样本方差第65页

论文阅读 (106)：Decoupling maxlogit for out-of-distribution detection (2023 CVPR)

logit分布外检测(Decouplingmaxlogitforout-of-distributiondetection)方法：提出了一种心机基于logit的OOD方法，解耦最大逻辑(DML)；考虑硬样本和紧凑特征空间

因吉·2023-11-24 22:16

动手学深度学习之kaggle竞赛

importcollectionsimportmathimportosimportshutilimportpandasaspdimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l我们提供包含前1000个训练图像和5个随机测试图像的数据集的小规模样本

哈哈哈捧场王·2023-11-24 21:04

最好用的bi数据分析工具

同时，海量的数据源为AI领域中的机器学习算法提供了大量可供学习的数据样本，基于机器学习的预测性分析正成为商业智能下一步的一个重要发展方向。

思迈特Smartbi·2023-11-24 21:59

（动手学习深度学习）第13章实战kaggle竞赛：狗的品种识别

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-24 21:57

【金猿案例展】某国家级研究所——组学大数据分析平台建设

生物信息学经过近30年的发展，从最初的基因组数据的收集和存储，到利用数学建模和人工智能思想，挖掘数据背后的生物学意义、对样本数据进行合理分类、建立合理的二级和三级数据库，

数据猿·2023-11-24 20:46

数字化转型与企业创新—基于中国上市公司年报的经验证据（2007-2022年）

用年报词频衡量一、数据介绍数据名称：数字化转型与企业创新—基于中国上市公司年报的经验证据参考期刊：《中南大学学报》数据范围：上市公司数据年份：2007-2022年有效样本：40146条数据来源：上市公司年报数据整理

T0620514·2023-11-24 20:36

私有化敏感词检测API服务wordscheck

简介敏感词库从大量样本库整理出来，基于NLP算法检测支持Windows、MacOS、Linux等64位主流系统可以部署在本地，或部署到阿里云、腾讯云、亚马逊云、谷歌云等云服务器通过下载部署包，即可一键启动私有化的

杨浦老苏·2023-11-24 19:47

机器学习经典算法----时间序列模型ARIMA

AutocorrelationFunction)偏自相关函数PACF(PartialAutocorrelationfunction)建立ARIMA模型参数(模型)选择模型平稳性与差分法平稳性平稳性要求样本具有一定的

ChingeWang·2023-11-24 18:32

深度学习之八（生成对抗网络--Generative Adversarial Networks，GANs）

GAN的目标是通过训练两个神经网络（生成器和判别器），使得生成器能够生成与真实数据相似的样本，而判别器能够区分真实样本和生成样本。这两个网络相互对抗，形成了一种博弈的训练过程。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-24 18:57

参数估计-最大似然估计和贝叶斯参数估计

我们利用训练样本来估计先验概率和条件概率密度，并以此设计分类器。当假设数据符合某种分布时，其参数均是未知的，此时分类模型是包含未知参数的概率模型，因此要对其进行参数估计。

于建民·2023-11-24 18:03

贝叶斯优化-硬币问题得最大似然估计(1/3)

即已知样本为D最大似然估计通过最大化P(D|θ)来求解未知参数θ。

王路飞GoGoGo·2023-11-24 18:32

机器学习: 简单讲极大似然估计和贝叶斯估计、最大后验估计

我们使用一个较为泛化的问题表示：考虑这样一个问题：总体X的概率密度函数为p(x∣θ)p(x|\theta)p(x∣θ)，但该密度函数未知，我们只观测到一组样本(x1,x2,…,xn)\left(x_{1

