样本均值

机器学习与数据挖掘：决策树（知识点总结）

基本流程决策树算法递归返回的三个条件：当前结点包含的样本全属于同一类别，无需划分;当前属性集为空,或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分;*将当前节点标记为叶节点，将其类别设定为该节点所含样本最多的类别
KE.WINE·2025-02-07 02:49

【大模型LLM面试合集】训练数据_数据格式

每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one
X.AI666·2025-02-06 18:28

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高而其他的中奖倍数较低。
zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

deseq2进行差异分析时的分组问题

示例1：两组比较#创建一个示例数据集，包含4个样本dds=1.10中，所选的阈值是过滤器的最低分位数，其中拒绝数接近拟合曲线在过滤器分位数上的峰值。“接近”定义为在1个残差标准差内。
请你喝好果汁641·2025-02-06 06:07

半径为 k 的子数组平均值--定长滑动窗口解法和前缀和解法

2090.半径为k的子数组平均值给你一个下标从0开始的数组nums，数组中有n个整数，另给你一个整数k。
钓一朵雪·2025-02-06 04:21

Python-机器学习（二）-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解

fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierk=5#对模型训练clf=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)clf.fit(x,y)#对样本进行预测
2401_84009679·2025-02-05 22:00

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！
若北辰·2025-02-05 17:34

Python中的决策树算法探索基本原理

决策树的基本原理决策树的基本思想是通过对数据进行分割，逐步缩小数据的范围，从而使得每个叶节点（终节点）中的样本属于同一类别或具有相似的特征。决策树的构
myCOTB·2025-02-05 12:21

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 27 - 边缘保留滤波算法-均值迁移模糊(mean-shift blur)

进贾老师OpenCV学堂交流群，+V：OpenCVXueTang_Asst本文关键知识点：边缘保留滤波算法-均值迁移模糊(mean-shiftblur)均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种，经常用来在对图像进行分水岭分割之前去噪声
gloomyfish·2025-02-05 10:08

数据库操作 -- 添加数据、查看表结构、多表查询、创建视图、创建存储过程、多表删除记录

任务点：•向每个表插入3条测试数据（样本数据包含下面题目中使用的数据）；•查询出所有选修了“数据库原理”课程的学生学号、姓名和籍贯；•查询出“数据库原理”这门课的最高成绩；•查询有哪些课程没有被任何同学选修
小鞠..·2025-02-05 10:34

医疗方向的可视化大屏，十分契合医疗行业数据量大的特点

从患者的个人基本信息、过往病史、各项检查检验报告，到医疗机构日常运营产生的物资管理数据、设备运行数据，再到大规模医疗研究中的海量样本数据，这些数据的规模和复杂性不断增加。
大象数据工场·2025-02-05 08:23

自定义数据集 使用scikit-learn中svm的包实现svm分类

数据集生成：-使用make_classification函数生成包含1000个样本的数据集，设置20个特征，其中10个是有信息的特征，类别数为2，通过设置random_state=42保证每次运行生成的数据相同
知识鱼丸·2025-02-05 01:31

《AI赋能行业实战：‌揭秘企业数字化转型最佳实践，‌落地案例深度解析！‌》 ---- 总目录

文章大纲金融行业落地实践浅析基于PySpark进行信用卡评分--实战案例迁移学习小样本金融风控生物信息识别大健康行业落地实践浅析传统行业深度融合升级如何深度参与创业？
shiter·2025-02-04 20:58

scikit-learn实现SVM

最大间隔超平面：SVM的目标是找到能够最大化训练样本间隔的超平面。间隔被定义为到最近训练样本点的距离，这些点被称为支持向量。这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法，从而提高了泛化能力。
PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

K均值算法是聚类中最常用的方法之一，其目标是将数据点划分为K个簇，使得每个簇内的数据点更加相似，而不同簇之间的数据点差异较大。准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。
Luzem0319·2025-02-04 14:12

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

数据集定义：-data列表包含了文本样本及其对应的情感标签。每个元素是一个元组，第一个元素是文本，第二个元素是标签。特征提取：-使用CountVectorizer将文本转换为词频向量。
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。
加德霍克·2025-02-04 10:36

机器学习--学习计划

核心概念（20%关键内容）：数据预处理缺失值处理（均值填充、删除）特征缩放（标准化、归一化）分类变量编码（独热编码、标签编码）监督学习基础线性回归（原理、损失函
kyle~·2025-02-04 03:42

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本
shimly123456·2025-02-04 01:28

ssGSEA中GSVA调用报错的解决方法

ssGSEA中GSVA调用报错问题expr是表达谱，表达数据矩阵，行是基因，列是样本。cellMarker是一个包含基因集的列表。
影林握雪·2025-02-03 18:30

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

目录前言一、图像阈值1.1简单的阈值法1.2自适应阈值二、平滑图像2.1二维卷积(图像滤波)2.2图像模糊2.2.1均值模糊2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、
欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类

创建一个简单的二维数据集，其中每个样本有两个特征，并且属于两个类别之一。
Luzem0319·2025-02-03 17:15

初入机器学习

写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容，防止自己遗忘，也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习：本质是建模，将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型
辰尘_星启·2025-02-03 14:54

2024年中国自由贸易试验区最新名单

个自由贸易试验区，73个片区，本次分享的数据包括自贸区名单、自贸区明细、以及自贸区DID的3份数据一、数据介绍数据名称：中国自由贸易试验区明细数据数据范围：八批自由贸易试验区数据年份：2009-2024年数据样本
经管数据库·2025-02-03 12:07

最小边际采样在分类任务中的应用

一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中，模型会对每个样本预
ningaiiii·2025-02-03 11:57

