样本方差第34页

基于YOLOv4开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv5全系列参数模型【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

Together_CZ·2024-01-09 09:49

生成式AI：软件开发的革新力量

通过学习大量的代码样本和最佳实践，生成式AI能够快速生成高质量的代码。这不仅减轻了开发者的负担，还加速了整个开

ivwdcwso·2024-01-09 09:42

【论文阅读】深度学习中的后门攻击综述

深度学习中的后门攻击综述1.深度学习模型三种攻击范式1.1.对抗样本攻击1.2.数据投毒攻击1.3.后门攻击2.后门攻击特点3.常用术语和标记4.常用评估指标5.攻击设置5.1.触发器5.1.1.触发器属性

ADSecT吴中生·2024-01-09 08:43

机器学习原理到Python代码实现之NaiveBayes【朴素贝叶斯】

朴素贝叶斯算法通过计算每个类别的概率来对新的样本进行分类。算法原理解析

神仙盼盼·2024-01-09 08:39

目标检测-One Stage-CenterNet

的网络结构和流程二、CenterNet的创新点总结前言前文提到的YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5都是基于Anchor的算法（anchor-based），这类算法有如下缺点：产生大量的预测框，计算量大正负样本不平衡问题

学海一叶·2024-01-09 08:03

3D点云平面拟合算法

纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-可编程3D场景编辑器-REVIT导出3D模型插件-3D模型语义搜索引擎首先，如果在网上寻找答案，你将得到的答案包括对协方差矩阵进行

新缸中之脑·2024-01-09 08:45

纽约Uber数据分析图形化和K-means计算热点

K-means是一种聚类算法，用于将一组样本分成预定数量的簇。它通过计算样本之间的距离，将它们分配到最近的簇中，然后根据分配的结果，更新簇的中心位置。

取名真难.·2024-01-09 07:38

功效与样本量的计算

我经常被问到这样的问题：“做假设检验时，需要的样本量是多少”，“我的实验究竟需要多少样本才有意义呢？”，这类问题可以通过功效与样本量计算来解决。什么是功效？

MinitabUG·2024-01-09 06:57

难过吗？终其一生，你都无法掌握自己的人生

想买的倒是挺多一切的矫情和装逼咆哮和压抑都是源于很缺钱和很缺爱这些年我一直在提醒自己一件事情，千万不要自己感动自己，大部分人看似努力，不过是愚蠢导致的，什么熬夜看书到天亮，连续几天只睡几个小时，多久没放假了你多学一样本事就少说一句求人的话我怎么敢倒下

初小梦·2024-01-09 06:02

孪生神经网络MATLAB实战[含源码]

孪生神经网络是基于两个人工神经网络建立的耦合架构，孪生神经网络以两个样本为输入，输出其嵌入高维空间的表征，以比较两个样本的相似程度，狭义的孪生神

matlab数学建模加油站+·2024-01-09 06:13

05 第六章

间隔与支持向量支持向量机(SupportVectorMachine)是最常用的机器学习算法之一.首先我们从最简单的SVM开始回顾.假设一个特征空间中有若干二分类样本,且它们是线性可分的,那么在能够将其正确分类的无数个超平面中

罐罐儿111·2024-01-09 05:18

数模学习day08-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。尽管我们可以选择分段的方法避免这种现象，但是更多时候我们更倾向于

WenJGo·2024-01-08 23:53

深度学习模型压缩方法：知识蒸馏方法总结

如下图所示，由训练好的教师模型，在相同的数据下，通过将教师网络对该样本的预测

qq_41920323·2024-01-08 22:35

BP神经网络

神经网络得典型结构输入层：取决于输入样本的数量。假设m个样本，每个样本n个维度。隐藏层：连接到输入层和输出层。神经元的个数自定义，无硬性要求。

爱静的龙猫·2024-01-08 22:20

基于AI+大数据技术的恶意样本分析（一）

阅读EnhancingState-of-the-artClassifierswithAPISemanticstoDetectEvolvedAndroidMalware翻译及笔记使用API语义增强最先进的分类器来检测不断发展的安卓恶意软件论文出处：CCS'20:Proceedingsofthe2020ACMSIGSACConferenceonComputerandCommunicationsSecu

Mo neyking·2024-01-08 22:16

模型评估与选择

1、经验误差与过拟合错误率：分类错误的样本数占样本总体的比例。

c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

入门深度学习——基于全连接神经网络的手写数字识别案例（python代码实现）

根据下图给出的网络结构搭建本案例用到的全连接神经网络1.2手写字数据集MINST如图所示，MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测

