样本方差第30页

西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章降维与度量学习

它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。10.1.2kNN算法步骤kNN算法的步骤如下：计算未知样本与训练集中所有样本的距离（通常使用欧氏距离或其他距离度量方法）。

smile-yan·2024-01-14 11:37

【机器学习与R语言】7-回归树和模型树

将回归加入到决策树：image.png分类决策树中，一致性（均匀性）由熵值来度量；数值决策树，则通过统计量（如方差、标准差或平均绝对偏差等）来度量。

生物信息与育种·2024-01-14 10:18

专业人士支招：工薪族如何进行艺术品投资收藏

胡红拴：对不了解的作品勿轻易出手◎简介和案例胡红拴，美术评论家，收藏家，原供职于广东省地质局，是广州艺术品收藏圈非常典型的从工薪族转型为专业收藏家的样本。

艺术市场前瞻·2024-01-14 10:49

解释eps, minpts, core point

Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise），存在一些重要的概念，其中包括eps（ε）、minPts和核心点（corepoint）：ε（eps）：ε被用作一个距离阈值，用于确定一个样本与其他样本之间的邻域范围

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:35

工智能基础知识总结--决策树

停止条件当前结点所有样本属于同一类别。当前结点属性集为空，或者是所有样本在所有属性上取值相同。当前结点无样本。决策树分类ID3信息熵：Ent(D)=−∑k

北航程序员小C·2024-01-14 09:23

工智能基础知识总结--逻辑回归

设输入样本为x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈R

北航程序员小C·2024-01-14 09:20

GEE机器学习——利用最短距离方法进行土地分类和精度评定

最短距离方法最短距离方法（MinimumDistance）是一种常用的模式识别算法，用于计算样本之间的相似度或距离。该方法通过计算样本之间的欧氏距离或其他距离度量，来确定样本之间的相似程度或差异程度。

此星光明·2024-01-14 09:44

全连接网络

1.架构参考链接：深度学习开端｜全连接神经网络-知乎基本的结构：输入层(样本数据)；隐藏层(隐藏层的层数和每层的神经元数目需要自己给定)；输出层(预测目标)2.计算神经元是上一层的输入与权重相乘后求和，

Miss_Bueno·2024-01-14 09:36

深度学习算法应用实战 | 利用 CLIP 模型进行“零样本图像分类”

文章目录1.零样本图像分类简介1.1什么是零样本图像分类?1.2通俗一点的解释2.模型原理图3.环境配置4.代码实战5.Gradio前端页面5.1什么是Gradio?

迪菲赫尔曼·2024-01-14 09:34

你多学一样本事，就少说一句求人的话

你多学一样本事，就少说一句求人的话。”为什么喜欢这句话？也许是感同身受，也许是自己骨子里总是泛着口气，想在为自己争口气。为什么喜欢这句话？

会上树的羊·2024-01-14 07:54

数学建模.皮尔逊相关系数假设检验

因为还没进行正态分布的验证四、正态分布验证（1）JB检验所以之前的数据的那个表是错的，因为不满足正态分布（2）Shapiro-wilk检验看最后一列，为p值，由此观之，不符合原假设（3）QQ图因此，小样本不要用

丰海洋·2024-01-14 07:36

深度学习（动手学深度学习pytorch）1

目录预备知识数据操作数据预处理线性代数微积分预备知识数据操作1.行对应样本，列对应属性2.张量（n维数组），Numpy包中的ndarray。

智能打工人·2024-01-14 07:26

最大似然估计与贝叶斯

过程：通过观察数据分布（如8，9.5，11），预估一个模型（比如正态分布，这个判断通常来自于领域内专家），然后求出在该模型下发生此数据分布概率最大的模型（求参数组合-均值与方差），这样就确定了这个高斯模型

冷水调画·2024-01-14 06:42

漱口水DNA提取试剂盒能否去除蛋白、色素、脂类等杂质污染？

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；◎可用于漱口水样本中DNA的提取，提取后的DNA可用于核酸检测使用；◎不含苯酚和氯仿等有毒溶剂

清风拂面vv·2024-01-14 06:41

调查报告如何撰写的讨论

2.方法：描述调查的设计和实施，包括样本选择、数据收集方法和分析技术。3.结果：呈现调查得出的数据和信息，通常使用表格、图表、统计数据等形式进行展示。这一部分还包括对结果进行描述、分析和解释。

亦旧sea·2024-01-14 06:33

分类方法之判别分析

什么是判别分析判别分析是一种统计学方法，用于确定一组变量如何最好地区分或判别两个或多个预定组别的样本。它试图通过最大化组别间的差异和最小化组别内的差异来找到最优的分类函数。

亦旧sea·2024-01-14 06:33

关于调查项目的讨论

4.确定调查对象和样本：明确你的目标受众是谁，选择一个合适的样本来代表该目标受众。5.确定调查方式：根据

亦旧sea·2024-01-14 06:02

深度生成模型（Deep Generative Models）

什么是机器学习深度生成模型（DeepGenerativeModels）是一类利用深度学习方法生成新样本的模型。这些模型通常被用于生成与训练数据集相似的新数据，例如图像、文本或音频。