JacksonKim·2023-11-24 18:59

机器学习笔记06---极大似然估计

估计类条件概率的一种常用策略是先假定其具有某种确定的概率分布形式，再基于训练样本对概率分布的参数进行估计。

一件迷途小书童·2023-11-24 18:58

使用immunarch包进行单细胞免疫组库数据分析（五）：Repertoire overlap and public clonotypes

免疫组库重叠分析免疫组库重叠（Repertoireoverlap）是度量不同样本之间TCR或BCR库相似性的最常用方法。

Davey1220·2023-11-24 18:28

贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计

直接统计类条件密度太复杂了且样本不足，所以我们希望用一个密度函数去拟合它，比如拟合成下面的正态分布，其中的参数可以用最大似然方法或者贝叶斯估计去进行参数估计。

cloudless_sky·2023-11-24 18:56

朴素贝叶斯中的极大似然估计

从直觉出发，可以用样本中出现的频率直接代替先验概率和条件概率。但事实上使用频率计算出来的值，也是极大似然估计的结果。

梵悟·2023-11-24 18:56

机器学习---最大似然估计和贝叶斯参数估计

从一个传统的样本中设计一个分类器：①先验估计不成问题②对类条件密度的估计存在两个问题：1）样本对于类条件估计太少了；2）特征空间维数太大了，计算复杂度太高。

三月七꧁ ꧂·2023-11-24 18:23

matlab-实现-BP-神经网络

3.数据分析：设定训练集占数据集比例、设定输出维度、计算样本个数、打乱数据集（如果不希望打乱数据集，可以注释相应的代码）、计算训练

一个普通的瓜皮·2023-11-24 18:42

数据挖掘之PCA-主成分分析

首先：去中心化（把坐标原点放到数据中心，如上图所示）然后，找坐标系（找到方差最大的方向）问题是：怎么找到方差最大的方向呢？？？？？？？？

术业有专攻，闻道有先后·2023-11-24 18:37

什么是Few-shot Learning

Few-shotLearning（少样本学习）是MetaLearning（元学习）中的一个实例[1]，所以在了解什么是Few-shotLearning之前有必要对MetaLearning有一个简单的认识

一位学有余力的同学·2023-11-24 17:57

C++版本OpenCv教程(十二)图像像素统计

在OpenCV4中集成了求取图像像素最大值、最小值、平均值、均方差等众多统计量的函数，接下来将详细介绍这些功能的相关函数

yhwang-hub·2023-11-24 16:35

0基础能不能转行做网络安全？网络安全人才发展路线

网络安全是一个很大的概念，包含的东西也很多，比如web安全，系统安全，二进制安全，无线安全、数据安全、移动安全、工控安全、渗透测试，ctf，售前售后，运维安全，样本分析、代码审计、密码算法、等保测评等等等等等等

学编程的头没秃·2023-11-24 16:00

[SIGGRAPH-23] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

每个Gaussian由以下参数组成：中心点位置、协方差矩阵、可见性、颜色。

zzl_1998·2023-11-24 16:22

机器学习系列 - 7.逻辑回归

1.2用逻辑回归解决分类问题：其原理是将样本的特征和样本发生的概率联系起来，即，预测的是样本发生的概率是多少。由于概率是一个数，因此被叫做“逻辑回归”。

小蘑菇1962·2023-11-24 16:01

如何贯彻实践教育的本质~好好教学与有效成长

反馈是长期的(必要的样本)，用统计的方法才行。所谓智能时代已来，我们只有迎接。

仿佛无二朱·2023-11-24 16:09

机器学习第13天：模型性能评估指标

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录交叉验证保留交叉验证k-折交叉验证留一交叉验证混淆矩阵精度与召回率介绍精度召回率区别使用代码偏差与方差介绍区别交叉验证保留交叉验证介绍将数据集划分为两部分

Nowl·2023-11-24 16:06

如何提高广告点击率

主要数据关系如下：主要数据关系原始样本骨架raw_sampleuser_id：脱敏过的用户ID；adgroup_id：脱敏过的广告单元ID；time_stamp：时间戳；pid：资

易大师的学徒·2023-11-24 15:11

2023亚太地区数学建模C题思路模型代码论文

题的参考思路:1，问题1的思路:确定研究问题的主要指标体系(新能源电车的售出数量、安全性指标、充电桩数目、电池续航里程等)，收集指标的对应数据，检验数据是否服从正态性:若服从正态分布:0，可考虑优先采用“多元方差分析

C灿灿数模·2023-11-24 15:33

opencv-Meanshift 和 Camshift 算法

MeanShift（均值漂移）:原理:MeanShift算法的基本思想是通过不断调整窗口的中心，使得窗口中的样本点的平均值向目标的密度最大的区域移动。

普通研究者·2023-11-24 14:51

深度学习的优化：理论和算法《Optimization for deep learning: theory and algorithms》论文阅读笔记-4.训练神经网络的通用算法

5.1SGD和学习率的计划当前，最流行的方法是SGD和他的变种，SGD每次选择一个样本更新权重。在每个EPOCH开始时，进行shuffl

数据小新手·2023-11-24 12:18

理想里生活

我从不觉得我矫楚，也从不觉得菲薄，一步一步走来，失去了很多，生活原有的模样本应是生活，而我自居的是理想主义，即使被生活折磨的丢弃了理想，但我依旧想为了理想而去生活，于是，世人眼中皆我，而我只是我，自此，

耕读拙客·2023-11-24 12:49

问卷星怎么判断刷票，问卷星刷票会被发现么

万问卷模板免费使用，可通过微信/企业微信/朋友圈/QQ/邮件/短信分发，自定义背景/logo，红包抽奖/自定义奖品，自动数据统计分析，功能强大，问卷星不仅提供稳定的调查、考试、投票服务，还拥有260万样本库成员提供专业的样本服务

神州坦诚网络公司·2023-11-24 12:15

【Python】两种方法计算平均值、中值、众数、方差、标准差、百分位数

目录数据特征数据集均值（Mean）-平均值中值（Median）-中点值，又称中位数众数（Mode）-最常见的值方差标准差（欧式距离）百分位数数据特征特征探索主要是对数据进行预处理，发现和出炉缺失、异常数据