啥都不懂的小程序猿·2024-01-08 21:43

python pca/svd原理及应用

PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。

资料加载中·2024-01-08 20:43

统计学常用数据分析方法（二）推断统计&参数检验

推论统计主要以结果为依据，来证明或推翻某个命题也就是通过分析样本与样本分布的差异从而去估算样本与总体、同一样本的前后两次的差异、样本与样本的差异、总体与总体的差异是否具有显著性差异。

Data地平线·2024-01-08 19:19

算法28：力扣64题，最小路径和------------样本模型

题目：给定一个二维数组matrix，一个人必须从左上角出发，最后到达右下角。沿途只可以向下或者向右走，沿途的数字都累加就是距离累加和*返回累加和最小值思路：1.既然是给定二维数组matrix，那么二维数组的数据是知道的2.这个人只能从左上角出发，目的地是右下角3.沿途只能向下或者向右走。那么第一行和第一列的值是可以知道的。假设这个二维数组是：3796653983154792根据这个二维数组推导：第

街头小瘪三·2024-01-08 18:19

机器学习-基于支持向量机的分类预测（基础概念）

基础概念介绍）支持向量机超平面分类线方程：核函数核函数的作用常见的核函数案例支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器，其分类边界是对学习样本求解的最大间隔超平面

DMULLQ·2024-01-08 18:19

Mybatis 22_MyBatis运行原理初探&项目1mybatisqs

从MyBatis文档中可以拷贝一个样本出来。定义Mapper文件。Mapper文件：负责管理MyBatis所执行的SQL语句编程步骤：（1）创建SqlSessionFactory（应用相关的，

俺吻生活·2024-01-08 16:51

概率论与数理统计知识点+课后习题

文章目录[学习资源整合](https://www.cnblogs.com/duisheng/p/17872980.html)总复习知识点⭐常用分布的数学期望和方差选择题填空题大题1.概率2.概率3.概率

兑生·2024-01-08 16:09

Apache jmeter基础二：测试计划中元件的认识及应用

一、Apachejmeter测试计划中元件的认识测试计划对象中，如果选中“函数测试模式”的选择框，JMeter将会记录从每个服务器的每个样本返回的数据。

小舍test·2024-01-08 16:06

1999-2022年上市公司微观企业劳动生产率数据（原始数据+计算代码+处理结果）

原始数据整理自csmar3、指标：证券代码，证券简称、员工人数，营业收入4、范围：上市公司5、方法说明：使用人均营业收入衡量企业劳动生产率6、参考文献：牛志伟:营商环境优化、人力资本效应与企业劳动生产率7、样本量

m0_71334485·2024-01-08 16:01

Numpy生成正态分布的数组

u是均值，a是方差，所以正态分布也记作N(u,a)。在整体分布的折线图中，u决定的是图形的位置，a决定的是图形的高矮和胖瘦。a越大图形越瘦高，a越小图形越矮胖。u越小图形越靠前，u越大图形越靠后。

Python私教·2024-01-08 13:35

数据分析求职系列_简历篇

IT农民工1·2024-01-08 13:20

使用PyTorch实现去噪扩散模型

在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计与输出的图像相似。这个过程包括使用KLDivergence来计算损失。

deephub·2024-01-08 12:44

数据预处理专题

规范化缺失值替换最常用还是插补第一种可以用第二种需要资料第三种需要用接近的样本进行插补，判断欧几里得距离第五种，推荐使用，拉格朗日插值法插值目的：处理数据的手段，对缺失数据补全（线性，拉格朗日，牛顿）拟合

爱静的龙猫·2024-01-08 11:30

topsis算法

基本思路是通过假定正、负理想解，测算各样本与正、负理想解的距离，得到其与理想方案的相对贴近度（即距离正理想解越近同时距离负理想解越远），进行各评价对象的优劣排序

爱静的龙猫·2024-01-08 11:59

设计一个二分类器都需要那些步骤？

1.数据集准备：在划分数据集时，确保每个数据集中都有正类别和负类别的样本。这有助于确保模型在各个数据集上都能很好地泛化。对于人脸二分类器，正类别可能是包含人脸的图像，负类别可能是不包含人脸的图像。

一只发呆的猪·2024-01-08 11:55

【现学现卖】实时荧光定量PCR——qPCR（2）

1qPCR相对定量相对定量是为了测定目的基因在样本中的含量的相对（内参）比例。昨天文章中重点介绍ΔΔCt法（Ct值比较法），用这个方法的话，在相对定量实验中标准曲线不是必须做的。

