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熬夜真的会早死？

最近，《国际时间生物学》杂志发布一篇重量级文章《英国生物样本库中，作息与发病率和死亡率的关系》。相比于早睡早起的人，晚上不睡、早晨不起，或起床困难的“夜猫子”们，“早死”的风险更高。

自然输出·2024-02-03 21:43

python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散

有效的离散化能减小算法的时间和空间开销，提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。2.离散化的特征更易理解比如工资收入，月薪2000和月薪20000，

Mr番茄蛋·2024-02-03 20:39

神经网络 | 基于多种神经网络模型的轴承故障检测

本文主要源自《第二届全国技能大赛智能制造工程技术项目比赛试题（样题）模块E工业大数据与人工智能应用》，基于给出的已知轴承状态的振动信号样本，对数据进行分析，建立轴承故障诊断模型，对未知状态的振动信号样本进行预测

半亩花海·2024-02-03 18:54

机器学习系列——（八）KNN分类算法

一、原理K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过利用已知类别的训练样本集来对新的实例进行分类。其核心思想是通过测量不同实例之间的距离来确定新实例的类别。

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上

Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

向量机SVM原理详解

www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本

AI-CS研究生·2024-02-03 17:35

SVM原理介绍！

www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本

Wendark·2024-02-03 17:35

SVM入门（一）至（三）Refresh

（一）SVM的八股简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

warmbeast·2024-02-03 17:34

L1归一化和L2归一化范数的详解和区别

从公式上来说：L1的公式：绝对值相加L2的公式：欧几里德距离之和就是样本和标签之差的平方之和两个范数的简单性能对比：在正则化中二者的区别：同时注意由于L1是绝对值之和，因此同一个问题得出的解可能有多个：

code_Rocker·2024-02-03 17:34

SVM(1-3)

从Jasper'Blog转载支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

discxuwei·2024-02-03 17:32

目标检测中的损失函数汇总

如下图所示,y是真实标签，a是预测标签，一般可通过sigmoid，softmax得到，x是样本，n是样本数目，和对数似然等价。foc

senbinyu·2024-02-03 16:29

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。此外，随着各种机器学习和数据挖掘工具在量化交易中的应用越来越广泛，许多交易公司已经提取了越来越多的特征（也称为因子factors）。因此，如何自动选择有效特征成为一个迫在眉睫的问题。为了解决这些问题，作者

tzc_fly·2024-02-03 16:57

人工智能之进化计算：基于遗传算法求解TSP问题，C/C++实现

算法主要思想（无性繁殖，纯属个人见解）：根据当前种群生成两份样本，第一份：用当代最好的一半样本直接变异，生成一份新的样本；第二份：从当代最好的一半样本中随机选择，构成新的另一半样本，不变异。

crazybobo1207·2024-02-03 16:34

java 2实用教程（第五版）JDBC数据库操作

实验1抽取样本代码如下importjava.sql.*;importjava.util.

Czz-coder·2024-02-03 15:54

2020李宏毅学习笔记——11.Unsupervised Learning： Linear Methods（无监督学习）

3.2PCA算法（Principlecomponentanalysis）3.2.1基于最大方差原理1.PCAfor1-D2.PCAforn-D3.2.2基于最小化误差原理3.2.3从

catcous·2024-02-03 15:08

2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods

每个读者的大脑就是一套独立的无监督学习系统,根据各自的识别模型/方式来把实例进行分类.一.无监督学习概念分为两类：（1）聚类&降维（化繁为简）：将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有）：输入一个code，得到一个样本一个上来就分类

是汤圆啊·2024-02-03 15:38

李宏毅学习笔记——自监督学习（二）

自监督SSL（Self-supervisedLearning）提出背景：完全监督模型：有样本和标签，每个样本都已经被标注好，用已标注的数据去训练模型。

Whalawhala·2024-02-03 15:35

采样频率 sensor

采样频率/采样速度/采样率/fs单位：赫兹%每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数%响应时间的倒数注采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确

try_trying_try·2024-02-03 14:16

分享怎样才能投票涨得快～微信投票如何让票数快速增加

有些投票系统是彻底可以绕过这个短信验证直接投票的，这样本钱就下降许多了。

桃朵app·2024-02-03 14:29

第6章多元线性回归

流焱之舞·2024-02-03 14:10

决策树知识点

1.常见的一些决策树模型ID3C4.5CART结构多叉树多叉树二叉树特征选择信息增益信息增益率Gini系数、均方差连续值处理不支持支持支持缺失值处理不支持支持支持剪枝不支持支持支持2.决策树树得构建流程

