样本方差第37页

自然语言转SQL，一个微调ChatGPT3.5的实例(下)--模型微调及模型性能

提交训练集进行微调一旦我们创建了JSONL文件（可以在这里或ipfs_here找到一个小样本），下一步是使用以下命令将创建的文件上传到OpenAI：openai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY

数大招疯·2024-01-05 08:01

K-均值聚类（K-means clustering）

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇，使得簇内的样本点相似度最高，而簇间的样本点相似度最低。

python无人驾驶医学芯片·2024-01-05 07:30

2018-12-17过度拟合

欠拟合(underfitting)、高偏差(bias)过度拟合或过拟合(overfitting)、高方差(variance)线性回归示例1逻辑回归示例2当我们的假设函数的形式很难映射到数据的趋势时，不合适或者偏见很大

奈何qiao·2024-01-05 06:17

详解机器学习算法基础--K近邻算法

K近邻算法就是通过distance来寻找最近的样本，获取我们传入数据的labe

quzah·2024-01-05 06:44

目标检测 IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU

在训练阶段IoU可以作为anchor-based方法中，划分正负样本的依据；同时也可用作损失函数；在推理阶段，NMS中会用到IoU。

scott198512·2024-01-05 05:05

随机森林（random forest）

假如训练了5颗树，其中4颗树是True,1颗树是False那么结果就是True3.单颗决策树建立的过程（1）随即在N个样本中选择一个样本，重复N次（样本有可能重复）。

海滩上的那乌克丽丽·2024-01-05 05:59

大数据计算基础真题回忆

（6分）一共两个问，卷子前面会给期望和方差的公式以及切比雪夫和切

旅僧·2024-01-05 05:53

【nn.Parameter】Pytorch特征融合自适应权重设置（可学习权重使用）

原文：基于自适应特征融合与转换的小样本图像分类（2021）期刊：计算机工程与应用（中文核心、CSCD扩展版）实现这篇论文里面多特征融合的分支！

bao文·2024-01-05 05:51

52、全连接 - 特征与样本空间的对应关系

上一节说到经过全连接层之后，神经网络学习到的特征，会从隐层特征空间逐步映射到样本空间，这主要是由于全连接层可以融合全局的特征。

董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:19

一文讲透教研产品：56%教学、教研人的晋升必选

参与人才来自29家不同机构，调研样本分布较为平均：其中15家为线上机构，14家为线下机构。

产品经理之禅·2024-01-05 05:35

【Ai绘图】关于如何鉴别图片是否是Ai生成的

1.对于细节的过分处理很少有画师会对画面中一些无关紧要的细节去做精细的处理，毕竟这样本身对画面的实际效果提升意义不大，但是AI不同，由于AI是以像素点为单位进行的运算，其经常会在

a辰龙a·2024-01-05 04:16

【数据集】-独立同分布

这意味着训练数据集中的样本之间是相互独立的，并且这些样本都是从同一个真实分布中采样得到的。因此，在传统机器学习任务中，数据同在一个中心是理所当然的。

ihan1001·2024-01-05 02:47

三、数学建模之灰色关联分析【清风数学建模个人笔记】

目录灰色关联分析概述应用一：进行系统分析什么是系统分析步骤代码应用二用于综合评价步骤：灰色关联分析概述当样本个数n较大时使用标准化回归；当样本个数n较少时，才使用灰色关联分析系统分析的方法：回归分析、方差分析

小赵要考研究生·2024-01-05 02:11

清风数学建模笔记-主成分分析

例如解决多重共线性问题二.PCA的计算步骤1.标准化处理（z标准化：减去均值除以标准差）：1.2.计算协方差矩阵：1.3.计算相关系数矩阵R：4计算R的特征值与特征向量：5计算主成分贡献率以及累计贡献率

