样本方差

Focal Loss的简述与实现

文章目录交叉熵损失函数样本不均衡问题FocalLossFocalLoss的代码实现交叉熵损失函数Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y,\hat{p}
友人Chi·2024-09-08 09:09

2024高教杯数学建模B题思路

针对生产过程决策问题的研究分析摘要针对问题一，在该模型中，我们首先设定了标称次品率为10%（p0=0.10），并使用二项分布来描述样本中次品数量的分布。
一起学习计算机·2024-09-08 09:07

LightGBM使用

样本分布非平衡数据集：
透明的红萝卜123·2024-09-08 03:02

概率学 笔记一 - 概率 - 随机变量 - 期望 - 方差 - 标准差（也不知道会不会有二）

这就需要精准的指出我们计算概率时，到底什么是样本，什么是
玄晓乌屋·2024-09-07 22:51

《Learning to Count without Annotations》CVPR2024

这是通过构建“Self-Collages”（自我拼贴画）实现的，即在背景图像上粘贴不同对象的图像作为训练样本，提供覆盖任意对象类型和数量的学习信号。
夏日的盒盒·2024-09-07 19:35

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm
吃个糖糖·2024-09-07 18:27

7.ArchR的整合（1）

愿武艺晴小朋友一定得每天都开心>HowMPAL样本ontohealthy样本?
武艺晴小朋友你好·2024-09-07 17:21

scRNA-data中的R值

愿武艺晴小朋友一定得每天都开心当我们测序拿得到各个样本中基因的表达值，就可以用基因表达值来表征样本间的相关性代码如下：#样本间相似性：R值相关性捕获到的基因在两个样本间表达趋势一致性exp_RNA1000
武艺晴小朋友你好·2024-09-07 17:17

数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法

异常数据，也称为离群点，是指在数据集中与其他数据点明显不同的样本。这些数据点往往不符合预期的模式或行为，可能
皮皮冰燃·2024-09-07 07:37

探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器

探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器在这个数字化的时代，时间和数据是推动世界前进的关键因素。
褚知茉Jade·2024-09-07 04:46

3/100 《把时间当做朋友》4-5章

读书是学习的一种方式，书为我所用，若不是为了用去读书，尤其是对于我们这样本来就不怎么会读书的
精灵113·2024-09-06 16:06

基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

NEU-DET数据集为该系统提供了丰富的训练资源，涵盖了热轧带钢的六种典型表面缺陷，包括轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物和划痕，每种缺陷均有大量样本，确保了模型的全面性和准确性。在模型
FL1623863129·2024-09-06 15:51

学习记录——语义分割和实例分割的标签结构

语义分割：一张样本，生成一张掩码图像标签。灰度图像，背景亮度为0，每个目标根据分类赋予不同亮度——1，2，3......实现像素级的类别区分，但无法区分个体。
落叶击球·2024-09-06 08:05

【机器学习】K近邻

2.K近邻K近邻算法（KNN）的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离，选取距离最近的K个样本，根据这些样本的标签进行分类或回归。
可口的冰可乐·2024-09-06 06:23

Spark入门：KMeans聚类算法

其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。
17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

深度学习速通系列:归一化和批量归一化

下面详细解释这两种技术：归一化（Normalization）归一化是指将数据的数值范围调整到一个特定的区间，通常是[0,1]或者[-1,1]，或者使其具有零均值和单位方差。
Ven%·2024-09-06 04:12

YOLOv8模型参数详解

batch：批处理大小，即每次前向和后向传播使用的样本数。img
AdaCoding·2024-09-06 04:12

Integrating Mamba and Transformer for Long-Short Range Time Series Forecasting———PRELIMINARIES

ProblemStatement在长短期时间序列预测问题中，给定历史时间序列样本的回溯窗口L=(x1,x2,..,xL)L=(x_1,x_2,..,x_L)L=(x1,x2,..,xL)，长度为LLL，
six.学长·2024-09-06 02:57

出分第10天：2022-07-05

抽空整理簿册，打印样本。下午2:30跟着校车出发去看节目。晚上差不多六点才回来。他们散了后商讨活动报备问题，主持稿基本定稿。LILY在家吃烧饼，让她把
格兰素·2024-09-06 00:35

matlab 发射随机信号,matlab随机信号处理

matlab中rand和randn是产生随机数的命令，x=rand(1,N)产生(0，1)区间均匀分布的长度为N的随机信号，x=randn(1,N)产生长度为N且具有零均值和单位方差的正态分布的随机信号
刚下拖拉机·2024-09-05 11:44

随机信号是什么，随机信号的分类

②统计特性描述：由于随机信号的瞬时值难以预测，因此我们通常通过统计特性，如均值、方差、自相关函数、功
cxylay·2024-09-05 10:37

（二）十分简易快速 自己训练样本 opencv级联lbp分类器 车牌识别

强烈建议先阅读上一篇博文，此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与lbp分类器的对比Haar特征分类器的优缺点：优点：准确性：在训练数据充足且质量高的情况下，Haar分类器可以达到很高的检测准确率。成熟稳定：Haar特征分类器是较早使用的特征检测方法之一，经过多年
Sisphusssss·2024-09-05 00:37

游离DNA富集提取试剂盒是否可以提取液体样本中的低丰度DNA？

一、产品简介：BIOG游离DNA富集提取试剂盒是常州百代生物科技股份有限公司研制的专门用于提取较大量液体样本中低浓度DNA的富集提取试剂盒。
清风拂面vv·2024-09-04 18:54

Halcon基于灰度值的模板匹配

这种算法的根本思想是，计算模板图像与检测图像之间的像素灰度差值的绝对值总和（SAD方法）或者平方差总和（SSD方法）。
看海听风心情棒·2024-09-04 17:23

