样本方差第3页

opencv之阈值处理

3.2自适应阈值（AdaptiveThresholding）:3.2.1工作原理3.2.2工作步骤3.2.3适用场景3.2.4优缺点自适应阈值的优点自适应阈值的缺点3.3Otsu’s方法:什么是最大化类间方差工作原理适用场景优缺点

hola173841439·2024-09-01 18:28

机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程

学习目标●无量纲化：最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征：编码与哑变量●处理连续型特征：二值化与分段学习资料首先，参考：《机器学习的敲门砖：归一化与KD

-Helslie·2024-09-01 12:24

oracle 19c 克隆数据库到本地，感受丝般顺滑

安排19c单机linux本机已经有一个实例apex，新实例名就叫orcl吧，数据要一样本机IP:192.168.1.2ORACLE_HOME:/u01/app/oracle/product/19.0.0

whn1977·2024-09-01 12:52

决策树(decision tree)

决策树就是像树结构一样的分类下去，最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记，所以有些地方也不是很清楚。

a15957199647·2024-09-01 03:55

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

均方误差损失函数通常用于回归问题中，它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。

AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

时间真是一剂良药

刚开始的时候，还真是不习惯，很多次都有想主动联系你的冲动，我一直在努力克制自己，可即便你只是在新年或者我生日的时候给予我祝福，我也只会浅浅的回复一句“谢谢”，害怕自己多说一句，会彻底打破这样本已平静的局面

莫凌_d1f5·2024-08-31 21:51

PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数

这个函数在处理序列数据或生成数据增强样本时非常有用。二、语法和参数语法:torch.repeat_in

Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:19

机器学习（2）单变量线性回归

我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

1-pipeline()函数-transformers-python库

文章目录`pipeline()`函数情感分析目前可用的一些pipelines有：zero-shot-classification（零样本分类）t

Flora-pi·2024-08-31 04:53

【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性

在这个专栏中，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础

石溪·2024-08-31 04:51

第二期“中博热搜榜”发布 10个“月度十大榜单”出炉

榜单发布博物馆头条讯：第二期“中国博物馆热搜榜”10个榜单今日正式发布，我们选取国家文物局公布的1000家已备案博物馆作为博物馆热搜样本库，按照展览、公众、传播、品牌四个方面的维度，设置原创指数、学术指数

艺术时间ArtTime·2024-08-31 00:54

爬取MalwareBazaar实现恶意样本数据自由

最近在做恶意软件的研究时，发现一个主要问题就是缺少样本，在网上搜索后发现各个开源的数据集都有各种各样的问题，如这个DikeDataSet:https://github.com/iosifache/DikeDataset

梦想闹钟·2024-08-30 18:51

数学建模—SPSS学习笔记

1、描述统计（描述一组数据的集中和离散情况）SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准：度量（定距变量IntervalData）【可以分类（=和≠），可以排序（>和和30)，其样本均值都近似服从正态分布。

shellier·2024-08-30 17:44

Numpy学习笔记（二）

目录基本运算（一）矢量和矩阵运算1、加法2、减法3、乘法4、除法5、幂运算（二）统计运算1、求和2、求平均值3、求方差4、求标准差5、求最大值6、求最小值（三）逻辑运算1、逻辑非2、逻辑与3、逻辑或4、

海棠未语·2024-08-30 16:05

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

概述在物体检测中1，IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。

码大哥·2024-08-30 15:58

目标检测：Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection - 2017【方法解读】

智维探境·2024-08-30 15:27

遥感影像-语义分割数据集：Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm

GIS潮流·2024-08-30 10:56

音频PCM的能量dB计算

以下是详细的计算过程（以16位PCM为例）：1.计算RMS值对于PCM音频数据，每个样本代表声音的幅度。如果有一个包含(n)个样本的音频片段，其幅值分别为x1,x2,...,xnx_1,x_2,...

彷徨而立·2024-08-30 05:26

R 实现正态性检验，方差齐性检验t检验

检验数值是否服从正态分布有很多种方式，这种比较简单。mu<-c(0,0,0)Sigma<-matrix(c(1,0.5,0.25,0.5,1,0.5,0.25,0.5,1),3,3)M<-mvrnorm(1000,mu,Sigma)QQ-PLOTqqnorm(M[,1]);qqline(M[,1],col=2)shapiro,testshapiro.test(M[,1])P值大于0.05的意义是符

霍歌·2024-08-29 19:21

程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法

用自己的话说聚类是根据不同样本数据间的相似度进行种类划分的算法。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。什么是K-means聚类用官方的

zygswo·2024-08-29 18:39

PCL 点云ISS关键点提取算法

目录一、概述二、代码示例三、运行结果结果预览接上篇Python点云ISS关键点提取算法一、概述点云ISS关键点（IntrinsicShapeSignatures）:利用点云中每个点的局部邻域的协方差矩阵来分析局部几何结构