小魔女千千鱼·2023-11-24 11:26

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积）

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行梯度提升树（GradientBoostingTree）分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点

_养乐多_·2023-11-24 10:06

概率论与数理统计第三章二维随机变量及其分布

二维随机变量的定义：可以说二维随机变量是一个特殊的二元函数，其定义域为样本空间，值域。很重要的一点是首先

Jarkata·2023-11-24 10:22

基于小样本学习的SAR图像识别

姓名：刘倩学号：19021210889【嵌牛导读】：对于SAR图像目标识别，目前研究人员是基于大样本进行建模和研究，而对于小样本条件下的SAR图像目标识别，只有少部分人开展了研究，并且与大样本数据相比较

吧啦_吧啦·2023-11-24 10:09

2022-06-22

2、你多学一样本事，就少说一句求人的话。3、拼爹没有土豪爸爸，拼脸没有盛世美颜。所以，好好利用时间，做个拼命三郎吧。4、志在山顶的人，不会贪念山腰的风景。

2bbfcf735db9·2023-11-24 09:57

单细胞多样本整合之harmony

GSE1175701.下载和读取数据rm(list=ls())library(stringr)library(Seurat)library(dplyr)f=dir("GSE117570_RAW/");f##[1]"GSM3304007_P1_Tumor_processed_data.txt.gz"##[2]"GSM3304011_P3_Tumor_processed_data.txt.gz"##[

小洁忘了怎么分身·2023-11-24 09:46

openCV c++基于LBP特征向量的SVM的车牌分类

目录一、背景二、环境及GitHub下载地址：三、SVM简介3.1、学习样本和类别标签处理3.2、设置模型类别、训练参数3.3、训练模型3.4、评估模型四、LBP简介4.1、基本的LBP算子4.2、圆形的

一堆errors·2023-11-24 08:22

时间序列学习（2）：白噪声、随机游走

对于时间序列{wt}\{w_t\}{wt}，若满足下面三个条件，该序列为一个离散的白噪声（whitenoise）：每个时间点均值为0；每个时间点方差为σ2\sigma^2σ2；对于任意k≥1k\ge1k

大象咖啡·2023-11-24 06:41

MapReduce的数据去重功能

buyer_favorite包含：买家id，商品id，收藏日期这三个字段，数据以“\t”分割，样本数据及格式如下：买家ID商品ID收藏日期1018110004812010-04-0416:54:312000110015972010

不自律的自律_input·2023-11-24 05:13

数据挖掘：K近邻

该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别（近朱者赤近墨者黑）。

venter_zhu·2023-11-24 05:09

数据挖掘K近邻（KNN）算法

2KNN算法思想基本思想是在距离空间里，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。俗话叫，“随大流”。

菜菜~·2023-11-24 05:31

对所有人感兴趣

还好胖子足够多，样本量足够大。但策略、技巧、节奏很关键。人们不知道“自己不知

救救胖子宁理功·2023-11-24 05:46

linux中如何递归搜索文件,如何在Linux上递归搜索所有文件中的字符串

命令应该是这样的~/Downloads$grep-r"Linux"样本输出应如下所示–zookeep

材料搬砖狗·2023-11-24 05:45

Week5

周九、神经网络的学习(NeuralNetworks:Learning)9.1代价函数参考视频:9-1-CostFunction(7min).mkv首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法：假设神经网络的训练样本有个

kidling_G·2023-11-24 04:17

聚类笔记/sklearn笔记：Affinity Propagation亲和力传播

基本思想将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:08

机器学习/sklearn 笔记：K-means,kmeans++,MiniBatchKMeans

1K-means介绍1.0方法介绍KMeans算法通过尝试将样本分成n个方差相等的组来聚类，该算法要求指定群集的数量。它适用于大量样本，并已在许多不同领域的广泛应用领域中使用。

UQI-LIUWJ·2023-11-24 02:37

成为AI产品经理——模型评估概述

目录一、模型宣讲和评估的原因二、模型宣讲三、模型评估1.重要特征①特征来源②特征意义2.选择测试样本3.模型性能和稳定性一、模型宣讲和评估的原因刘海丰老师提到他们在做一个金融AI产品未注重模型指标，过于注重业务指标

爱学习的时小糖·2023-11-24 02:02

天猫用户重复购买预测——数据探索

天猫用户重复购买预测——数据探索1.理论1.1缺失数据处理1.2不均衡样本1.2.1随机欠采样1.2.2随机过采样1.2.3基于聚类的过采样方法1.2.4SMOTE算法1.2.5基于数据清洗的SMOTE1.3

Rocket,Qian·2023-11-24 01:44

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