样本方差第50页

MSMC2进行历史有效种群大小计算

blog.csdn.net/weixin_45694863/article/details/126812038提到评估有效种群大小的软件，首先想到的肯定的liheng大神开发的PSMC，但是PSMC每次只能计算一个样本

Making·2023-12-19 18:09

LayerNorm层归一化

它在每个样本的每个特征维度上进行归一化，使得每个特征的均值为0，方差为1，从而有助于提高模型的训练效果和泛化能力LN是针对自然语言处理领域提出的，例如像RNN循环神经网络与BatchNormalization

Kelly_Ai_Bai·2023-12-19 16:10

跟着Nature Ecology&Evolution学数据分析：R语言做方差分解的一个简单小例子

之前好多人在公众号留言问这个方差分解的内容，但是之前自己也没有听说过。最近看到有人分享了公众号推文一种简单易行的方差分解方法。

小明的数据分析笔记本·2023-12-19 15:22

【转载】Jmeter添加变量的四种方法

一、在样本中添加同请求一起发送的参数。

测试小张z·2023-12-19 15:04

带max的数学期望

问题描述设总体X∼U[0, θ]X\simU[0,\,\theta]X∼U[0,θ],其中θ>0\theta>0θ>0,X1, X2，⋯ ,XnX_1,\,X_2，\cdots,X_nX1,X2，⋯,Xn为其样本

奔跑的乌龟_·2023-12-19 15:56

材料论文阅读/中文记录：Scaling deep learning for materials discovery

Nature,2023:1-6.文章目录摘要引言生成和过滤概述GNoME主动学习缩放法则和泛化发现稳定晶体通过实验匹配和r2SCANr^2SCANr2SCAN进行验证有趣的组合家族扩大习得的原子间势零样本缩放和泛化筛选固态离子导体结论在线

keith_VV·2023-12-19 15:48

tensorflow中batch_normalization的正确使用姿势

+β\frac{\gamma(x-\mu)}{\sqrt{\sigma^2+\epsilon}}+\betaσ2+ϵγ(x−μ)+β其中γ\gammaγ和β\betaβ是决定最终的正态分布，分别影响了方差和均值

我就算饿死也不做程序员·2023-12-19 14:15

Maven实战-3.setting.xml标签说明

这样本地的仓库地址就是配置的目录了。2.基于安全因素考虑，使用通过安全认证的代理访问因特网，这时候需要为Maven配置HTTP代理，才能正常访问外部仓库。

Hello姜先森·2023-12-19 14:40

黄金4分钟

这些样本和不完全统计的数据，说明中国因心脏疾病猝死的问题可能比已

蓝狐杂记·2023-12-19 14:12

报名核酸志愿团队

最近两天河南的疫情很紧张，昨天晚上护士长问我们科室谁会采核酸，必须保证有限样本，向医院报名，等待支援，我说我报名，我的同事都说我别给组织增加负担了，我们自己把自己保护好就可以啦！

bc192f960821·2023-12-19 12:11

这款国产网盘帮我告别了U盘，多平台文件实时『无感』同步工作流

创业期间24小时工作待命，经常半夜或者大清早一个客户电话打过来就得解决bug找问题，在外面吃着饭一个电话来就得给客户发样本彩页或者说明书啥的，我这人又懒不愿意天天背电脑上下班，所以常用生产力设备有2个window

时间管理术·2023-12-19 11:59

Jmeter接口测试断言

mainsampieonly”就可以；若发一个请求可以触发多个服务器请求，就有mainsample和sub-sample之分了2、要测试的响应字段：(1)一般的http响应，都勾选“响应文本”；(2)url样本是对

测试杂货铺·2023-12-19 11:49

评价机器学习模型的指标

为了衡量一个机器学习模型的好坏，需要给定一个测试集，用模型对测试集中的每一个样本进行预测，并根据预测结果计算评价分数。对于分类问题，常见的评价标准有准确率、精确率、召回率和F值等。

白牛DATA·2023-12-19 10:59

NaiveBayes

1.P(“属于某类”|“具有某特征”)=在已知某样本“具有某特征”的条件下，该样本“属于某类”的概率。所以叫做『后验概率』。

迷失蔚蓝_fd81·2023-12-19 09:35

谢杨易·2023-12-19 09:38

从比对到MA-plot

subjunc比对（这里只选取其中一个样本进行比对）：home/fengruoqing/data6/mkfeng/tool/subread-1.6.4-Linux-x86_64/b

小男神马克·2023-12-19 09:18

李克富 || 案例问答：我看案例分享

心理学家从不相信个案和例子，因为其随机性和主观性太过明显，但我们愿意相信大样本基础上的科学研究发现。我们希望听到动听的心理故事，但更愿意看到众多心理学观察的数据和总结。

