样本方差第48页

【论文解读】Efficient SAO Coding Algorithm for x265 Encoder

作为HEVC的一项关键技术，x265还采用了样本自适应偏移(sampleadaptiveoffset,SAO)来减少重建帧与原始帧之间的失真。

DogDaoDao·2023-12-22 09:54

NLP论文阅读记录 - | 使用GPT对大型文档集合进行抽象总结

2.3最先进的抽象摘要器三.本文方法3.1查询支持3.2文档聚类3.3主题句提取3.4语义分块3.5GPT零样本总结四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果五总结前言

yuyuyu_xxx·2023-12-22 08:19

python 多项式拟合

absolute_sigma=False,check_finite=True,bounds=(-inf,inf),method=None,jac=None,**kwargs)返回：popt——参数最佳值pcov——协方差

RS&·2023-12-22 08:45

逻辑回归

image分类问题在有噪声点的情况下,阈值偏移大,健壮性不够image2.2逻辑回归决策边界在逻辑回归(LogisticRegression)里,通常我们并不拟合样本分布,而是确定决策边界下面为各式各样的决策边界

iOSDevLog·2023-12-22 08:43

循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析（二）

对于时间步，单个样本的输入及其标签分别为和。计算隐状态和输出的公式为其中，权重参数为，和。目标函数为：。通常，训练这个模型

科学禅道·2023-12-22 07:58

监督学习之回归模型

1.术语解释监督学习：利用一组有标签的样本数据训练和调优模型参数，使其达到所要求性能的过程。分类模型：分类的输出为研究对象所属的类别，类别状态个数有限且离散，是一种定性分析。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:30

大型语言模型，MirrorBERT — 将模型转换为通用词汇和句子编码器

同时，微调是一个繁重的过程，通常需要至少数千个带注释的数据样本才能使模型更好地理解领域数据。在某些情况下，当

无水先生·2023-12-22 05:48

3.多元统计分析

行代表样本，列代表特征值。2.2Python用Python简单实现。

Plenari·2023-12-22 05:50

缘来如此（37）

三十七小米一个病房一个病房的找，最终7号病房的一阵咳嗽声好像吴鑫的声音，她循声而来，发现那后脑勺正是吴鑫，他激烈的咳嗽使他的全身不断地颤抖，当他被身后的一双手扶着躺好时，他微微睁开紧闭着的双眼，整个人像触电一样本能的想弹起来

海棠的糖果儿·2023-12-22 04:57

图神经网络自监督学习工具箱 - PGCL（二）

SeaAILab/TencentJarvisLab,】PrototypicalGraphContrastiveLearning核心要点文章旨在解决现有图神经网络依赖标注数据，而图对学习方法采用均匀采样负样本的方式导致负样本可能存在与正样本具有相同语义信息的问题

processor4d·2023-12-22 04:47

MSDN:Mutually Semantic Distillation Network for Zero-Shot Learning 中文版待更新

摘要零样本学习（ZSL）的关键挑战是如何将潜在的语义知识融合在可见类的视觉特征和抽象特征之间，从而实现向不可见类的横向知识转移。

computer_vision_chen·2023-12-22 01:27

决策树概述及其思想

其中每个节点都代表着具有某些特征的样本集合，节点直接按照样本的某些特征进行生成。如下为判断西瓜是不是好瓜的一棵决策树。

New_Learner·2023-12-22 01:28

图片速览 OOD用于零样本 OOD 检测的 CLIPN：教 CLIP 说不

PAPERCODEhttps://arxiv.org/pdf/2308.12213v2.pdfhttps://github.com/xmed-lab/clipn文章创新以往由CLIP驱动的零样本OOD检测方法

FakeOccupational·2023-12-22 00:18

眼睁睁地看着“丰收年”（区块链学习661

其实越是钱少，越应该是去求稳，然后去滚雪球，而不是去冒险求高风险高回报的，那样本金只会越来越少。下波行情仓位还没翻番

斧正堂·2023-12-22 00:56

【halcon深度学习之那些封装好的库函数】read_dl_samples

签名：read_dl_samples(DLDataset,SampleIndices,DLSampleBatch)描述：该过程通过SampleIndices参数确定要读取DLDataset中哪些样本的DLSample

code bean·2023-12-21 22:41

【halcon深度学习之那些封装好的库函数】find_dl_samples

函数简介find_dl_samples是一个用于检索满足特定条件的深度学习数据集样本索引的过程。让我们逐步详细解释它的输入参数和功能：Samples:这是包含样本字典或样本字典元组的输入参数。

code bean·2023-12-21 22:11

中国混凝土海水试验：把钢筋混凝土放进海水30年，究竟有何意义？

在中国，也有这样一群坚持理想的科学家，他们不畏困难，三十年如一日地测量、收集、整理数据，最终得到了7300多组数据，1400多项样本，完美解决了国家面临的难题，它便是“混凝土海水暴露试验”