草明·2024-01-14 06:53

半监督学习 - 联合训练（Co-Training）

这种方法通常用于解决当训练数据中有大量未标记样本而只有少量标记样本的情况。以下是联合训练的基本思想和步骤：基本思想多视图假设：假设一个样本可以从多个视角（特征集）观察，每个视角提供样本的不同信息。

草明·2024-01-14 06:53

.【机器学习】隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

一、马尔科夫模型随机过程马尔科夫过程马尔科夫链状态转移矩阵通过训练样本学习得到，采

十年一梦实验室·2024-01-14 06:52

遥感影像-语义分割数据集：Landsat8云数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该云数据集包括RGB三通道的高分辨率图像，在全球不同区域的分辨率15米。这些图像采集自Lansat8的五种主要土地覆盖类型，即水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地。KeyValue卫星类型landsat8覆盖区域未知场景水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地分辨率15m数量训练集17张+测试集20张单张尺寸7600*7600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

ly_0624·2024-01-14 04:57

遥感影像-语义分割数据集：云及云阴影数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：数据集包括108个GF-1宽幅（WFV）的云和云阴影掩码，该数据集用于GF-1WFV图像中的云和云阴影检测。KeyValue卫星类型高分一宽幅覆盖区域未知场景未知分辨率16m数量108张单张尺寸17344*15627原始影像位深16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单通道标签类别对照表像素值类别名（英文）类别名（中文）RGB0NoValuenodata1Cle

ly_0624·2024-01-14 04:56

遥感影像-语义分割数据集：高分卫星-云数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该云数据集包括RGB三通道的高分辨率图像，包含高分一、高分二及宽幅数据集。KeyValue卫星类型高分系列覆盖区域未知场景未知分辨率1m、2m、8m数量12000单张尺寸1024*1024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单通道标签类别对照表像素值类别名（英文）类别名（中文）RGB0Clear无云区域1Cloud有云区域数据处理部分大家是否有这样

ly_0624·2024-01-14 04:25

数据分析学习Day2---商务与统计（第五章）

1.参数统计量表示样本，而参数表示总体2.有偏估计与无偏估计但统计量都是无偏估计时，应该考虑方差即分散程度，选取最小方差的无偏估计。

ghostdogss·2024-01-14 03:10

Dataloader的使用详解

目录官网介绍的Dataloader实践部分DataLoader会自动将目标数据样本划分为多个批次，并根据需要进行数据预处理、数据增强等操作，同时也可以在数据加载过程中进行多线程并行加载，以提高数据加载效率

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:13

深度学习基础教程

epoch：表示将所有训练样本都过一遍的完整训练过程。Tensor：Tensor定义为最多可以包含四个维度的多维数组，但可以通过堆叠来创建更高维度的张

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

吃瓜学习5-第六章支持向量机(间隔与支持向量机、对偶问题、软间隔、支持向量回归)

支持向量机基本概念支持向量机的基本想法：从几何角度，对于线性可分数据集，支持向量机就是找位于两类训练样本"正中间"（或者说找距离正负样本都最远）的超平面，相比于感知机，其解是唯一的，且不偏不倚，泛化性能更好

曼曼668·2024-01-13 23:25

信息系统安全——基于 AFL 的模糊测试

实验3基于AFL的模糊测试3.1实验名称《基于AFL的模糊测试》3.2实验目1、熟悉模糊测试方法2、熟悉模糊测试工具AFL的使用3.3实验步骤及内容1、安装AFL2、任意选择一个有源代码的样本这里采用教材上一个包含栈溢出漏洞的样本

Hellespontus·2024-01-13 23:44

Pytorch将标签转为One-Hot编码

一、标签映射与One-Hot编码过程先进行标签映射，要为每个分类建立一个整数索引，对于每个样本的标签，使用整数索引创建一个长度为类别总数的二进制向量。

夏天是冰红茶·2024-01-13 22:01

【创业】意想不到的数据（一百一十六）

看来样本量太小，上个月是错觉，实际上这部分用户的流失率相当高！至于其他来源的用户，2、3月份不一样的地方是，当月注册当月购买的比例高达5%。1月份大约只有2%。1月份主要发生的事情，也就是在1月15

浩然H_H·2024-01-13 21:16

【LangChain学习之旅】—（5）提示工程（上）：用少样本FewShotTemplate和ExampleSelector创建应景文案

【LangChain学习之旅】—（5）提示工程（上）：用少样本FewShotTemplate和ExampleSelector创建应景文案提示的结构LangChain提示模板的类型使用PromptTemplate

之墨_·2024-01-13 19:52

宦海茫茫不渡人

而针对选择蓝鼎元作为样本分析的副标题是：循吏代表人。与循吏势同水火的是酷吏。蓝鼎元外放之地为潮阳，即今日的汕头。在广府人的眼中归属于潮州府。在明清的地方治理中，潮州乃是难管之地。

Andylee·2024-01-13 19:45

强化学习笔记持续更新......