别被算法PUA·2024-01-05 02:10

机器学习模型评价指标

机器学习模型评价指标可以分为以下几类：1.分类模型评价指标：-准确率（Accuracy）：模型正确分类的样本占总样本数量的比例。

亦旧sea·2024-01-05 00:06

matplotlib范围曲线简例

想在画（平均）loss曲线时顺便表示方差，即每一个epoch的平均loss用plot画曲线，而在曲线周围用一个浅色区域表示方差。

HackerTom·2024-01-05 00:24

降维算法的简单介绍

以下是一些常见的降维算法：1.主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）：原理：将数据投影到一个新的坐标系，使得数据在新坐标系中的方差最大。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 23:49

财富密码：把握贝塔，寻找阿尔法

一般而言，需要先介绍方差、CAPM、FF三因子模型、夏普比率等等，或许才能勉强讲得清楚。

陈天宇123·2024-01-04 22:26

机器学习-贝叶斯网络

贝叶斯分类器贝叶斯网络是通过假设数据的先验分布，利用贝叶斯公式计算后验概率，将样本根据概率进行分类。

alstonlou·2024-01-04 21:18

EM算法原理解释及公式推导

(注意：极大似然估计的前提一定是要假设数据总体的分布，如果不知道数据分布，是无法使用极大似然估计的)，这个分布的均值和方差未知，如果我们估计出这两个参数，那

烟雨人长安·2024-01-04 21:02

GMM 模型与EM算法求解详细推导

其概率密度函数为其中参数为μ,Σ,μ是向量，Σ是协方差矩阵，是个对称阵。2.高斯

请痛捶我·2024-01-04 21:02

机器学习期末复习题

欠拟合：由于训练模型过于简单没有提取到测试样本的特性，无法拟合被测样本。

南笙，·2024-01-04 20:24

LN和BN

假设batch为2，（2，3，256，256）这样的样本LN比较直观就是在每个独立的样本上计算均值和方差，然后归一化。

HRU_3912·2024-01-04 19:35

在线作图|微生物多样性分析——稀释曲线

稀释曲线稀释曲线(RarefactionCurve，也称稀疏曲线)：一般在微生物组研究中用于评估测序量或样本量的饱和情况。

维凡生物·2024-01-04 19:29

聚类算法详解

K-maens&DBSCAN与分类、回归任务不同，聚类任务事先并不知道任何样本标签，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得同类别之间的相似度高，不同类别之间的样本相似度低。

alstonlou·2024-01-04 17:37

数据不平衡

数据不平衡数据不平衡原因数据采集存在不平衡的问题，采集的样本之间天然存在数据少数样本的问题数据抽样的代表性不够，抽样样本分布不一定能代表整体样本分布如何处理数据不平衡现存的方法主要是采用进一步对数据进行抽样的方法对数据进行处理为什么要抽样计算资源不足数据采集限制时效性要求现阶段不一定存在上述问题

alstonlou·2024-01-04 17:06

决策树（人工智能期末复习）

对于随机事件，如果当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk{p_k}pk，那么D的信息熵为：我们需要选择熵最小的。

倒杯Whisky·2024-01-04 17:23

沉住气CD·2024-01-04 16:32

用于非均匀数据建模的自适应多尺度拉普拉斯金字塔

论文个人笔记翻译转载参考请注明出处摘要基于内核的技术已经成为描述在真实流程中生成的数据样本的局部和全局关系的常用方法。在本研究中，我们专注于一种基于多尺度核的自适应拉普拉斯金字塔(ALP)技术。

