐和金融相关或者有兴趣的朋友都看看论文分为2大部分：1、作者概述了使用llm的现有方法包括使用零样本或少样本的预训练模型，对特定于领域的数据进行微调，还有从头开始训练定制

deephub·2024-01-31 07:29

TensorFlow2实战-系列教程11：RNN文本分类3

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传6、构建训练数据所有的输入样本必须都是相同shape

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

Bias 和 Variance 理解

scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html从三个角度去定义Bias和Variance概念上ErrorduetoBias：表示我们的模型预测的期望值（或者叫平均值

phusFuNs·2024-01-31 07:29

yolo系列多卡训练命令

系列多卡训练多卡训练命令示例pythontrain.py--batch64--datacoco.yaml--weightsyolov5s.pt--device0,1参数–batch：指定GPU一次处理的样本数量

Midsummer啦啦啦·2024-01-31 07:18

PyTorch][chapter 12][李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-1]

这里面介绍半监督学习里面一些常用的方案：K-means,HAC,PCA等目录：K-meansHACPCA一K-means【预置条件】N个样本分成k个簇step1:初始化簇中心点(随机从X中抽取k个样本点作为

明朝百晓生·2024-01-31 07:46

Focaler-IoU开源，关注困难样本，YOLOv5涨点1.9%，YOLOv8涨点0.3%

转载：Focaler-IoU开源|高于SIoU+关注困难样本，让YOLOv5再涨1.9%，YOLOv8再涨点0.3%论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.10525代码链接：https

wuling129·2024-01-31 07:40

作者导读：Focaler-IoU: 更加聚焦的IoU损失

现有的研究通过利用边框之间的几何关系来提升回归效果，而忽略难易样本分布对于边框回归的影响。在本文我们分析了难易样本分布对回归结果的影响，接着我们提出Focaler-IoU方法,其能

剁椒狗头·2024-01-31 07:07

搜索引擎评价指标及指标间的关系

目录二分类模型的评价指标准确率(Accuracy,ACC)精确率(Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系

水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:03

Focaler-IoU：更聚焦的IoU损失

现有的研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能，而忽略了难易样本分布对边界框回归的影响。

AI浩·2024-01-31 07:32

[机器学习]K-means——聚类算法

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#从sklearn中直接生成聚类数据#1.数据加载#生成（n_samples：样本点

不知迷踪·2024-01-31 05:26

均值比较和T检验

均值过程：求取平均值标准差等单样本T检验独立样本T检验配对样本T检验均值比较就是求取样本平均值，组间均值比较，总体均值估计。T检验就是对样本均值代替总体均值的假设检验。以及方差分析。

何同尘·2024-01-31 05:27

Python爬虫：XPath基本语法

导入pip3installlxmlfromlxmlimportetree案例样本xml='''示例网页欢迎来到我的网站这是一个简单的HTML页面，用于演示XPath解析。

大数据左右手·2024-01-31 04:36

学习：StatQuest-单因素方差分析及t检验

ttestttest适用于两组数据之间的比较我们看这个例子:image.png我们分别计算这两个组别的均值image.png那么对于Control组的每个数据点来说均可以表示为:image.png即1x2.2

小潤澤·2024-01-31 02:08

AI数学基础21——指数加权移动平均

exponentialmovingaverage(EMA)，数据越老，其权重成指数型下降对于序列Y，EMA公式为：这里，α是一个介于（0,1）之间的权重系数Yt是当前时刻t的值，St是当前时刻序列Y的指数移动平均值

LabVIEW_Python·2024-01-31 01:20

桃子姐姐美不美

也别注意她的肤色，亚洲人平均都不白的，她只对拉低平均值感到抱歉而已。也别听声音了吧，一点都不甜。我跟她吃过饭，挺好。吃的虽多，但吃的都是肉。她生活很有质量，曾获得男朋友这个稀缺物种，并且正在使用。

桃酥不好看·2024-01-31 00:47

逻辑回归与感知机详解

一逻辑回归采用log函数作为代价函数1用于二分类问题2cost成本函数定义3求最小值，链式求导法则4梯度下降法5结构图表示二感知机样本点到超平面距离法1线性二分类问题2点到直线距离3更新w和b参数4算法流程

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-01-30 23:24

ICLR2024 | Harvard FairSeg: 第一个研究分割算法公平性的大型医疗分割数据集

分钟哈佛大学（HarvardUniversity）的Harvard-Ophthalmology-AI-Lab团队提出了第一个用于医学分割的公平性数据集，名为Harvard-FairSeg，包含10,000个患者样本

数据派THU·2024-01-30 22:31

信息检索与数据挖掘 | （十二）聚类

KMeans层次聚类层次聚类概述dendrogram-树状图linkages-衡量两个类之间的距离Lance-Williams算法K-meansVS层次聚类DBSCAN聚类定义：聚类是一种无监督学习，样本没有标签

啦啦右一·2024-01-30 22:52

PM2.5标准化——空气停滞

对于特定的站点，每日PM2.5质量浓度按其月平均值进行标准化，以避免PM2.5的季节性，空间和长期变化的影响。

榴莲气象·2024-01-30 21:12

SPSS保姆式安装教程，超详细，附安装链接

其统计分析过程涵盖描述性统计、均值比较、

juechen333·2024-01-30 20:06

21-数组-去掉最低工资和最高工资后的工资平均值

请你返回去掉最低工资和最高工资以后，剩下员工工资的平均值。

若呓·2024-01-30 18:08

SPOTTING LLMS WITH BINOCULARS: ZERO-SHOT DETECTION OF MACHINE-GENERATED TEXT

Binoculars定位LLMS：机器生成文本的零样本检测摘要1引言2LLM检测的历程3Binoculars：如何工作的4准确的零样本检测5可靠性6讨论与局限性摘要检测现代大型语言模型生成的文本被认为是困难的