网络安全最新网络安全工具大合集_remnux部署

Rekall–Google开发的内存分析框架.Volatility–提取易失性内存（RAM）中的样本.移动AndroidForensicToolkit–允许你从安卓手机中提取短信记录，通话记录，照片，浏览历史
2301_79985178·2025-02-03 09:17

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

代码：#导入必要的库importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制图形fromsklearn.clusterimportKMeans#KMeans聚类算法importnumpyasnp#数值计算库#定义class1到class4的数据点，模拟四个不同的类（每个类7个二维点）class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5]
〖是♂我〗·2025-02-03 09:11

【代码随想录训练营】【Day01】第一章｜数组｜数组理论基础｜704.二分查找｜27.移除元素

数组的存储地址是一片连续的空间数组中存储的元素都是相同类型的修改数组中某一元素的值时，只能覆盖（重新赋值）更多有关数组的理论基础可查阅：《代码随想录》数组理论基础704.二分查找题目详细：LeetCode.704注意：二分查找对数据样本有明确的要求
蚝油菜花·2025-02-03 02:48

CNN的各种知识点（五）：平均精度均值（mean Average Precision, mAP）

平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）1.平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）概念：计算步骤：具体例子：重要说明：典型值范围：总结：好的，我将分两部分详细解答您的问题
墨绿色的摆渡人·2025-02-02 22:50

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)

拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi))，获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思：1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码
weixin_33908217·2025-02-02 20:03

python（scikit-learn）实现k均值聚类算法

k均值聚类算法原理详解示例为链接中的例题直接调用python机器学习的库scikit-learn中k均值算法的相关方法fromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx
嘿哈哈哈哈哈哈·2025-02-02 15:57

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数
飞Link·2025-02-02 15:26

Scikit-Learn K均值聚类

Scikit-LearnK均值聚类1、K均值聚类1.1、K均值聚类及原理1.2、K均值聚类的优缺点1.3、聚类与分类的区别2、Scikit-LearnK均值聚类2.1、Scikit-LearnK均值聚类
对许·2025-02-02 14:54

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇
是阿牛啊·2025-02-02 14:54

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线
无水先生·2025-02-02 14:51

【OpenCV-Python】——图像变换&色彩空间变换&几何变换&图像模糊（滤波）&阈值处理&形态变换

目录前言：1、色彩空间变换1.1RGB色彩空间1.2GRAY色彩空间1.3YCrCb色彩空间1.4HSV色彩空间2、几何变换3、图像模糊3.1均值滤波3.2高斯滤波3.3方框滤波3.4中值滤波4、阈值处理
柯宝最帅·2025-02-01 20:51

机器学习-期末复习题

A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化‍将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以
泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。
加德霍克·2025-02-01 14:21

数据分析新技能：如何进行Mann-Whitney U检验

Mann-WhitneyU检验Mann-WhitneyU检验是一种非参数统计方法，用于比较两个独立样本的分布。它特别适用于数据不满足正态分布或存在异常值的情况，是t检验的非参数替代方法。
蓝皮怪·2025-02-01 10:56

面试经典150题——二叉树层次遍历

文章目录1、二叉树的右视图1.1题目链接1.2题目描述1.3解题代码1.4解题思路2、二叉树的层平均值2.1题目链接2.2题目描述2.3解题代码2.4解题思路3、二叉树的层序遍历3.1题目链接3.2题目描述
Ghost_firejef·2025-02-01 05:09

【单细胞-第三节 多样本数据分析】

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\1.GSE183904.RmdGSE183904数据原文1.获取临床信息筛选样本可以参考临床信息rm(list=ls())library(tinyarray
遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-02-01 04:30

毕设分享 基于Kmeans的图像分割算法软件设计

1Kmeans聚类算法基本原理K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的
bee_dc·2025-01-31 23:26

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题.首先,我使用了以下信号(仅复制您的上一个条目),使其成为4个样本
非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

⭐还在用Excel手动算均值方差？还在为海量数据统计熬夜加班？用Python这5把「数据手术刀」写一次代码，就能直接复用，专业报告自动生成！
凌小添·2025-01-31 21:09

python 阴暗图像 亮度增强 对比度增强 去雾

背景说明最近在处理图像，发现一些样本由于逆光原因过于阴暗，影响图像识别。解决时，可以在训练样本中加入类似的图像，或者手动把相关图像进行颜色变化。这里主要介绍手工颜色变化。
weixin_37763484·2025-01-31 14:06

PyTorch 快速入门

Dataset用于存储样本及其对应
無量空所·2025-01-31 10:02

单细胞-第五节 多样本数据分析,打分R包AUCell

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\3.AUCell.Rmd1.基因rm(list=ls())load("g.Rdata")2.AUCellhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9897923IF:NANANA用这个文章里的方法，将单细胞亚群的marker基因与ros相关基因取交集，用作AUCell的基因集Theinters
遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-01-31 09:20

课前准备---多样本ATAC联合分析（封装版）

作者，EvilGenius大家好，我们的课程已经在进行中了，需要分享给大家很多的分析资料，大家好好学习，资料很珍贵，好好保存。ATAC的主流分析内容1）Readfilteringandalignment2）Barcodecounting3）Identificationoftransposasecutsites4）Detectionofaccessiblechromatinpeaks5）Cellca
追风少年ii·2025-01-31 09:50

【GEE】全球气象数据ERA5空气湿度—波段处理及下载

相对湿度均值用气温（temperature_2m）和露点温度（dewpoint_temperature_2m）这两个波段结合Magnus-Tetens近似公式计算。
xtigao·2025-01-31 04:07
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