样本方差第36页

transforms图像增强（一）

数据增强的目的是通过对训练集中的图像进行随机变换，生成更多样的图像样本，以模拟真实世界中的各种场景和变化。这样可以帮助模型学习到更多不同的特征和模式，提高模型对于不同样本的适应能力，减少过拟合的风险。

-恰饭第一名-·2024-01-06 10:19

伯克松悖论

当不同个体被纳入研究样本的机会不同时，研究样本中的两个变量X和Y表现出统计相关，而总体中X和Y却不存在这种相关性。这一现象便是伯克松悖论。

颤抖的小拳拳·2024-01-06 09:39

机器学习的三个方面

1机器学习的三个方面1.1数据包括数据采集、增强和质量管理，相当于给人工智能模型学习什么样的知识第一、什么专业的知识；第二、知识是否有体系，也就是说样本之间是否存在某种关联、差异等，这个涉及到样本选择等问题

HenrySmale·2024-01-06 09:38

《机器学习》慕课版课后习题-第2章

中国工信出版集团、人民邮电出版社出版的赵卫东、董亮编著的《机器学习》慕课版第2章机器学习基本方法1.什么是标准差、方差和协方差？它们反应了数据的什么内容？

醉一心·2024-01-06 09:10

人工智能_机器学习092_使用三维瑞士卷数据_利用分层聚类算法进行瑞士卷数据三维聚类---人工智能工作笔记0132

然后我们使用分层聚类算法来对我们导入的瑞士卷数据进行聚类agg=AgglomerativeClustering(n_clusters=6,linkage='ward')可以看到这里我们使用的,聚类距离计算用的是,ward这种,最小化簇内方差的形式

脑瓜凉·2024-01-06 09:03

小样本学习综述

小样本学习（Few-shotLearning）综述摘要:人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体，比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”，什么是“犀牛”。

雪夜的星_e40c·2024-01-06 09:18

svm核函数gamma参数_svm常用核函数介绍

每个核函数的用途：https://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/52354822在吴恩达的课上，也曾经给出过一系列的选择核函数的方法：1、如果特征的数量大到和样本数量差不多

weixin_39683692·2024-01-06 08:35

循环之for循环作业

给出一组样本数据，包含n个浮点数，计算其均值，精确到小数点后4位。

松桥爸（仁勇）·2024-01-06 08:15

机器学习 - 决策树

对缺失数据的样本处理很不友好，而且当处理具有许多特征的高维数据时，K-NN的性能可能会下降。熵在了解决策树之前，有必要了解一个熵的概念，这是高数必学的一个东西。

北堂飘霜·2024-01-06 07:26

李沐机器学习系列5---循环神经网络

1Introduction对于样本的分析，通过全连接层处理表格数据，通过卷积神经网络处理图像数据；第一种假设，所有数据都是独立同分布的RNN处理序列信号序列数据的更多场景1）用户使用习惯具有时间的先后性

expectmorata·2024-01-06 07:40

主成分分析

通过计算数据矩阵的协方差矩阵然后得到协方差矩阵的特征值特征向量选择特征值最大(即方差最大)的k个特征所对应的特征向量组成的矩阵。这样就可以将数据

ykzcs2000·2024-01-06 06:02

神经网络中的线性和非线性---学习笔记

线性模型和非线性模型区别：线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的。区分是否为线性模型，看乘法是式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x，那么此模型为线性模型。

Wsyoneself·2024-01-06 06:59

【深度学习每日小知识】数据增强

计算机视觉中的数据增强数据增强的主要目标是解决过拟合问题，这在模型使用小样本量进行训练时尤为常见。过拟合导致模型难以泛化到新数据，处理实际任务时可能会出现困难。

jcfszxc·2024-01-06 05:31

遥感影像-语义分割数据集：2021年昇腾杯初赛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：细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求，结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则，设计地物要素分类体系，共涉及一级大类8种，数据为0.8米-2米分辨率的遥感图像。KeyValue卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3覆盖区域未知场景未知分辨率0.8m-2m数量35000张单张尺寸512*512原始影像位深

ly_0624·2024-01-06 05:56

遥感影像-语义分割数据集：山体滑坡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：该遥感滑坡数据集由卫星光学图像、滑坡边界的形状文件和数字高程模型组成。该数据集中的所有图像，即770张滑坡图像（红点）和2003张非滑坡图像，都是从2018年5月至8月拍摄的TripleSat卫星图像中截取的，影像分辨率0.8米。对于滑坡实例，我们提供了滑坡图像、滑坡掩码文件和相应的DEM数据。所有数据都经过了仔细的三次检查，以确保其可靠性。KeyValue卫星类型Triple

ly_0624·2024-01-06 05:56

遥感影像-语义分割数据集：DeepGlobe-Land-cover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：提供高分辨率亚米卫星图像，重点是农村地区。由于土地覆盖类型的多样性和注释的高密度，该数据集很具挑战性。该数据集共包含1146幅卫星图像，大小为2448×2448像素，分为训练/验证/测试集，每组图像为803/171/172幅（对应70%/15%/15%）。KeyValue卫星类型DigitalGlobe’s卫星覆盖区域未知场景重点是农村地区分辨率50cm数量训练集803幅、验证

ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：2022年山东土地集团杯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：遥感数据为GF1-WFV拍摄的山东滨州附近地区的影像，预处理过程为正射校正、配准、裁剪。分类目标是山东省土地利用类型，经过处理合并得到以下六类：耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地及未利用土地。KeyValue卫星类型GF1-WFV覆盖区域山东滨州附近地区场景未知分辨率16m数量5000张单张尺寸256*256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

ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：iSAID数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情iSAID是第一个用于航空图像分割的基准数据集。这个大规模且注释密集的数据集包含2806张高分辨率图像中15个类别的655451个对象实例。iSAID的显著特征如下：（a）具有高空间分辨率的大量图像，（b）15个重要且常见的类别，（c）每个类别有大量实例，（d）每个图像有大量标记实例，这可能有助于学习上下文信息，（e）巨大的对象尺度变化，包含小、中、大对象，通常在同一幅图像中，（f）

ly_0624·2024-01-06 05:25

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

ly_0624·2024-01-06 05:25

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

ly_0624·2024-01-06 05:55

遥感影像-语义分割数据集：Postdam数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个典型的历史城市，有着大的建筑群、狭窄的街道和密集的聚落结构-Potsdam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/benchmarks/UrbanSemLab/Default.aspx标签类

ly_0624·2024-01-06 05:54

遥感影像-语义分割数据集：2021年昇腾杯复赛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：细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求，结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则，设计地物要素分类体系，共涉及二级子类（47类），数据为0.8米-2米分辨率的遥感图像。KeyValue卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3覆盖区域未知场景未知分辨率0.8m-2m数量35000张单张尺寸512*512原始影

ly_0624·2024-01-06 05:53

西瓜书读书笔记--第一章绪论

)，(色泽=浅自;根蒂=硬挺;敲声=清脆)，……，每对括号内是一条记录，"="，意思是"取值为".数据集(dataset)这组记录的集合称为一个"数据集"(dataset).示例(instance)或样本

HeatonHsu·2024-01-06 05:28

故障诊断的信息融合方法

故障诊断的信息融合方法故障诊断的信息融合方法小样本数据、数据量少，计算资源有限的多传感器数据融合问题贝叶斯定理信息融合故障诊断方法模糊信息融合故障诊断方法Dempster-Shafer(D-S)证据理论信息融合故障诊断方法故障诊断的信息融合方法目前

学兔兔VIP·2024-01-06 04:04

以典型二分类问题为例，详细讲解XGBoost代码实现及应用

XGBoost运行环境XGBoost默认方式实现二分类问题XGBoost数据可视化，生成决策树XGBoost搭配scikit-learn方式实现二分类问题XGBoost二分类问题案例，可扩展应用到故障诊断领域小样本数据的二分类问题或异常检测问题

学兔兔VIP·2024-01-06 04:34

大创项目推荐深度学习图像修复算法 - opencv python 机器视觉

文章目录0前言2什么是图像内容填充修复3原理分析3.1第一步：将图像理解为一个概率分布的样本3.2补全图像3.3快速生成假图像3.4生成对抗网络(GenerativeAdversarialNet,GAN

laafeer·2024-01-06 02:44

python pandas编程知识点20240104

pd.read_csv('train.csv',sep="\t",names=['label','msg'])#查看输入的数据print(data.shape)print(data.head(10))2、将训练样本

阿君聊风控·2024-01-06 02:13

异常检测(无监督，生成模型)—DRÆM – A discriminatively trained reconstruction embedding for surfaceanomaly detect

1cuda内存都不够，在测试代码中加withtorch.no_grad():即可生成模型方法的常见缺点：它们只从没有异常的数据中学习模型，并且没有明确地针对判别异常检测进行优化，因为在训练时没有可用的异常样本

老男孩li·2024-01-06 02:07

2022-10-12

大样本病例调查结果

癫痫之家·2024-01-06 01:03

LLM对齐方案再升级

EmpoweringLargeLanguageModelstoFollowComplexInstructionsGitHub-nlpxucan/WizardLM:LLMsbuilduponEvolInsturct:WizardLM,WizardCoder,WizardMath要点：使用prompt对种子指令样本进行多样化

人工智能小豪·2024-01-06 00:11

LLM对齐经验之数据越少越好？

LIMA论文：LIMA:LessIsMoreforAlignment要点：人工构建1K高质量样本用于对齐，高质量主要指输出的风格一致性，以及输入的多样性LIMA是比较早提出QualityOverQuantity

人工智能小豪·2024-01-06 00:41

One-Hot编码

举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如下我们拿feature2来说明，这里的feature2有4种取值（状态），我们就用4个状态位来表示这个特征，one-hot编码就是保证每个样本中的单特征只