李克富·2023-12-19 08:44

动手学深度学习-d2l的plot使用

=np.arange(0,3,0.1)d2l.plot(x,[f(x),4*(x-1)],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangentline(x=1)'])绘制不同均值、不同方差的正态分布

heibut不相信眼泪·2023-12-19 08:17

机器学习之元学习（Meta-Learning）

然而，在现实世界中，我们经常面临需要从相对较少的样本或者从未见过的任务中学习的情况。元学习的目的就是让模型在面对新任务时能够更快地学到适应性知识。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-19 08:47

PCL基础介绍

computeCovarianceMatrix(constpcl::PointCloud&cloud,constEigen::Matrix¢roid,Eigen::Matrix&covariance_matrix)计算给定的三维点云的协方差矩阵

酱香拿钢·2023-12-19 08:08

支持向量机（SVM）：高效分类的强大工具

与逻辑回归的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类3.3生物信息学3.4金融领域3.5医学诊断4.SVM的优势与挑战4.1优势4.1.1非线性分类4.1.2少量样本

_用户昵称_·2023-12-19 06:34

MATLAB 主成分分析PCA拟合平面点云（42）

它的主要思想是通过线性变换将数据投影到一个新的坐标系，使得在新的坐标系中数据的方差最大化。在3D点云处理中，PCA可以用来拟合点云中的平面。

点云学徒·2023-12-19 06:02

【机器学习】11、贝叶斯网络

文章目录一、贝叶斯网络是什么二、朴素贝叶斯三、贝叶斯网络的建立一、贝叶斯网络是什么贝叶斯网络的思考：原本的问题：给定一组样本D，求得在这些样本中出现某个结论A1,A2,...,AnA_1,A_2,...

呆呆的猫·2023-12-19 06:49

【matlab】高斯随机数及其在图像模糊&图像增强中使用

在MATLAB中，可以使用randn函数生成服从均值为0、方差为1的标准正态分布（高斯分布）的随机数。可以通过指定均值和标准差来生成具有不同均值和方差的高斯随机数。

小吴同学GOGOGO·2023-12-19 05:48

python Markov马尔科夫网络节点状态预测并筛选小样本

之前写的基于马尔科夫的小样本节点检测文章里的内容~~马尔科夫决策过程是在随机过程的基础上提出来的，是对强化学习(RL)问题的数学描述。

JerryLoveCoding·2023-12-19 05:02

K均值聚类

K-均值聚类算法1.什么是K均值聚类算法K均值聚类（k-means）是基于样本集合划分的聚类算法。

Chloe-Hao·2023-12-19 04:46

《硅谷产品：36讲直通产品级产品经理》摘抄2.0

1、思考设计师敏感点，用用户数据说服2、多沟通，再出文档3、基于工期，商量设计实现，提前说好A/B测试：明确要改变什么、提高什么、用什么指标来衡量；样本数量够不够；考虑短期新鲜感和对长期生态系统的影响短期数据

跛脚毛驴·2023-12-19 03:17

FJSP中设备的可加工工序总时间的方差对Gap收敛效率的影响

文章目录问题描述基于Brandimarte的结果对比Python调用OR-Tools建模求解求解结果对比相关文章：《【柔性作业车间调度FJSP】通过python调用OR-Tools的区间变量建模求解》《【（较大规模）作业车间调度JSP】通过OR-Tools的区间变量建模求解的效率对比实验》问题描述柔性作业车间调度（FlexibleJobShopSchedulingProblem，FJSP）相比于J

Lins号丹·2023-12-19 02:07

CLIP 对比学习源码理解快速学习

：相当于我已知这个图像跟这个文本是配对的，是相似的，或者说这两个东西是一个意思，然后把这两个当成正样本，计算正样本的

A half moon·2023-12-18 23:01

Python机器学习19——常用六种机器学习的异常值监测方法(孤立森林，数据支持描述，自编码器，高斯混合，DBSCAN，LOF)

(那些传统统计学的方法就不多介绍了，什么三西格玛(方差)准则，t检验，95%分位点啥的，那太简单了，本文主要介绍机器学习的方法。)方法思

阡之尘埃·2023-12-18 23:01

聚类算法--KMeans

1.聚类与KMeans与分类、序列标注等任务不同，聚类是在事先并不知道任何样本标签的情况下，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得同类别样本之间的相似度高，不同类别之间的样本相似度低(即增大类内聚

