样本方差第17页

统计算法｜一文了解Java中的commons-math3的StatUtils类（二）

、收藏三连，支持一下博主~文章目录前言StatUtils类结构StatUtils静态变量StatUtils实践（0）测试数据（1）求和（2）最大/小值（3）平均数（4）平方和（5）自然对数和（6）获取方差

六月暴雪飞梨花·2024-01-31 01:44

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

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

为什么使用一堆决策树（随机森林）

降低方差:通过集成多个决策树，随机森林可以降低模型的方差，提高模型的稳定性和泛化性能。减少过拟合风险:随机森林通过对每个决策树进行随机特征选择和自助采样，减少了每个决策树过拟合的风险。

Recursions·2024-01-30 14:49

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

该算法通过迭代的方式将每个样本分配到最近的簇，并更新簇的质心，直到达到收敛条件。以下是K-均值聚类算法的步骤：初始化：从数据集中随机选择K个样本作为初始质心。

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

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

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，容易实现，主要适用于点样本数据

AI柱子哥·2024-01-30 07:19

pytorch使用dataset和dataloader加载数据集

epoch：一次所有数据参与训练；batch-size：每次参与训练的样本数量；interation：内层迭代的次数；batch的个数1.作用：加载数据集2.dataset：数据集支持索引抽象类，不能直接实例化

清明°·2024-01-30 05:08

Dataloader加载数据集

Epoch,Batch-Size,Iterationsepoch:训练的总轮次，指所有的训练样本都进行一次训练。batch-size：在一次训练中的训练样本数目。iterat

chairon·2024-01-30 05:36

数学建模学习笔记||灰色关联分析

灰色系统介于两者之间关联分析即系统的分析因素包含多种因素的系统中，哪些因素是主要的，哪些因素是次要的，哪些因素影响大，哪些因素影响小，哪些需要发展，哪些需要抑制……现有因素分析的量化方法，大都是数理统计法，如回归分析，方差分析

展信佳：）·2024-01-30 04:02

工程验收2022-10-16

2)主控项目：抽查样本均应符合《建筑装饰装修工程质量验收标准》GB50210—2018主控项目的规定。3)—般项目：抽查样本的80%以上应符合一

功能美·2024-01-30 01:55

建模调参笔记

scale_pos_weight正样本的权重，在二分类任务中，当正负样本比例失衡时，设置正样本

KingsleyLin·2024-01-30 01:29

2021-08-07阿宽的人间观察03

先不说：美颜程度几何，挑选样本几何。光看这种将女性美貌当作资源来吸引单身未婚男子加入工厂就像是一个饵。另外一个层面是：

雀岛札记·2024-01-30 00:40

【影像组学入门百问】#73--#77

包括均值、方差、最大值、最小值、中值、偏度、峰度等。2,形状特征（Shape-basedfeatures）：这些特征描述了ROI的几何形状和大小属性。例如，体积、表面积、紧凑性、

有Li·2024-01-30 00:10

模式识别与机器学习—PCA分析

关键：找到投影方向补充知识：主成分分析（PCA）目标函数1:最小化重建误差主成分分析（PCA）目标函数2:最大投影后的方差

在下雨599·2024-01-29 22:45

语义分割样本随机划分

文章目录前言一、训练集、验证集、测试集二、使用步骤1.引入库2.设置输入输出路径3.处理过程总结前言深度学习语义分割在训练时需要将裁剪好的样本数据划分为训练集、验证集和测试集。

深度神经质患者·2024-01-29 21:53

遥感影像批量裁剪（语义分割样本制作）

文章目录前言一、实现思路二、使用步骤1.引入库2.裁剪函数3.引用函数裁剪总结前言前不久遇到一个需求，即对遥感影像进行批量裁剪。其实这个需求在arcgis中等一些gis软件中就可以实现，但是吧，他需要手动点比较麻烦，而且中间还生成一些我并不需要的其他文件（.tfw等等）。基于此，我就想这个能不能自己用python写一个程序实现批量裁剪，且不生成其他文件。说干就干，详见下文.一、实现思路？其实我主要

深度神经质患者·2024-01-29 21:21

应用python实现k近邻算法（学生活跃表现数据实战）

KNN模型计算中，除K值的确定外，还有一个非常重要的计算，既样本点间的距离计算.距离计算的公式有很多，例如欧式距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，马氏距离等，我们本次应用欧式距离。例如

樱落辰`·2024-01-29 20:12

体检

人到中年，把健康看得比什么都重要，总觉得项目越多越好，也是好事，只不过这便常规的样本采集，是个问题，那玩意不是说排就能排出来的。当去拿

Leo的防丢绳·2024-01-29 19:43

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。

是我真的是我·2024-01-29 19:59

遮挡人脸识别标准评估指标

它表示正确预测次数与样本总数的比值，可以定义如下：Accuracy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)2.排名精度：Rank-1、Rank-5和Rank-N用于衡量计算机视觉中DNN的性能。