有监督学习靠样本标签训练模型，强化学习靠的是什么？强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？写贝尔曼方程（BellmanEquation）最优值函数和最优策略为什么等价？

搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

正则化技巧总结

为了解决过拟合问题，通常有两种办法，第一是减少样本的特征（即维度），第二就是我们这里要说的"正则化".下面是一些可以帮助缓解过拟合现象的正则化技巧使用正则项(Regularization)L1RegularizationL1

ZeroZone零域·2024-01-13 16:08

人工智能：生存的本能

也许你会感觉到奇怪这么大的样本量怎么还找不出一个完全一样的人来呢？实际上，不光现在，就算是我们把历史上所有的人都加在一起，也找不出完全一样的人来，严格意义上来讲世界上是没有两片相同的叶

岑子哥·2024-01-13 14:27

【模型评估 05】Holdout、交叉检验、自助法

机器学习中，我们通常把样本分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型。在样本划分和模型验证的过程中，存在着不同的抽样方法和验证方法。

一碗姜汤·2024-01-13 14:02

【方差分析原理简介】

文章目录方差分析（AnalysisofVariance，简称ANOVA）1方差分析流程2借助sklean进行基于方差分析的特征筛选3总结方差分析（AnalysisofVariance，简称ANOVA）卡方检验更多的会考虑在衡量两个离散变量是否独立时使用

今天也要加油丫·2024-01-13 13:09

（C#源码）LIMS实验室信息系统，管理实验室的样本、数据、实验和设备等信息

LIMS即实验室信息管理系统（LaboratoryInformationManagementSystem），是一种专门为实验室设计的信息管理系统，用于管理实验室的样本、数据、实验和设备等信息。

淘源之家·2024-01-13 13:26

统计学Python计算工具

分析统计变异性和随机数据随机现象和观察结构、测量的准确度和精密度、总体和样本、样本值的描述性分析、预测区间、密度图、箱须图、分位数图和茎叶图问题计算importmathimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsdeftrim_std

亚图跨际·2024-01-13 11:25

C1-3.4 多个样本的向量化

C1-3.4多个样本的向量化1、为什么要用样本的向量化呢？

帅翰GG·2024-01-13 10:52

谈谈 NLP中大语言模型 LLM的In-Context Learning(ICL) 能力

2.思路ICL主要思路是，给出少量的标注样本，

Neleuska·2024-01-13 10:23

机器学习降维技术全面对比评析

线性技术主成分分析（PCA）线性投影：PCA执行线性投影以捕获数据中的最大方差。计算效率：高效且广泛使用，但假设线性关系。线性判别分析(LDA)有监督的降维：LDA结合了类别信息来找到最好地

冷冻工厂·2024-01-13 10:52

机器学习之集成学习AdaBoost

以下是AdaBoost算法的主要步骤：初始化样本权重：为每个训练样本分配相等的权重，通常设为wi=1Nw_i=\frac{1}{N}w

贾斯汀玛尔斯·2024-01-13 07:42

如何对多元线性回归模型调参？

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

PCL——（10）PCL中使用随机采样一致性模型

随机采样一致性算法的介绍二、最小中值法（LMedS）三、PCL中使用随机采样一致性模型四、Sample_consensus模型支持的几何模型在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本

一抹烟霞·2024-01-13 06:32

interleaving：非用户分组实验

1.1.1、如果想要消除1.1中的偏差，需要足够多的样本数。2、提出interleaving方法在不扩大样本数的情况下来解决问题1，此方法也经常被使用在搜索引擎，IR检索领域。2.1、注意消

shudaxu·2024-01-13 04:38

Pytorch的默认初始化分布 nn.Embedding.weight初始化分布

一、nn.Embedding.weight初始化分布nn.Embedding.weight随机初始化方式是标准正态分布，即均值$\mu=0$，方差$\sigma=1$的正态分布。

不当菜鸡的程序媛·2024-01-13 04:04

随机过程——卡尔曼滤波学习笔记

定义随机序列的新息序列V(k)基于样本观测的条件均值为0，即均方不可预测。V(k)与是正交的，即。

m0_46521579·2024-01-13 04:09

深度学习--AutoEncoder异常值处理

整体的算法思路：1.将正常样本与异常样本切分为：训练集X，训练集Y，测试集X，测试集Y2.AutoEncoder建模：建模3.用正样本数据训练AutoEncoder：因为AutoEncoder是要想办法复现原有数据

Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

Python 全栈体系【四阶】（十三）

错误率（errorrate）：指分类错误的样本占样本总数的比例，即（分类错误的数量/样本总数数量）精度（accuracy）：指分类正确的样本占样本总数的比例，即（分类正确的数量/样本总数数量）精度=1−

柠檬小帽·2024-01-13 02:54

推荐频道

样本方差