子覃·2024-01-04 16:11

深度学习中的泛化能力是什么意思。

问题解答：在深度学习中，泛化能力（GeneralizationAbility）指的是模型在处理未见过的、新样本时的表现能力。

神笔馬良·2024-01-04 15:21

data.TensorDataset解析

在实际应用中，通常将特征张量和标签张量作为输入，每个样本的特征和标签分别对应一个位置上的张量。下面是一个简单的

Recursions·2024-01-04 15:10

k Nearest Neighbour(KNN)建模

它的基本思想是对未知样本进行预测时，先找到训练数据集中与该样本最近的K个样本，然后根据这K个样本的标签进行预测。

取名真难.·2024-01-04 15:58

表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值

归一化：将每个样本的特征值（在转录组中，特征

天明豆豆·2024-01-04 14:44

清风数学建模笔记-多分类-fisher线性判别分析

2.如何同类尽可能接近：方差越小3.如何异类尽可能远离：计算距离大二.SPSS进行线性判别分析1.分析-分类-判别式分析结果：

别被算法PUA·2024-01-04 14:51

自编码器AE全方位探析：构建、训练、推理与多平台部署

一、自编码器简介自编码器的定义自编码器（Autoencoder,AE）是一种数据的压缩算法，其中压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。自编码器通常用于学习高效的编码，在神经网络

工业甲酰苯胺·2024-01-04 13:49

李沐机器学习系列2--- mlp

1.1从线性到非线性X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d表示输入层，有n个样本，d个特征。

expectmorata·2024-01-04 11:45

配音演员的真实收入是多少？新手配音员一个月能赚多少钱？

1.据有关数据报道，采取了样本后，全国CV实习生平均薪资是5738元一月，薪资范围

配音新手圈·2024-01-04 11:20

HITOS_LAB5 进程运行轨迹的跟踪与统计

5.2.实验内容编写样本程序process.c：#include#include#include

B.D.S.·2024-01-04 11:52

【MATLAB第88期】基于MATLAB的6种神经网络（ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN）多分类预测模型对比含交叉验证

多分类预测模型对比含交叉验证前言本文介绍六种类型的神经网络分类预测模型1.模型选择前馈神经网络(FFNN)人工神经网络(ANN)级联前向神经网络(CFNN)循环神经网络(RNN)广义回归神经网络(GRNN)概率神经网络(PNN)2.数据情况357行样本

随风飘摇的土木狗·2024-01-04 11:11

虚幻引擎实时音频采集

单通道：在单通道PCM数据中，音频样本按时间顺

g0415shenw·2024-01-04 11:34

训练神经网络的7个技巧

文章目录前言一、学习和泛化二、技巧1：随机梯度下降与批量学习三、技巧2：打乱样本顺序四、技巧3：标准化输入五、技巧4：激活函数六、技巧5：选择目标值七、技巧6：初始化权重八、技巧7：选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

pytorch06：权重初始化

慕溪同学·2024-01-04 10:47

机器学习sklearn----支持向量机SVC模型评估指标

文章目录前言混淆矩阵指标1准确率指标2精确度指标3召回率指标4F1-measure指标5假负率指标6特异度指标7假正率sklearn中的混淆矩阵前言前面一篇博文介绍了SVC处理二分类问题是怎么样来解决样本不均衡

iostreamzl·2024-01-04 09:30

机器学习（四） -- 模型评估（1）

机器学习（四）--模型评估（1-2）未完待续……目录系列文章目录前言一、模型评估概述1、模型评估定义2、基本概念3、过拟合、欠拟合3.1、过拟合3.2、欠拟合3.3、防止欠拟合，过拟合的方法4、偏差、方差

₫从心·2024-01-04 09:54

第三季度安全报告：高加密性+高抗击性为勒索带来新进阶可下载

【文末可下载完整报告】本季度亚信安全共截获了34,848,576个恶意样本，平均每天拦截38万个恶意样本。

亚信安全官方账号·2024-01-04 08:54

威胁态势 | 0day占比超85%！两大勒索家族“均分天下”

以下简称“报告”），报告显示，11月份新增安全漏洞778个，APT组织在国内外活动仍然呈上升趋势，多个国家政府、企业和科研单位遭受攻击；监测发现当前较活跃的勒索病毒家族是Nemucod和Wacatac，病毒样本占比分别为