样本均值

词向量Word Embedding

3.维度灾难：高维情形下将导致数据样本稀疏，距离计算困难，这
m0_60217276·2025-03-05 09:01

二维随机变量

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.二维随机变量基础1.1基本定义二维随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)是由两个定义在同一概率空间上的随机变量XXX和YYY组成的向量样本空间
Shockang·2025-03-05 05:31

基于Arcgis的python脚本实现相邻矢量面的高度字段取平均值

具体而言，当我们在分析一系列相互毗邻的矢量面时，若发现相邻的矢量面之间高度差值小于预先设定的阈值，那么就需要采取一种数据优化策略，即把这些相邻矢量面的高度统一取平均值。
GIS从业者·2025-03-04 19:42

SFT与RLHF的关系

以下是关键要点：1.核心关系SFT：基于标注的高质量样本（如问答对、指令-回答数据），以监督学习方式直接调整模型参数，使模型初步掌握特定任务（如对话生成）的基础能力。
一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

稠密架构和稀疏架构

也就是说，对于输入的每一个样本，模型的所有或大部分参数都会参与到计算过程中。计算特点：计算密集，需要对大量的参数进行乘法和加法运算，通常会消耗较多的计算资源和内存。
二分掌柜的·2025-03-04 09:53

python统计分析电子版_用Python做统计分析 （Scipy.stats的文档）

随机变量样本抽取84
烧辣椒·2025-03-04 06:03

AI提示词终极奥秘：三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法

提示词工程师必备的"超能力"：无需数据、少样本也能指挥AI一、为什么你的提示词总是不够聪明？当别人能用一句话生成专业级代码，而你的查询却得到敷衍回答时，问题可能出在提示词工程的三重境界。
曦紫沐·2025-03-03 22:05

Python大数据处理实验报告（三）

学习使用Python中的requests库和正则表达式来爬取豆瓣网上某本书的前50条短评内容，并计算评分的平均值。了解如何使用Python中的reques
小李独爱秋·2025-03-03 20:13

(leetcode学习)295. 数据流的中位数

如果列表的大小是偶数，则没有中间值，中位数是两个中间值的平均值。例如arr=[2,3,4]的中位数是3。例如arr=[2,3]的中位数是(2+3)/2=2.5。
我不是彭于晏丶·2025-03-03 18:02

2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析（R语言）

下面我将展示如何使用几种常见的聚类方法：K-均值（K-means）、层次聚类（HierarchicalClustering）和DBSCAN。
木小鹿·2025-03-03 18:56

数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题

基本原理：输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值，这些参数在整个训练过程中不会被修改。
DesolateGIS·2025-03-03 15:05

C++之，我是如何解决数据处理与算法难题的

例如，有一个包含员工绩效得分的数组，我需要计算这些得分的总和、平均值，还需要根据不同的权重计算加权总和，并且对数组进行一些变换
一杯年华@编程空间·2025-03-03 05:48

强化学习的数学原理-六、随机近似与随机梯度下降

代码来自up主【强化学习的数学原理-作业】GridWorld示例代码（已更新至DQN、REINFORCE、A2C）_哔哩哔哩_bilibiliSGD、GD、MGD举例：#先初始化一个列表，未来要在这100个样本里面再
儒雅芝士·2025-03-02 15:24

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。FP（Falsepostive,假正例）——将反类预测为正类数。TN（Truenegative,真反例）——将反类预测为反类数。FN（Falsenegative,假反例）—
不要天天开心·2025-03-02 14:45

构建神经网络之sklearn（完善）

DataFramedfprint(df.isnull().sum())#查看每一列缺失值的数量数值型数据：fromsklearn.imputeimportSimpleImputer#对于数值型数据，使用均值填充
邪恶的贝利亚·2025-03-02 08:23

【大模型】什么是蒸馏版大模型

大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。
深度求索者·2025-03-02 07:12

卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的

importnumpyasnp#初始化3x3卷积核，权重范围[-0.1,0.1]kernel=np.random.uniform(-0.1,0.1,(3,3))正态分布初始化：权重从一个均值为0、标准差较小的正态分布中抽取
abments·2025-03-02 06:05

Python学习(八):返回值&变量的作用域&参数的传递&浅拷贝和深拷贝&类对象和方法

#定义一个返回两个数平均值的函数:defmy_avg(a,b):return(a+b)/
追梦梓辰·2025-03-02 06:03

环境会影响你的决策：K近邻算法（KNN)

环境会影响你的决策：K近邻算法（KNN)1.核心思想与流程KNN是一种基于局部相似性的分类算法，核心思想是“近朱者赤”：待测样本的类别由其最近的k个邻居的多数类别决定。
AOIWB·2025-03-02 04:49

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

介绍第1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值
坂田月半·2025-03-01 20:29

MeanShift聚类分割算法

目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift
点云学习·2025-03-01 19:18

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

一、算法全景视角MeanShift（均值漂移）是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法，无需预设聚类数量，通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。
万事可爱^·2025-03-01 18:43

CMU 10423 Generative AI：lec10（few-shot、提示工程、上下文学习）

文章目录1概述2摘录2.1zero-shot和few-shot一、Zero-shotLearning（零样本学习）特点：工作原理：优点：缺点：二、Few-shotLearning（少样本学习）特点：工作原理
⊙月·2025-03-01 12:06

OpenCV计算摄影学（10）将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围（HDR）图像的实现类cv::MergeDebevec

ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述resultingHDR图像被计算为考虑了曝光值和相机响应的各次曝光的加权平均值
村北头的码农·2025-03-01 11:22

聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)

目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回，其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离，得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练（迭代）返回最后一次的中心点和簇类中的样本
乔大将军·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

1.MAE的定义和公式给定预测值和真实值，MAE的公式为：其中：n是样本总数。是模型的预测值。是对应的真实值。MAE表示了预测值
IT古董·2025-03-01 08:58

机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码

KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的
rockingdingo·2025-03-01 07:53

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

样本（Sample）：数据集中
mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

DeepSeek+微头条：普通人内容变现新思路，智能时代的创作生存法则

二、智能创作工具的正确打开方式内容质量评估新标准用户停留时长＞30秒互动率（点赞+收藏）＞5%信息增量＞平台同类内容平均值选题雷达扫描法民生类话题（物
超级俨论·2025-02-28 17:44

统计-二维随机变量

第三章多维随机变量及其分布二维随机变量二维随机变量定义定义设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。
jshazhang·2025-02-28 16:09

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）详细解释（带示例）

在分类问题中，SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分隔开来，并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。
浪九天·2025-02-28 16:37

基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例

实现的【机器学习】小项目教程案例，结合的经典案例与最佳实践，涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程，并附详细代码说明与结果分析：案例1：鸢尾花分类（SVM算法）数据集：IrisDataset（含150个样本
xinxiyinhe·2025-02-28 16:03

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别，以下为你详细介绍：1、归一化维度nn.LayerNorm：对单个样本的特征维度进行归一化
yuweififi·2025-02-28 10:49

文章精读篇——用于遥感小样本语义分割的可学习Prompt

CVPR2024Workshop论文：10.48550/arXiv.2404.10307相关竞赛：https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/17568年份：2024任务背景小样本语义分割
LiXiang like coding吗·2025-02-28 04:59

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

使用 LakeSoul 构建实时机器学习样本库

首先，附上Github链接LakeSoul：https://github.com/meta-soul/LakeSoul，可搜索公众号元灵数智，在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码，进群与业内大佬进行技术交流。在之前的公众号文章《重磅！开源湖仓平台LakeSoul设计理念详解》中，我们介绍了LakeSoul开源流批一体表存储框架的设计理念和部分实现原理。LakeSoul设计的初衷，是
元灵数智·2025-02-28 00:22

机器学习——无监督学习(k-means算法)

步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值
张起灵ovo·2025-02-27 16:20

jmeter 添加html断言,Jmeter接口测试④——响应断言

get请求右键->添加->断言->响应断言说明:applyto：参考Jmeter接口测试②——正则提取器测试字段：⑴一般的http响应，都勾选“响应文本”；⑵url样本是对sam
土拨鼠没有冬天·2025-02-27 15:34

AI人工智能机器学习之聚类分析

2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一组中的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。
rockfeng0·2025-02-27 09:01

KNN 算法优化实战分享

其核心原理是：对于一个待预测样本，计算其与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的标签进行投票（分类）或均值计算（回归），从而得到待预测样本的标签。
轻口味·2025-02-27 09:55

【奥卡姆剃刀原理-如何理解云计算和边缘计算 关键字摘取】

这样本地就不用部署很强的硬件搞计算了。而边缘计算的介绍大都说，这是把一部分计算任务放在分散各处的本地去完成，这样可以减少云服务器的计算压力，也能缓解传输带宽上的压力。
严文文-Chris·2025-02-27 05:24

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

通过对训练数据进行各种随机变换，可以生成更多的训练样本，帮助模型避免过拟合。常见的数据增强方法：旋转（Rotation）：随机旋转图像，增强模型对旋转变换
武狐肆骸·2025-02-27 03:08

支持向量机（SVM）简介与应用

SVM的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面（或决策边界），使得不同类别的样本数据能够被该超平面尽可能地分开，同时最大化分类间隔（Margi
Jason_Orton·2025-02-27 00:43

深度、机器学习算法

在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。
yzx991013·2025-02-26 20:40

有哪些开源大数据处理项目使用了大模型

具体流程包括数据清洗、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等步骤。2.**SWIFT**：阿里开源的大模型微调轻量级框架，用于提高RAG应用的准确度。3.
魔王阿卡纳兹·2025-02-26 19:02

机器学习安全核心算法全景解析

一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入
金外飞176·2025-02-26 12:44

Qwen2.5 技术报告

在后训练方面，用超过100万个样本
三谷秋水·2025-02-26 07:11

python正态检验_Python检验数据是否正态分布

该检验的零检验是样本$x_1,\cdots,x_n$来自于一个正态分布的母体。这个检验的统计量是：$$W=\frac{(\sum_{i=1}^{n}a_{i}x_{
weixin_39748858·2025-02-26 07:10

28、欧几里得距离计算和余弦距离计算

基本思想:求一组样本点到一组向量的最短距离，并且输出其距离信息例如计算样本点（x1,y1）(x2,y2)到样本到样本点（x3,y3）(x4,y4)存在的最小欧式距离，分别是线段x1x3,x2x3,x1x4
sxj731533730·2025-02-26 06:00

DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南

一、主题背景1.Why：破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境：金融风控场景中，每周新增百万级欺诈样本时，全量训练耗时从3小时增至8小时（数据量年增长300%）医疗影像诊断模型遇到新病症类型时
燃灯工作室·2025-02-26 02:09
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