禄亿萋·2024-01-29 16:26

数学建模笔记——评价类模型之熵权法

嗯，这次讲一讲熵权法，一种通过样本数据确定评价指标权重的方法。熵权法之前我们提到了TOPSIS方法，用来处理有数据的评价类模型。TOPSIS方法还蛮简单的，大概就三步。将原始数据矩阵正向化。

陨落的小白·2024-01-29 16:07

Analysis of Learning from Positive and Unlabeled Data

同时，论文还对先验存在偏差的情况进行了讨论，说明了如果样本中大部分都是正样本，那么就算

zealscott·2024-01-29 14:53

【YOLOv8改进】Inner-IoU: 基于辅助边框的IoU损失(论文笔记+引入代码)

基于以上，我们首先分析了BBR模式，得出结论在回归过程区分不同回归样本并且使用不同尺度的辅助边框计算损失能够有效加速边框

程序员半夏·2024-01-29 13:06

欺骗大模型却能大幅提升效果的骚操作！

在大模型的提示工程中，少样本提示，思维链提示（CoT）都是行之有效的方法，通过为大模型提供几个样例，为模型提供更多更相关的上下文，让模型回答时有所参照，可以提高模型性能。

夕小瑶·2024-01-29 12:50

总体方差与样本方差的区别是什么？

总体方差和样本方差是统计学中两个重要概念，它们在定义和计算上有所不同，主要区别体现在数据集的性质和计算公式的分母上：1.总体方差（PopulationVariance）：定义：总体方差是指将一个完整数据集

CA&AI-drugdesign·2024-01-29 12:57

方差与协方差之间的区别？

方差和协方差都是用来衡量随机变量之间关系的统计量，但它们的计算方式和含义有所不同。方差（Variance）：方差是描述数据集合离散程度的统计量，它衡量了数据点与均值之间的平均距离。

CA&AI-drugdesign·2024-01-29 12:55

03_Opencv简单实例演示效果和基本介绍

视频处理视频分解图片在后面我们要学习的机器学习中,我们需要大量的图片训练样本,这些图片训练样本如果我们全都使用相机拍照的方式去获取的话,工作量会非常巨大,通常的做法是我们通过录制视频,然后提取视频中的每一帧即可

除不掉的灰色·2024-01-29 11:39

1.23聚类算法（kmeans(初始随机选k，迭代收敛）,DBSCAN（dij选点），MEANSHIFT（质心收敛），AGENS(最小生成树）），蚁群算法（参数理解、过程理解、伪代码、代码）

聚类算法聚类结果不变K-meansK值是事先确定好的，是要划分的聚类的数量；初始时随机选择k个点，然后逐渐选择离他最近的点，不断锁定最近的，最后计算方差和；这个是轮流的这个就类似于模拟退火的思想当前聚类下的方差和

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:16

使用IDEA操作git，怎么样本地只保留自己想要的Commit（完整教程）

Git的基本概念：Git是一个版本控制系统，用于管理代码的变更历史记录。核心概念包括仓库、分支、提交和合并。1、可以帮助开发者合并开发的代码2、如果出现冲突代码的合并，会提示后提交合并代码的开发者，让其解决冲突3、代码文件版本管理工作区：本地电脑存放代码文件的文件夹；暂存区：在使用git管理项目文件的时候，其本地的项目文件会多出一个.git的文件夹，将这个.git文件夹称之为版本库。其中.git文

ThatMonth·2024-01-29 11:43

QT+VS实现Kmeans++

1、Kmeans++的原理如下：（1）首先选取样本中任一数据点作为第一个聚类中心；（2）计算样本每一个数据点至现所有聚类中心的最近距离，并记录下来；（3）逐一挑选所有数据点最近距离之中的最大值，即最远距离

create_right·2024-01-29 09:41

Genome-wide association studies in R

本质上，给定p个SNP和n个样本或个体，GWA分析将拟合p个独立的单变量线性模型，每个模型基于n个样本，使用每个SNP的基因型作为感兴趣特征的预测因子。每个P检验中的关联显著性（P值）

m1chiru·2024-01-29 09:21

GWAS——Genome-Wide Association Study

通过大规模的群体DNA样本进行全基因组高密度遗传标记（如SNP或CNV等）分型，从而寻找与复杂疾病相关的遗传因素。

m1chiru·2024-01-29 09:51

深度学习核心技术与实践之深度学习研究篇

对数据进行标准化对标准化后的数据进行扭转，将其映射到表征能力更大的空间上有效性分析內部协移（1）内部协移是由于神经网络中每层的输入发生了变化，造成每层的参数要不断地适应新分布的问题（2）BN可以在数据经过多层神经网络后，重新回到均值为0、方差为

__如果·2024-01-29 09:15

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