自动驾驶探索站·2024-08-29 18:07

【技术博客】生成式对抗网络模型综述

生成器接收随机变量并生成“假”样本，判别器则用于判断输入的样本是真实的还是合成的。两者通过相互对抗来获得彼此性能的提升。

MomodelAI·2024-08-29 13:23

『学概念找员外』什么是比特币ETF基金&可以买入吗？

概念科普什么是指数基金先说什么是指数，指数就是某个机构根据自己挑选的样本股票的价格，统计出来可以衡量过去股票市场价格走向的数据。

刘员外__·2024-08-29 12:17

数据的判断

2、原始样本量在其中发挥什么作⽤？我们所关心的绩效记录的最大期望值，受原始样本的大小

深海凝视·2024-08-29 11:45

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

模型过于简单：如果模型过于简单，则很难从样本中学习到有效的特征。考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。

该醒醒了~·2024-08-29 11:53

概率论中的卷积公式

在统计学中，卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的？卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子？如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性？

Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类

学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类

泠泠风来·2024-08-29 06:21

Datawhale AI夏令营-task03

**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化，对于图像而言，数

ghost_him·2024-08-29 06:50

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法，因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。

一休哥助手·2024-08-29 06:50

机器学习——支持向量机

一、间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m

酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

GPT-SoVITS语音合成服务器部署，可远程访问（全部代码和详细部署步骤）

Zero-shotTTS可以让用户输入5秒钟的语音样本并立即体验转换后的语音，而Few-shotTTS则可以通过使用仅一分钟的训练数据进行模型微调，从而提高语音相似度和真实性。

学术菜鸟小晨·2024-08-28 19:31

【软考】【多媒体应用设计师】元数据与数字对象标识码

DOI能唯一地标识网络环境下的任何数字对象，它一经产生和分配就永久不变，不随其所标识的对象属性的改变而改变，这是云计算背景下的大数据样本存储和应用技术的体现

软考鸭·2024-08-28 17:19

python金融数据分析与挖掘实战黄恒秋_金融数据分析与挖掘——股票时间序列数据处理...

时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析：移动平均法，移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析：AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换，不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数

weixin_39849930·2024-08-28 08:50

CnOpenData 线上招聘网站信息表-C来源

字段展示C线上招聘网站信息表公司名称关联公司名称工作地点工作地点所在区域岗位职位描述所属部门待遇福利下属人数工作年限年龄要求语言要求职位类型学历要求专业要求性别要求发布日期样本数据公司名称关联公司名称工作地点工作地点所在区域岗位职位描述所属部门待遇福利下属人数工作年限年龄要求语言要求职位类型学历要求专业要求性别要求发布日期北京中体骏彩信息技术有限公司北京中体骏彩信息技术有限公司北京

CnOpenData_wj·2024-08-28 05:30

python绘制二维正态分布概率密度图（2d,3d）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array

马鹿91·2024-08-28 00:32

E - Red Polyomino 关于回溯和爆搜

回溯只在于样本只有一份。就是传引用的时候。我们只有通过恢复现场。。来尝试其他的

麦克风的纹路·2024-08-27 21:10

机器学习——第十二章计算学习理论

给定样例集D，假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的

adchloe·2024-08-27 20:59

【机器学习】梯度下降算法

目标函数求目标函数的导数和梯度值沿着梯度方向的反方向更新参数重复直到满足条件以线性回归为例，通过找均方差损失函数最小值，得到最优的权重

de-feedback·2024-08-27 18:50

【机器学习】特征提取特征降维

这样的操作把字典样本的每一条数据转化为了矩阵，但是矩阵中含有大量的0（因为数据中的键和值有很多不同），所以称之为稀疏矩阵为了保存数据的高效，一般使用三元组表存储。保存非零数据

de-feedback·2024-08-27 18:20

【机器学习】以KNN为例的交叉验证网格搜索

KNNK-NearestNeighbors简称为KNN，根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别，k一般取奇数。

de-feedback·2024-08-27 18:20

python验证中心极限定理_中心极限定理的最最通俗解释

设从均值为μ、方差为(有限)的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为的正态分布。中心极限定理告诉我们，当样本量足够大时，样本均值的分布慢慢

Thegirlisvery·2024-08-27 12:42

精彩白描欣赏四学习绘画的好样本

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可爱的布老虎·2024-08-27 10:01

每天一个数据分析题（二百二十）

A.预测原始数据的标签B.预测上一个模型的残差C.降低模型的偏差D.降低模型的方差题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-27 00:26

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

打手机检测算法是一种利用计算机视觉技术来监测和识别人们在特定区域如驾驶舱、考场或其他敏感区域非法使用手机的行为。这种算法对于提高安全性和确保规则的遵守具有重要意义。以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。-数据集准备：为了训练这样的模型，需要大量的

LNTON羚通·2024-08-26 17:04

亚图跨际·2024-08-26 14:12

研究人员利用ChatGPT的强大功能，创建数字病理学AI工具

数字病理学是一个相对较新的领域，它使用由组织样本创建的高分辨率数字图像来诊断疾病并为治疗决策提供参考。

智写AI·2024-08-26 12:57

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

b.将数据集中的每个样本分配到最近的中心点（即最近的簇）。c.计算每个簇的新中心点，即计算簇内样本的平均值。d.重复步骤b和c，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

风跟我说过她·2024-08-26 05:43

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

决策树通过学习训练数据集构建一棵树状结构模型，模拟从根节点到叶节点的决策路径，以此进行样本分类或回归预测。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

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