三晋风云客·2023-12-21 22:17

大模型评估中Pass@k值是如何计算的

如何对大模型进行评估上如何对大模型进行评估下Pass@k的来源代码的生成模型主要是通过将样本与参考方案进行匹配来衡量的，其中的匹配可以是精确的，也可以是模糊的（如BLEU分数）。

taoli-qiao·2023-12-21 22:33

model类模型方法predict

https://keras.io/zh/models/model/predict(x,batch_size=None,verbose=0,steps=None)为输入样本生成输出预测。

庵下桃花仙·2023-12-21 22:13

全干程序员demo·2023-12-21 21:59

2017年第六届数学建模国际赛小美赛B题电子邮件中的笔迹分析解题全过程文档及程序

在法庭或刑事调查中，通常要求笔迹鉴定人确认笔迹样本是否来自特定的人。由于许多语言证据出现在电子邮件中，从广义上讲，笔迹分析还包括如何根据电子邮件的语言特征识别作者的问题。

数模竞赛Paid answer·2023-12-21 21:20

机器学习 | 聚类Clustering 算法

核心思想和原理聚类的目的同簇高相似度不同簇高相异度同类尽量相聚不同类尽量分离聚类和分类的区别分类classification监督学习训练获得分类器预测未知数据聚类clustering无监督学习，不关心类别标签没有训练过程算法自己要根据定义的规则将相似的样本划分到一起

西皮呦·2023-12-21 21:18

毛里里求斯·2023-12-21 21:42

lda 协方差矩阵_线性判别分析LDA详解

1LinearDiscriminantAnalysis相较于FLD(FisherLinearDecriminant)，LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。

weixin_39917211·2023-12-21 21:40

Python中sklearn实现随机森林RF回归与模型超参数自动搜索优化方法

本文详细介绍基于Python的随机森林（RandomForest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等）自动优化代码。

疯狂学习GIS·2023-12-21 19:08

【算法面经】九维数据CV算法工程师一面

来源：投稿作者：LSC编辑：学姐1.详细聊项目2.模型的常见优化方法(1)更换模型backbone等结构(2)数据准确(3)平衡数据解决样本不均衡(4)模型集成等(5)根据loss下降的趋势调整参数3.

深度之眼·2023-12-21 19:11

疫情当下，我们普通人能做些什么？

这段时间，上海目前几乎把所有的坑都踩了一遍，留了个非常好的错题样本给其他城市。以下总结的心得和暴雷的地方供大家参考：1.家里有冰箱，这个是第一位的。

虫子爱吃虾·2023-12-21 19:16

手写算法系列（Python实现）

pass总结前言锻炼自己实现算法的能力，提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、K-MeansK-Means算法'''K-means算法是一种常用的无监督聚类算法，可以视作同时优化质心和每个样本的标签

LotusQ·2023-12-21 17:51

马尔可夫链蒙特卡罗方法，变分贝叶斯推断和巴纳赫不动点在强化学习中的应用

通过MCMC采样，我们可以从复杂的后验分布中获取样本，并利用这些样本来估计策略或值函数的期望。这种方法在处理高维和非线性问题时特别有效，因为MCMC方法可以捕

笑傲江湖2023·2023-12-21 16:54

论文解读：Exploring Complementary Strengths of Invariant and Equivariant Representations

小样本学习论文解读：ExploringComplementaryStrengthsofInvariantandEquivariantRepresentationsforFew-ShotLearning摘要

十有久诚·2023-12-21 16:45

常见损失函数（Loss Function）

常见的线性回归损失函数包括：均方误差（MeanSquaredError，MSE）其中，n是样本数量，是实际值，是模型的预测值。

草明·2023-12-21 15:31

计算样本距离常见的集中度量方法

当计算两个样本之间的距离时，我们可以使用不同的距离度量方法，具体的选择通常取决于数据的性质以及任务的要求。

草明·2023-12-21 15:30

K 近邻算法（K-Nearest Neighbor），简称 KNN 算法简介

K近邻算法（K-NearestNeighbor），简称KNN算法基于距离计算的方式来解决分类问题.数学描述:对于一个待测的样本点，我们去参考周围最近的已知样本点的分类，如果周围最近的K个样本点属于第一类

