样本方差

线性回归 多变量预测

多变量预测多元线性回归对于多个特征量(Features)，规定符号表示：nnn特征的总数量x(i)x^{(i)}x(i)第i个训练样本的输入特征向量，iii表示的是一个索引(Index)xjix_j^ixji
小小程序○·2023-12-01 06:56

线性回归 梯度下降

梯度下降算法在开始之前，为了方便解释，首先规定几个符号所代表的意义：mmm训练集中训练样本的数量XXX输入变量YYY输出变量(x,y)(x,y)(x,y)训练样本(xi,yi)(x^i,y^i)(xi,
小小程序○·2023-12-01 06:55

线性回归 调试方法

调试方法特征缩放对于某些不具有比较性的样本特征xix_ixi（比如对其他的x来说xix_ixi相当大或者相当小），梯度下降的过程可能会非常漫长，并且可能来回波动才能最后收敛到全局的最小值。
小小程序○·2023-12-01 06:54

实战文本分类对抗攻击

“文本分类对抗攻击”是清华大学和阿里安全2020年2月举办的一场AI比赛，从开榜到比赛结束20天左右，内容是主办方在线提供1000条辱骂样本，参赛者用算法逐条扰动，使线上模型将其判别为非辱骂样本，尽量让扰动较小同时又保留辱骂性质
xieyan0811·2023-12-01 05:43

图像去噪——k-Sigma变换，模拟增益，噪声方差

目录一、k-Sigma变化k-Sigma变换定义式定义式参数解析二、模拟增益三、噪声方差一、k-Sigma变化k-Sigma变换是一种用于图像去噪的方法，它的主要思想是通过一个特定的线性转换，将训练数据从
佐咖·2023-12-01 04:37

异常数据过滤算法MATLAB

（1）莱茵达准则莱因达准则又称3sigma准则：本方法适合样本数据服从正态分布，且样本量不小于8。
iiiiaaiashah·2023-12-01 04:28

机器学习：matlab实现异常检测

文章目录原理主要函数求出正态分布参数选择阈值计算概率值实例寻找二维样本中的异常点高维应用原理原理在此，主要是概率论的东西。
ShadyPi·2023-12-01 04:58

【MATLAB】异常数据识别

大于这个阈值的样本点被标记为异常值。最后，将原始数据和标记的异常值进行可视化展示。横轴为时序号，纵
MATLAB科研小白·2023-12-01 04:57

R语言中的多重比较方法：一种有效的统计分析工具

它基于样本均值
CodeMaven·2023-12-01 03:24

R语言单因素方差分析+差异显著字母法标注+逐行详细解释

R语言单因素方差分析代码如下dfdfabcdefk13.1862243.2629002.3972642.3003431.8069372.7113312.94583722.9751253.0681942.9622352.2338872.1365614.1853553.01814033.1506024.2971902.5180452.1696072.4737783.9480502.785514
R语言爱好者·2023-12-01 03:05

皮尔逊相关性分析的matlab实现，简介和实例

它通过计算两个变量之间的协方差和标准差来衡量它们之间的相关性。皮尔逊相关系数的取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，0表示无相关性，1表示完全正相关。
玥沐春风·2023-12-01 03:53

【Python | 机器学习】Python中进行特征重要性分析的9个常用方法（含源代码）

feature_importances_)2.3Leave-one-out2.4相关性分析2.5递归特征消除RecursiveFeatureElimination2.6XGBoost特性重要性2.7主成分分析PCA2.8方差分析
旅途中的宽~·2023-12-01 02:00

机器学习中的混淆矩阵

真正例（TruePositive,TP）：模型正确地预测为正例的样本数量。真负例（TrueNegative,TN）：模型正确地预测为负例的样本数量。
温柔的行子·2023-12-01 00:18

训练集、测试集、验证集之间的区别及理解

一、训练集、验证集、测试集之间的区别及其作用训练集训练集:用于模型拟合的数据样本,即用于训练的样本集合,主要用来训练神经网络中的参数,验证集验证集：模型训练过程中单独
xiaobai_Ry·2023-12-01 00:54

多元回归分析（stata)

summarize）定性数据多元回归分析(定量）联合显著性检验显著性调整后R2R^2R2回归系数表以及它们对应的p值置信区间多元回归分析(定性）（既有虚拟变量）定性分析（设置虚拟变量）拟合优度标准化回归系数异方差检验多重共线性存在多重共线性的处理方法逐步回归
疯狂成瘾者·2023-12-01 00:06

SVM 算法

1、参数解读C的作用类似于1/λ，当C不是非常非常大的时候，它可以忽略掉一些异常点的影响，得到更好的决策界C=1/λ，因此：C较大时，相当于λ较小，可能会导致过拟合，高方差。
dreampai·2023-11-30 23:39