UnknownBody·2024-01-30 18:21

KnowledgeNavigator: Leveraging Large Language Models for Enhanced Reasoning over Knowledge Graph

KnowledgeNavigator：利用大型语言模型增强知识图谱推理摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论6局限性摘要大型语言模型（LLM）凭借其对自然语言的高级理解和零样本能力，在各种下

UnknownBody·2024-01-30 18:50

声音采集兼职，声音采集赚钱？

配音新手圈·2024-01-30 15:12

AB Test 确定样本量

上述链接只需要输入4个参数就可以计算出实验所需的样本量。假设你要更改了门户网站的一个start按钮，统计更改按钮后的cilckrate跟未更改的变化。Base

6sigma·2024-01-30 15:51

【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（二）

前面给大家简单介绍了做PCA分析并绘图的R包factoextra☞【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一）主要讲了如何展示样本的主成分分析结果，即样本在新的空间中的分布情况，便于查看样本分群的结果

生信交流平台·2024-01-30 15:01

ID3决策树算法及其Python实现

算法实现代码三、C4.5和CART的算法代码实现C4.5算法CART算法总结参考文章一、决策树算法决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类

Sue hiroshi·2024-01-30 14:53

ID3算法决策树学习 Python实现

算法流程输入：约束决策树生长参数（最大深度，节点最小样本数，可选），训练集（特征值离散或连续，标签离散）。输出：决策树。

Foliciatarier·2024-01-30 14:18

sklearn.preprocessing中的标准化StandardScaler与scale的区别

StandardScaler与scale1、标准化概述2、两种标准化的区别1、标准化概述标准化主要用于对样本数据在不同特征维度进行伸缩变换，目的是使得不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布一些机器学习算法对输入数据的规模和量纲非常敏感

对许·2024-01-30 12:54

有寓意的微信个性签名，噎的人无法反驳！

三、你多学一样本事，就少说一句求人的话。要始终相信一句话：只有自己足够强大，才不会被别人践踏。四、不要浪费时间在烂人烂事上，时间这么紧迫，你该多关心自己。

誓言心语·2024-01-30 11:43

【机器学习】工程实践问题概述

机器学习实际应用时的工程问题与面临的挑战一、实现细节问题1.1训练样本训练样本与标注对各类机器学习算法和模型的精度影响训练样本的选择对各类机器学习算法和模型的影响训练样本的优化如何进行数据增强？

十年一梦实验室·2024-01-30 11:12

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

机器学习中的K-均值聚类算法及其优缺点K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不相交的簇。

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 11:42

卡片分类法确定产品信息架构(四B)-线上卡片分类

优点是适合于非正式的场合且可以大撒网，然后选择符合标准的答案来作为样本。缺点是需要同一个个被调研对象具体沟通细节，沟通成本较高。且反馈答案五花八门，难以把卡片分组结果标准化。B.简

德升·2024-01-30 10:45

基于对比学习的信息抽取

LabelRefinementviaContrastiveLearningforDistantly-SupervisedNamedEntityRecognitionNAACL2022；做的远程监督NER，通过知识库构建伪标签，通过对比学习构建负样本

wang2008start·2024-01-30 09:36

生成式AI人工智能

生成式AI的核心思想是通过学习大量的数据样本，推断出数据的分布和潜在模式，从而能够生成与之类似的新数据。其中最常见的模型是

数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 09:54

做课间操

今天我们也唱了牙刷火车的歌，你们也跳了崖上火车的舞，今天我们两个都学到了同样本领，今天真高兴啊！

小蔡希·2024-01-30 08:53

西瓜书学习笔记——密度聚类（公式推导+举例应用）

与传统的基于距离的聚类方法（如K均值）不同，密度聚类方法不需要预先指定簇的数量，而是通过发现数据点周围的密度高度来确定簇的形状和大小。我们基于DBSCAN算法来实现密度聚类。

Nie同学·2024-01-30 07:33

机器学习.线性回归

核心影响因素是权重项为了完成矩阵的运算，在0后面乘x0，使得满足矩阵的转换，所以在处理数据时候会添加如有上图所示的x0一列全是1的数据为了得出这个平面，我们要做的就是找出所有的未知量y为真实值，乘x是预测值，是误差值，每个样本的真实值和误差值都存在误差什么是机器学习呢

丰海洋·2024-01-30 07:28

【PostGIS】POSTGIS实现聚类统计提取外轮廓

1.聚类统计Postgis主要实现并提供了四种聚类方法，前两个为窗口函数，后两个为聚合函数：ST_ClusterKMeans–该函数是窗口函数，主要是用K-means(K均值聚类)算法进行聚类，算法原理比较简单

AI柱子哥·2024-01-30 07:19

4、K- 均值聚类（Clustering With K-Means）

文章目录1、简介2、聚类标签作为特征3、k-均值聚类4、示例-加利福尼亚住房1、简介这节课和下一节课将使用所谓的无监督学习算法。

AI算法蒋同学·2024-01-30 07:40

推荐频道

样本均值