小甲学长·2024-01-05 22:53

Continual Learning with Deep Generative Replay笔记

常常通过重放过去任务的真实样本来联合优化网络参数，但这种方法占用内存，可能在现实部署中不顺利。基于脑科学的研究指出，人脑皮层的海马体不仅仅是一个简单的记忆回放缓冲区。

IFSB PRO Chu·2024-01-05 20:14

Raki的读paper小记：MEMORY REPLAY WITH DATA COMPRESSION FOR CONTINUAL LEARNING

爱睡觉的Raki·2024-01-05 20:43

D19 2019-10-16回顾测量结果的统计计量

图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App先从正态分布检验开始，接着方差一致性检验最后才是均值一致性检验，这种检验符合逻辑关系。

孤独的坚果儿·2024-01-05 19:17

数据集笔记：爱尔兰 LTE Dataset

1数据集描述LTEDataset(kaggle.com)135条轨迹（用户位置+基站位置）平均时间为每条轨迹15min粒度为每秒一个样本除非另有说明，否则在六种不同的移动模式下进行4G测量试验静态：室内静态试验行人

UQI-LIUWJ·2024-01-05 19:41

U-Net网络结构解析和代码解析

基于深度学习的语义分割算法开山之作是FCN（FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation），而U-Net是遵循FCN的原理，并进行了相应的改进，使其适应小样本的简单分割问题

norah2·2024-01-05 18:09

聚类分析--基本原理、方法(Kmeans,层次聚类)

文章目录聚类分析的定义基本原理商业应用场景聚类分析步骤聚类分析方法层次分析法/系统聚类法（小样本）提问：如何选择合适的分类结果K-means疑问：聚类分析的定义聚类分析就是将研究对象根据一些特征指标，把比较相似的研究对象

universe_1207·2024-01-05 18:38

第九章聚类

9.1聚类任务聚类是试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念（类别）。

T Lai·2024-01-05 18:38

支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

SVM的目标是找到一个最优的超平面，以在特征空间中有效地划分不同类别的样本。基本原理超平面在二维空间中，超平面是一条直线，而在更高维的空间中，它是一个平面。

草明·2024-01-05 16:29

【损失函数】深度学习回归任务中你必须了解的三种损失函数，绝对误差损失（L1 Loss、MAE）均方误差损失（L2 Loss、MSE）以及平滑L1损失（Huber Loss）（2024最新整理）

其中，是样本数量，是第个样本

daphne odera�·2024-01-05 15:58

04 supervised learning

RecommenderSystems（推荐系统）ReinforcementLearning（强化学习）一、K-means算法1.Notiona)K-means做的k-means重复做的两件事中第一件：是分配簇质心，然后将样本点距离近的变成相关的颜色第二件

叮咚Zz·2024-01-05 14:39

【单细胞组学】scCITE-seq（单细胞转录组+细胞表面蛋白表达）

不同的测序手段适用于不同的情况，研究者们需要综合考虑样本来源、处理方法、研

SciNote·2024-01-05 13:43

亚信安全捕获银狐木马控制端样本，揭晓最新发现

近日，亚信安全威胁情报中心获取到银狐远控样本，通过远控端生成一个Payload并对Payload进行分析，还原了银狐组织攻击的完整过程。建议相关用户部署全面防病毒产品，积极采取相关措施。

亚信安全官方账号·2024-01-05 13:27

小样本学习介绍（超详细）

小样本学习介绍本文首先介绍了什么是小样本学习，其次介绍了为什么小样本学习的很多文章都采用元学习的方法。目的是通过通俗的解释更加清楚的介绍小样本学习是什么，适合初学者的入门。

s_m_c·2024-01-05 12:00

KNN 回归

它的基本思想是通过找到与给定测试样本最近的K个训练样本，并使用它们的输出值来预测测试样本的输出。它与K最近邻分类类似，但是用于解决回归问题而不是分类问题。

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

基于transformers，用GPU训练的显存优化方法

这样在计算梯度的时候是每per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps个样本计算一下2.设置gradient_checkpo

鱼鱼9901·2024-01-05 12:16

临床试验中的样本量估算---实践篇

#-*-coding:utf-8-*-classSampleSizeCalculator:def__init__(self,alpha=0.05,beta=0.1,sigma=None,delta=None,is_one_sample=False,is_one_side=False):self.alpha=alpha#显著水平,假设检验中犯第一类错误的概率self.beta=beta#假设检验中犯

Big-brother·2024-01-05 11:44

物种-样本关系的circos图

原文：如何优雅地展示群落微生物数据|circos图物种与样本关系展示下面一张图，拆解来看，有以下几个需要关注的点：数值：内圈数值范围，表示丰度或tag;外圈百分比，表示该物种内样本组成百分比；分组信息：

新欣enjoy·2024-01-05 10:22

联邦学习将如何影响您的日常生活？

数据隐私与需求之间的冲突训练的数据样本的大小决定了可用于增强AI性能的机器学习(ML)结果的可靠性和准确性。然而，从互联网上获取有用的数据并不总是一件容易的事。

CyberVein·2024-01-05 08:25

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