【PyTorch】（二）加载数据集

直接继承Dataset类的自定义数据集必须要重写__getitem__方法，用于根据索引获得相应样本数据。必要时还可以重写__len__方法，用于返回数据集的大小。
盛世隐者·2023-11-30 23:59

《人工智能基础》15/91天阅读

聚类的一个重要假设，就是特征空间里相近的两个样本，很可能属于同一个类别，这是聚类这种方法能够使用的前提。
皮卡丘_83e1·2023-11-30 22:49

卡尔曼滤波之大杂烩

与多传感器融合卡尔曼算法笔记---思想和实际应用物理含义的理解KF、EKF、UKF在传感器融合当中的应用卡尔曼滤波的理解以及参数调整无人驾驶技术——无损卡尔曼滤波（UKF）常见滤波汇总（KF、EKF、UKF和PF）终于明白协方差的意义了协方差矩阵的理解卡尔曼滤波
刘诺夫斯基·2023-11-30 20:01

逆向推演【微信消息列表】交互步骤细节+新手扫盲

分析样本输入每次打开微信，最经常使用的界面就是[消息列表]，把它先收入囊中，截图取样。
lm_soso·2023-11-30 20:14

GAN与WGAN

在GAN中，有两个网络进行对抗训练，一个是判别网络，目标是判断一个样本是
做技术不可耻·2023-11-30 19:30

智能车竞赛摄像头组之大津法计算阈值

一、大津法的理论公式及C语言代码实现大津法本质上就是一个通过求解一个方差值来对当前阈值选择的好坏进行一个判断。当通过遍历求得一个阈值对应最大方差时，这个阈值就是当前最佳阈
Young member·2023-11-30 19:56

JSP Webshell 免杀

所以我们就可以利用这一点，故意构造出不符合语法规范的JSP样本，来对抗检测引擎的A
wespten·2023-11-30 19:49

乳腺癌的发生和治疗

在这些样本中评估了2600万个细胞中73种蛋白质的表达。肿瘤在肿瘤细胞组成中表现出差异性，其中包括表型异常和表型优势。他们发现，侵袭性肿瘤通常由单一类型的肿瘤
DrDavidNC·2023-11-30 16:21

Deep Learning（wu--84）

文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2
怎么全是重名·2023-11-30 13:06

hadoop简介

——啪菠萝·毕加索大数据，不是随机样本，而是所有数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。——Schönberger顾名思义“大
owlcity123·2023-11-30 13:06

康泰克采样器测试版-Native Instruments Kontakt v6.6.0 WiN

使用Contact，您可以播放和处理以前记录的音频数据-乐器，音效，人声轨道等样本-但这只是其全部功能的一小部分。
Cloudmidi.net·2023-11-30 12:19

标准差、方差、协方差三者的表示意义

三者都是统计学中，对于样本的集合描述。
海韵互联·2023-11-30 11:29

红利指数基金

红利指数是从满足条件的股票样本空间中选取一定数量股息率最高的股票为成分股，且由于选股规则固定，红利指数挑选的成份股，很多都
感想心得·2023-11-30 11:56

[PyTorch][chapter 2][李宏毅深度学习-Regression]

，目录：总体流程常见问题Numpy例子PyTorch例子一总体流程1:建模(model)其中：w:weight权重系数向量b：bias偏置系数scalarx：输入数据向量2：TrainData收集N个样本
明朝百晓生·2023-11-30 11:32

详解张正友相机标定原理（二）

详解张正友相机标定原理（二）样本采集求解相机内参样本采集我使用的棋盘格标定板是自己用Matlab制作的，当时制作的程序找不到了，可以自己写一个，标定板图片长这个样子。
X.L.L.·2023-11-30 11:31

向北山挺进（1）

车的后排座位上放着生物样本转运箱和黄色的医疗垃圾袋，这次我将和马医生，还
第5先生·2023-11-30 11:43

GAN：PacGAN-生成对抗网络中两个样本的威力

论文：https://arxiv.org/pdf/1712.04086.pdf代码：GitHub-fjxmlzn/PacGAN:[NeurIPS2018][JSAIT]PacGAN:Thepoweroftwosamplesingenerativeadversarialnetworks发表：2016一、摘要1：GAN最重大的缺陷是：modecollapse。即无论是否基于多样性数据进行训练，GAN总
微风❤水墨·2023-11-30 11:48

2个Chip-seq样本差异peak分析

因为我上面的样本是CK和treatment的，所以需要发现2个样本之间的差异peak。对于差异的peak我依旧用的是MACS2里面的bdgdiff包。
jjjscuedu·2023-11-30 10:37