一只胖猪猪·2023-12-18 23:30

Kriging代理模型理论相关推导

代理模型问题的基本描述1.2Kriging模型及其预估值1.3相关函数1.4模型参数训练1.5优化加点准则1.5.1最小化代理模型预测准则(MSP)1.5.2改善期望准则(EI)1.5.3改善概率准则（PI）1.5.4均方差准则

月下香·2023-12-18 21:00

克里金（Kriging）模型及Python pykrige库实现

现在的二代代理模型：根据一定准则加入新样本点，循环更新代理模型。克里金（Kr

xiaoqiang_2·2023-12-18 21:30

又一场大雨

如果说别的方面，我所在的这座称不上线的小城，那可是不比别的地方差，全国文明城市，有万达

Z秋语·2023-12-18 21:24

自闭症儿童治疗之环境泛化

先说什么是泛化能力，泛化能力（generalization）是指神经网络在学习完成后神经网络对测试样本或工作样本做出正确反应的能力。例如在孩子吃到一个红色的苹果时，他就能记住苹果的颜色，形状，和味道。

onesure_dfc0·2023-12-18 19:29

大数据知识分享：Python特征工程之特征缩放

1.归一化归一化将样本分别归一化为单位范数，使得具有至少一个非零分量的每个样本都独立于其他样本进行重新缩放，如数据矩阵的每一行，以使样本的范数（l1，l2或inf）等于1。

泰迪智能科技·2023-12-18 19:30

Python - FastAPI 实现 get、post 请求

post-create_item2.get-read_items四.Requests请求1.post-create_item2.get-read_items五.总结一.引言前面介绍了LLM的相关知识，从样本加载

BIT_666·2023-12-18 19:49

倦

当堆积如山的工作压得人喘不过来气时，最好的办法大概就是想办法解决它，于是在周末这样本该休整的时候，我选择继续办公，将上周的工作收尾，当看着桌面被一点点清理干净，那种心情是无比美好的，于是晚餐约了个猪肚鸡

泠然弦上·2023-12-18 18:14

Learning Classiﬁers from Only Positive and Unlabeled Data

Learningatraditionalclassifier概念定义表示一个样本，表示其label（0或者1），表示是否被select那么，在PU问题中，当时，一定有一定成立两种采样

zealscott·2023-12-18 16:46

notes2

正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1,macro-f1神经网络连续型特征处理决策树分箱BP算法优化器注意力和Softmax的两点有趣发现：鲁棒性和信息量softmax反向传播推导交叉熵函数优于均方差函数的推导和

lym94·2023-12-18 14:53

第一章：引言

1.1日常生活中的机器学习数据集输入–>对样本进行标注–>调整程序算法的参数–>达到最佳性能参数：可以看作旋钮，旋钮的转动可以调整程序的行为模型：任一调整参数后的程序被称为模型模型族：通过操作参数而生成的所有不同程序

起风了で·2023-12-18 13:35

Mini-Batch梯度下降

Mini-batch梯度下降是梯度下降法的一种改进版本，它通过每次迭代使用数据集的一个小批量（mini-batch）样本来更新模型参数，从而在训练过程中更加高效。

星宇星静·2023-12-18 12:21

Continuous Optimization：从Prefix-tuning到更强大的P-Tuning V2

PaperWeekly·2023-12-18 12:44

高斯过程回归 | Python高斯过程 Gaussian Process

均值向量描述了从高斯分布重复采样的集中趋势，协方差矩阵描述了点之间的相关性。

算法如诗·2023-12-18 12:06

玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性

汀、人工智能·2023-12-18 11:40

【点云异常点检测】MVTec AD数据集介绍

每个类别都包含正常样本和异常样本。这些异常样本包括各种常见的生产缺陷，如划痕、裂纹、凹陷等。MVTecAD数据集旨在帮助研究人员和从业者开发和评估用于检测工业制造中物体缺陷的算法和系

坚果仙人·2023-12-18 11:57

使用Keras处理多分类问题——以新闻分类为例

包括46个不同的主题，其中某些主题的样本更多，但是训练集中的每个主题都有至少10个样本。与IMDB数据集一样，路透社数据集也内置到了Keras库中，并且已经经过了预处理。

进击的码农设计师·2023-12-18 11:28

Stable Diffusion简介

1.StableDiffusion是一种基于概率的生成模型，它通过学习数据的概率分布来生成新的样本。与传统的生成模型相比，StableDiffusion具有更好的稳定性和生成效果。

小楼先森·2023-12-18 10:14

BP神经网络

它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:59

ReSTIR GI关键点梳理

假设我们想用pdfg从抽样分布中生成样本，但不能直接这样做(例如有可能是g太复杂，也有可能是不连贯等原因)，因为g没有解析封闭形式，或者太复杂而无法积分和反演。

七言white·2023-12-18 09:06

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