慢慢向前-·2024-02-03 13:05

SVM支持向量机

它的基本思想是在特征空间中找到一个超平面，能够将不同类别的样本分开，并且使得离这个超平面最近的样本点到该平面的距离（即间隔）最大化。支持向量机在处理高维数据和非线性问题时表现良好。

三三木木七·2024-02-03 13:34

-Helslie·2024-02-03 13:33

三三木木七·2024-02-03 13:03

神经网络模型设计的方法和技巧

了解数据集特性，包括样本数量、特征维度、潜在的数据分布特点以及标签信息。

科学禅道·2024-02-03 11:56

【AI数字人-论文】DINet论文解读

然而在少样本条件下，实现高分辨率视频下的高质量人脸视觉配音仍然是一项挑战。一个主要原因是，在少数样本的条件下，嘴部纹理细节与驱动音频的相关性很小，

马鹤宁·2024-02-03 11:08

CCF-CSP 202206-1 归一化处理

将数据从各种各样分布调整为平均值为0、方差为1的标准分布，在很多情况下都可以有效地加速模型的训练。‍⬛问题描述这里假定

九又四分之三(9¾)站台·2024-02-03 11:19

机器学习_无监督学习之聚类

聚类就是让机器把数据集中的样本按照特征的性质分组，这个过程中没有标签的存在。聚类和监督学习中的分类问题有些类似，其主要区别在于：传统分类问题“概念化在前”。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

ICLR 2024 | 根据压缩比率控制生成样本难度，NUS等提出首个无损数据集蒸馏方法...

©作者|郭子尧单位|新加坡国立大学数据集蒸馏旨在以生成的方式将一个大的数据集压缩成一个小的数据集。得益于生成数据的高信息密度，在压缩率较高时，数据集蒸馏的效果远超数据集剪枝等其他数据压缩方法。然而，随着压缩率的逐渐降低，现有数据集蒸馏方法的效果逐渐变差，甚至弱于从原数据集中随机选取等量数据。这导致现有数据集蒸馏方法局限于高压缩率场景，无法实现对原数据集的无损压缩。在本文中，作者分析了生成数据的难易

PaperWeekly·2024-02-03 09:46

机器学习原理

cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布，在对测试集进行后验概率的计算Gibbs采样马尔可夫平稳过程达到收敛的后验MCMC算法给定一个概率分布p(x)，我们如何在计算机中生成它的样本

ixtgtg·2024-02-03 07:51

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

首先，机器学习算法可以通过学习大量的已知样本，自动提取缺陷的特征，避免了手工特征提取的繁琐和主观性。其次，机器学习算法可以对各种不同的缺陷进行分类和识别，提高了

matlabgoodboy·2024-02-03 07:51

Pytorch-统计学方法、分布函数、随机抽样、线性代数运算、矩阵分解

torch.min()#返回最小值torch.argmax()#返回最大值排序的索引值torch.argmin()#返回最小值排序的索引值torch.std()#返回标准差torch.var()#返回方差

小旺不正经·2024-02-03 07:14

机器学习系列 - Mean Shift聚类

图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向

学海一叶·2024-02-03 07:08

sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差

Cachel wood·2024-02-03 07:35

我似乎只是一条裹着茧的数据条

给生活及工作上带来一些便利和帮助，人们可以自由的上传，分享知识和经验，获得信息很方便，个人信息的大量统计，海量的样本，让很多的行为都可以被预判到。未卜先知大概就这么个意思吧！