2022BCS——AI安全论坛

AI安全研究发现AI安全研究主要集中于：模型鲁棒性（对抗样本攻击）、机密性（成员推理攻击）、完整性（模型后门攻击）e.g.人脸识别身份认证协议的安全威胁：传输过程、感知器件、终端系统、宿主软件、业务代码
TARO_ZERO·2023-11-30 09:17

【机器学习】针对分类器的三种攻击

数据投毒攻击给分类器的训练样本中加入对抗数据。最常见的攻击类型是模型倾斜（modelskewing）。攻击者尝试污染训练数据，改变分类器的分类边界。比如使用有问题的数据发送给模型
CamillaXu·2023-11-30 09:17

常见的AI安全风险（数据投毒、后门攻击、对抗样本攻击、模型窃取攻击等）

文章目录数据投毒（DataPoisoning）后门攻击（BackdoorAttacks）对抗样本攻击（AdversarialExamples）模型窃取攻击（ModelExtractionAttacks）
ADSecT吴中生·2023-11-30 09:14

146、统计学之总体和样本

一、总体（population）和样本（sample）总体：研究对象的整个群体。样本：从总体中选取的一部分。样本数量：有多少个样本。样本大小（样本容量）：每个样本里包含多少个数据。
陈容喜·2023-11-30 09:36

机器学习：DBSCAN算法(效果比K-means好)

基本概念核心对象：以点为圆心半径为r的圆，如果圈里面的样本点大于给定的阈值(minPts)，那么这个点就叫做核心点直接密度可达：点p在q为圆心的圆内密度可达：p1与p2直接密度可达，p2与p3直接密度可达
十有久诚·2023-11-30 09:22

数据扩增（Data Augmentation）、正则化（Regularization）和早停止（Early Stopping）

EarlyStopping）是深度学习中常用的三种技术，它们有助于提高模型的泛化性能和防止过拟合数据扩增（DataAugmentation）定义：数据扩增是通过对训练集中的原始数据进行一系列变换，生成新的训练样本
星宇星静·2023-11-30 09:51

GAN&VAE&Diffusion

(x)==q(x)时散度取得最小值JS散度另一种衡量两个概率分布相似性的方法GAN需要训练两个网络；损失来回波动，不好分辨，不容易收敛；可能会学到一些不希望学到的东西，即不好掌控鉴别器D预测给定的真实样本的概率
Zhuanshan_·2023-11-30 09:21

首例CSDN_AI文章-- K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组，以最小化每组内部的方差。该算法包括以下步骤：1.初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
贾斯汀玛尔斯·2023-11-30 09:34

【学习笔记】GAN实战（基础）

生成对抗网络（GAN）与生成模型导论生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）GAN简介机器学习算法擅长识别已有数据中的模式，并将这种能力用于分类（为样本分配正确类别
Bosenya12·2023-11-30 09:32

CONTROLLING VISION-LANGUAGE MODELS FOR MULTI-TASK IMAGE RESTORATION

ZiweiLuo,UppsalaUniversity,ICLRunderreview(6663),Cited:None,Stars:350+,Code,Paper.1.前言像CLIP这样的视觉语言模型已经显示出对零样本或无标签预测的各种下游任务的巨大
努力学图像处理的小菜·2023-11-30 08:47

spc 统计过程控制（Statistical Process Control）分析软件

分析软件，可使用租户和定制均值运行图样本运行图CPK分析图，等多种分析图形控制项X-R分析图表根据样本显示x-bar分析图表range图表X-S分析图表根据样本显示x-bar分析图表
m0_66943033·2023-11-30 06:47

置换检验

显著性检验可以告诉我们某个观测值是否有效，，例如检测两组样本均值差异的假设检验可以告诉我们这两组样本的均值是否相等。
裁尘的人儿·2023-11-30 06:26

what comprises a good talking-head video generation?: a survey and benchmark 初步解读

它有利于对抗性攻击的研究安全性并为监督学习方法提供更多的训练样本。挑
SuperGoodGame·2023-11-30 06:41

数学建模matlab实现灰色预测

1.基本概念灰色系统预测（GreySystemForecasting）是一种基于灰色理论的预测方法，适用于数据样本较少、信息不完全或者缺乏足够的先验知识的情况。
安心不心安·2023-11-30 06:03

微生物核酸提取的操作步骤

2.取1.5mL离心管，加入200μL血液或其它样本，再加入180μL裂解液及20μL消化液，振荡混匀，65℃水浴10分钟。3.加入400μL异丙醇，混
清风拂面vv·2023-11-30 03:33

转录组分析之韦恩图

本来是数学分支集合论中的用来表示集合的草图，在生物学中，很多时候我们都用来分析不同处理的转录组样本，中共同上调或下调的重叠基因集合。
lxmic·2023-11-30 03:08
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