乔伊nikkie·2024-01-08 10:02

第二章神经网络的数学基础

数据点称作样本（sample），每个样本对应的类叫做标签（label）。神经网络的核心组件是层（layer），他是一种数据处理模块，可以看做数据过滤器。

庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

2019-01-29 大数据处理学习

学习曲线结果示例：高方差的学习算法（左图）：增加训练集的大小来提高性能高偏差的学习算法（右图）：增加

奈何qiao·2024-01-08 10:55

杂集

设为预测样本x为1的概率，则函数是预测样本x为1的概率从而式改为则预测损失可用衡量，考虑到对数函数的单调递增，所以损失函数可改写为

司马山哥·2024-01-08 07:06

如何用自助法或刀切法来估计偏差、方差？

1.刀切法由Quenouille(1949)提出的刀切法是用来对估计的偏差和方差进行近似的一个简单方法。符号说明：：估计的一个统计量。：估计的偏差。：去掉第个观测值之后的统计量。：计算所有的均值。

一碗姜汤·2024-01-08 06:52

自监督深度学习技术

SSL方法最显著的特点是它们不需要人类标注的标签，这意味着它的训练完全基于由未标记的数据样本组成的数据集。

独孤西·2024-01-08 06:13

（2024，少样本微调自适应，泛化误差界限，减小泛化误差的措施）多模态基础模型的少样本自适应：综述

Few-shotAdaptationofMulti-modalFoundationModels:ASurvey公和众和号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.多模态基础模型的预训练3.多模态基础模型的少样本适应方法

EDPJ·2024-01-08 05:13

代码随想录算法训练营第44天| 完全背包 518. 零钱兑换 II 377. 组合总和 Ⅳ

这些研究材料包括实验设备、文献资料和实验样本等等，它们各自占据不同的空间，并且具有不同的价值。

Catherinemin·2024-01-08 05:31

代码随想录算法训练营第42天| 01背包问题，你该了解这些！ 01背包问题，你该了解这些！滚动数组 416. 分割等和子集

这些研究材料包括实验设备、文献资料和实验样本等等，它们各自占据不同的空间，并且具有不同的价值。小明的行李空间为N，问小明应该如何

Catherinemin·2024-01-08 05:01

did双重差分法_二重差分法分析（DID）

如果一个外生的政策冲击将样本分为两组—受政策干预的Treat组和未受政策干预的Control组，且在政策冲击前，Treat组和Control组的y没有显著差异，那么我们就可以将Control组在政策发生前后

九层嵌套for循环·2024-01-08 05:54

python 双重差分_双重差分的理论与实践

如果一个外生的政策冲击将样本分为两组—受政策干预的Treat组和未受政策干预的Control组，且在政策冲击前，Treat组和Control组的y没有显著差异，那么我们就可以将Contro

weixin_39760650·2024-01-08 05:54

数据库系统概念中文原书第六版-第三章课后题答案

（建议在一个数据库上实际运行这些查询，使用我们在本书的Web网站db-book.com上提供的样本数据，上述网站还提供了如何建立一个数据库和加载样本数据的说明。）

付渐渐·2024-01-08 04:05

漫威～复仇者联盟「8-5」

图片发自App由于幻视的思维是复制复仇者神力人的样本，因此他们是名义上的兄弟，旺达夫妇把神力人的母亲

夏洛克不养猫·2024-01-08 03:59

随机森林（Random Forest）

随机森林在每个决策树的训练过程中引入了随机性，包括对样本和特征的随机选择，以提高模型的泛化能力。

草明·2024-01-08 03:02

基于MATLAB的均值，方差，变量的矩（附完整代码与例题）

目录一.数学期望与方差二.样本的均值与方差三.MATLAB代码四.例题与代码4.1正态分布4.2Rayleigh分布五.随机变量的矩5.1原点矩与中心距5.2例题35.3样本向量的原点矩与中心矩一.数学期望与方差将某连续随机变量

唠嗑！·2024-01-08 01:41

2019-11-18

样本点损失函数：按决策模型来考虑，则经验损失函数：从生成模型考虑，即得。从决策模型考虑，即得。训练集上损失：根据经验损失函数，直接在训练集上估计就行了。

cleverpenguin·2024-01-08 00:26

速学python·变量和类型

例如：计算方差1.计算平均值2.计算每个数字与平均值的差值再平方3.相加每一项平方值4.除项数Average=(77.5+88.5+99.5+100.5)/4Total=(77.5-Average)**

fancc椰·2024-01-07 23:46

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