嗯是乔木啊·2024-02-03 06:57

10MHz 到 80MHz、10:1 LVDS 并串转换器（串化器）/串并转换器（解串器）MS1023/MS1224

上电时，这一对芯片可通过内部产生的SYNC样本信号同步模式进行初始化或者解串器与随机数据同步。通过使用同步模式，解串器可在特定的、更短的时间参数内建立

Yyq13020869682·2024-02-03 06:05

[AIGC] 讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

该算法通过迭代的方式将样本点划分到K个簇中，使得同一簇内的样本点相似度较高，而不同簇之间的样本点相似度较低。算法步骤：随机选择K个样本点作为初始的质心（簇的中心）。

程序员三木·2024-02-03 06:54

sql里面按照某一列求历史累计最大值rows BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

rowsBETWEENUNBOUNDEDPRECEDINGANDCURRENTROW1.rowsBETWEENUNBOUNDEDPRECEDINGANDCURRENTROW目的：计算vintage的时候采用截止到当前期次的历史最大逾期天数来算坏样本占比

Charming&M·2024-02-03 05:08

神经调节的Hebbian学习用于完全测试时自适应

摘要完全测试时自适应（Fullytest-timeadaptation）是指在推理阶段对输入样本进行序列分析，从而对网络模型进行自适应，以解决深度神经网络的跨域性能退化问题。

Scabbards_·2024-02-03 04:45

深度学习入门笔记（四）函数与优化方法

以函数曲线拟合为例，对于每一个样本点，真实值和拟合值之间就存在了一个误差，我们可以通过一个公式来表示这个误差：L(x)=(F

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:30

比你优秀的人一直在努力

看着他们的车辆，突然空中飘过四个字:干就完了学习一样本领要有绝对的思想准备。别和能力比你低的做比较来寻求一份安慰，

清风慕竹_8d56·2024-02-03 00:23

答读者问(1)：非模式物种找marker；如何根据marker定义细胞类型

一开始以为是想问我非模式物种的marker基因在哪儿找，读者朋友也提到了blast研究的主要细胞类型的marker是有的让读者朋友困惑的是一张表，cluster乘样本的表，每一个值表示表达这个marker

TOP生物信息·2024-02-03 00:42

RNA 18. SCI 文章中基因集变异分析 GSVA

GSVA也是SCI文章中常见的分析方法，在我们获得多个pathway的时候，可以比较pathway在样本分组中的差异，这样可以更好的确定每个通络的活性。

90066456ace6·2024-02-03 00:05

统计（九）_置换检验

对于正态分布或其他已知分布的数据，有相应的假设检验与置信区间的计算方法，但是当数据抽样自未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况，就需要使用基于随机化和重抽样的统计方法

拾光_2020·2024-02-03 00:45

人工神经网络之求解数学问题

基于求解问题的数学原理，可在原理性方法的指导下构造出相应的神经网络模型，使其通过对样本的学习自动实现问题的求解SVM支持向量机从线性可分模式分类的角度看，支持向量机的主要思想是建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距平面最近的两类样本之间的距离最大化

懒猫gg·2024-02-02 22:49

自动摘要抽取模型

决策树算法实现自动摘要决策树其实可以分为分类树和回归树两类，分类树是指输出每个样本的类别，而回归树则是值输出数值结果。

天禧68·2024-02-02 22:35

如何做一个情绪稳定的妈妈

达拉斯州的一项研究长期对一些优秀哈佛毕业生样本进行了追踪，得出的结论是健康的家庭需要：父母和孩子要开放和自信，有积极、友好的态度。看护人有高度情感独立性，既能亲密也能分离。

漂亮的花·2024-02-02 21:47

LLM - ChatGLM-6B Lora 微调与推理

目录一.引言二.环境准备三.ChatGLM-6BLora微调1.样本准备ByJson2.样本生成ByTokenizer3.模型生成ByTrainer四.ChatGLM-6BLora文本生成1.文本生成ByChat2

BIT_666·2024-02-02 20:33

《创意教学法》学习所得12

如果学生在创作导图中遇到了困难，不妨给他们一些不同的样本，这会让整个活动变得活跃，学生们很快就会有思路创作，更有能力创作

跳动的脉搏·2024-02-02 19:48

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