训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因

这会导致训练集的样本更具挑战性，模型在训练集上的表现不如在验证集和测试集上的表现。2.训练和验证集分布差异训练集、验证集和测试集的分布可能存在差异。如果训练集包含更多的噪
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

识别实验笔记和经验总结

数据集大小：确保数据集的样本数量充足且具有代表性，避免数据集过小导致结果不具备普遍性。数据预处理：图像预处理方法：所有模型使用相同的预处理方法（如归一化、裁剪
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

语义分割笔记

样本数量：较大的数据集通常可以提升模型的泛化能力，但收集和标注大量样本是一个费时费力的过程。数据多样性：如果数据集包含多样化的
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

Fréchet Inception Distance（FID）原理

计算均值和协方差：对于真实图像的特征向量集合，计算其均值向量μreal\mu_{real}μreal和协方差矩阵
代维7·2024-09-04 12:53

Signac::EnhanceCoveragePlot 参考实现流程

通过将多个样本的Coverag
倪桦·2024-09-04 12:23

第四讲：拟合算法

插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但是如果样本点太多，那么这个多项式次数过高，会造成龙格现象。
云 无 心 以 出 岫·2024-09-04 08:53

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

关键概念Precision（准确率）：精确率表示在模型预测为正例的所有样本中，实际上为正例的比例。它的计算公式为：Precision=TruePositive
fydw_715·2024-09-04 06:11

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

NDT算法

NDT算法与ICP算法的最大不同之处，在我看来是NDT考虑了均值和方差这两个局部统计量。从最后的求解方法来看，NDT采用了加权最小二乘问题的高斯-牛顿法，和ICP算法的最明显区别是多了权重分布。
Joeybee·2024-09-03 23:29

基于深度学习的动态对抗策略

这类策略结合了对抗样本生成、模型防御和自适应学习的技术，形成了一种具有持续学习和适应能力的对抗防御框架。
SEU-WYL·2024-09-03 22:22

计量经济学中的检验——F检验（概念、检验假设、适用条件及操作流程）

接之前的t检验博文F检验的适用场景从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。
佛系研go·2024-09-03 18:29

血液DNA提取产量高吗？

产品特点◎操作简便快速，20分钟左右可获得理想的DNA；◎提取DNA纯度高，无抑制剂，1.7◎产量更高，较国内同类产品高出20%；◎样本范围广，可用于新鲜、冷冻或陈旧的血液样本。
清风拂面vv·2024-09-03 15:54

计算机视觉之 GSoP 注意力模块

GSoP注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵，捕捉全局二阶统计信息，从而增强模型的表达能力。
Midsummer-逐梦·2024-09-03 12:18

CART算法

分类树可以处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，它输出的是样本的类
ziworeborn·2024-09-03 08:46

学习小组Day6笔记--魏麻将

R包是R函数，编码和样本数据的集合，它们存储在R环境中的名为“library”的目录下。默认情况下，R在安装过程中安装一组软件包。当需要某些特定的目的时，也可根据需要添加更多的包。
魏麻将·2024-09-03 08:34

今天果然是个大晴天

南北方差异太大，也体现在气候上。
A爱八分·2024-09-03 06:09

生成式AI：创造性智能的新纪元

生成式AI是一种利用机器学习算法，特别是深度学习技术，来生成新的数据样本的人工智能。这些数据样本在统计上与训练数据相似，但又
Lill_bin·2024-09-03 04:58

图像处理 -- 图像清晰度测量方法

方差（Variance）方差用于衡量图像灰度值的分布情况。图像中灰度值的方差越大
sz66cm·2024-09-03 04:27

细菌/真菌DNA提取注意事项

产品特点◎提取DNA纯度高，无抑制剂，A260/A280为1.7-1.9；◎产率高，同样的样本量提取的DNA更多；◎不含苯酚和氯仿等有毒溶剂，安全无毒；◎细胞壁较厚的革兰氏阳性菌和真菌也有较好的提取效果
清风拂面vv·2024-09-03 01:37

别把波动性和风险混为一谈

唯一有意义的是，从上世纪50年代开始主宰金融世界的数学家们迫切希望得到他们能够计算的东西，而过去周期性回报的方差似乎是最佳选择。
noob_financier·2024-09-02 18:04

Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression

相较于单一的决策树模型，随机森林通过随机采样和多棵树的集成，减少了模型的方差，从而在处理复杂数据集时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景，并通过Sc
不二人生·2024-09-02 17:54

盒子滤波（BOX FILTER）方框滤波学习笔记

应用：图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算Haar特征是一种用于物体识别的数字图像特征，特别是在人脸检测领域中得到了广泛应用。
Hilary煜·2024-09-02 16:44

数学漫步——贝叶斯估计思想

统计学中有两个大的学派：频率学派(也称经典学派)，和贝叶斯学派总所周知统计推断是根据样本信息对总体分布或者是总体特征数进行推断，经典学派和贝叶斯学派就是通过统计推断的不同方式划分的，经典学派的统计推断是依据样本信息和总体信息来进行推断
罗泽坤·2024-09-02 08:35

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

这两个网络分别处理输入的对比样本，通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。在人脸识别中，Siamese网络通过计算输入人脸
幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

科研绘图系列：R语言组合堆积图（stacked barplot with multiple groups）

介绍通常堆积图的X轴表示样本，样本可能会存在较多的分组信息，通过组合堆积图和样本标签分组信息，我们可以得到一张能展示更多信息的可发表图形。
生信学习者2·2024-09-02 01:45

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

GID数据集：大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介：GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集（GID-5）和精细土地覆盖集（GID-15）两个部分。大规模分类集（GID-5）包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别，共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中，训练集为120景图像，验证集为
GIS潮流·2024-09-01 18:33
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