草明·2023-12-21 15:58

比 WGAN 更好的 WGAN-GP

虽然WGAN在稳定训练方面有了比较好的进步，但是也有缺点：1）有时候也只能生成较差的样本，并且有时候也比较难收敛；2）Critic网络深的时候也容易出现梯度消失和梯度爆炸的情况。

木水_·2023-12-21 14:25

Python 全栈体系【四阶】（七）

如果数据样本呈明显非线性分布，线性回归模型就不再适用（下图左），而采用多项式回归可能更好（下图右）。

柠檬小帽·2023-12-21 14:24

ICLR 2022：PiCO，基于对比消歧的偏标签学习丨AI Drive

偏标签学习(PartialLabelLearning,PLL)是一个经典的弱监督学习问题，它允许每个训练样本关联一个候选的标签集合，适用于许多具有标签不确定性和歧义的的现实世界数据标注场景。

数据实战派·2023-12-21 14:46

2021年度测试行业调查问卷

为了样本数据的多样性、涉及领域的全面性，让数据呈现更具有借鉴性，更能真实地反应出测试行业整体情况，今年的问卷，我们做了些

TesterHome·2023-12-21 13:25

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression模块对鸢尾花数据集进行Softmax回归多分类Iris_Data脚本：对数据标准化、标签独热编码、打乱样本排序

十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

机器学习中的一些经典理论定理

PAC学习理论当使用机器学习方法来解决某个特定问题时，通常靠经验或者多次试验来选择合适的模型、训练样本数量以及学习算法收敛的速度等。

白牛DATA·2023-12-21 12:39

过采样的解释

过采样（oversampling）是一种处理样本不平衡问题的方法，它通过增加少数类别的样本数量，以平衡训练数据集中各个类别之间的比例。这有助于提高机器学习模型对少数类别的分类性能。

人工智能教学实践·2023-12-21 12:24

机器学习——特征选择（二）

是用两个连续变量x,y的协方差除以x,y各自的标准差的乘积。皮尔森相关系数的值为-1~1，其性质如下：时，表示两个变量为正相关；当时，表示两个变量为负相关。时，表示两个变量为完全相关。

风月雅颂·2023-12-21 11:59

【周志华机器学习】学习笔记一：绪论

数据集dataset：记录的集合；示例instance/样本sample：每条记录是关于一个事件或对象的描述；属性attribute/特征feature：反映事件或对象在某方面的表现或性

咔叽布吉·2023-12-21 10:48

清风数学建模-正态分布检验

别被算法PUA·2023-12-21 09:36

数学建模学习笔记-皮尔逊相关系数

别被算法PUA·2023-12-21 09:00

Learn to Explain: Multimodal Reasoning viaThought Chains for Science Question Answering科学问答的思维链

ScienceQA展示了以下功能的实用性语言模型中的CoT，因为CoT在少样本GPT-3中将问答性能提高了1.20%微调的UnifiedQA中为3.99%。思想链(CoT)。

Mars_prime·2023-12-21 08:37

diffusers-训练自己的模型

（非必要）尽量可以利用已有的预训练权重去训练模型，但是权重并不一定能够完全是适配，所以还需要自己来视情况做修改，未能加载预训练权重的那一部分参数必须要重新开始训练，不存在finetune一说三、无条件样本生成先搭建环境

qq_45692660·2023-12-21 08:06

罗氏，赛默飞，Illumina纷纷布局，该领域究竟有何魔力?

作为一家全球领先的样本制备和分析技术供应商，大张旗鼓宣布进军数字PCR市场，可以看出其对数字PCR前景信心十足。国际巨头纷纷布局回看近几年，数字PCR市场可谓风起浪涌，

博尔诚·2023-12-21 07:00

7.7亿参数，超越5400亿PaLM！UW谷歌提出「分步蒸馏」，只需80%训练数据｜ACL 2023

大型语言模型虽然性能优异，可以用零样本或少样本提示解决新任务，但LLM在实际应用部署时却很不实用，内存利用效率低，并且需要大量计算资源。

语音之家·2023-12-21 07:03

集成学习算法

集成学习的核心思想集成学习的核心思想是，通过组合多个模型，可以弥补单个模型的局限性，减少模型的偏差和方差，从而获得更稳定、更准确的预测。

kaka_hikun·2023-12-21 07:32

协方差矩阵

协方差矩阵有什么意义？

Σίσυφος1900·2023-12-21 06:30

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