样本熵

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。
千寻～·2024-08-25 07:58

0128-0203.周成长总结

【收获】1、对分时图的加权指数进行了分析，终于能理解综合指数参考辅助的作用，但还需形成足够的样本率做分析。
海上大王·2024-08-25 04:22

数学基础 -- 梯度下降算法

计算损失：对当前模型输出和实际目标值计算损失（如均方误差、交叉熵等）。计算梯度：计算损
sz66cm·2024-08-24 15:25

《黑天鹅》|第四周读书打卡（完）

放眼全球，大公司像苍蝇一样不断坠落，提取任何时候的大公司的横截面样本，都会发现几十年之后，它们中的很多将消失，而从加利福尼亚某个车库或某间宿舍冒出来的人们成立的默默无闻的公司会突然出现在舞台上。
得到未来的未来·2024-08-24 12:11

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。
代维7·2024-08-24 03:04

统计学8——假设检验

总体均值的检验2.2总体比例检验2.3总体方差检验3.两个总体参数的检验3.1均值差检验3.2比例差检验3.3方差比检验4.假设检验的结果解读名词解释结构框架内容精读1.假设检验形式上一章参数估计研究的是用样本统计量估计总体参数的方法
零 度°·2024-08-23 21:56

方差：理解数据的离散程度

方差：理解数据的离散程度文章目录方差：理解数据的离散程度引言样本与总体的关系什么是方差？
迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

一屋不扫，何以扫天下

人到中年方知“使熵值减小”的人才能自食其力、有所成就、有所作为。只有不断对自己整合，才能不断进步和接近完美。而熵是什么？熵即混乱度，越混乱熵值就会越大。一个人总是乱糟糟的，毫无计划，东西乱放，衣服乱
活着不易·2024-08-23 07:31

elasticsearch查询数据操作命令以及聚合查询命令

所有数据操作命令基于官方提供的样本测试数据，ES复杂操作的学习使用，需要样本数据看这里：官方样本数据1.查询索引GETbank/_search{"query":{"match_all":{}},"sort
朱杰jjj·2024-08-23 05:50

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。
weixin_63207763·2024-08-23 01:25

各种聚类方法的聚类思想介绍及其优缺点

聚类是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的样本划分为若干个组，使得同一组内的样本相似度最大，而不同组之间的样本相似度最小。
QianMo-WXJ·2024-08-23 00:22

每天一个数据分析题（四百九十三）- 主成分分析与因子分析

A.样本量B.变量个数C.主成分载荷矩阵D.解释方差比例数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:34

未来生成式 AI 的发展方向，是 Chat 还是 Agent？

这种技术通常依赖于复杂的算法，如深度学习和神经网络，来学习数据的内在特征和分布，然后创造出新的、以前未见过的数据样本。
Lill_bin·2024-08-22 04:50

机器学习-混淆矩阵

然而，仅仅知道模型预测对了多少样本是不够的。我们需要一种更详细、更系统的方法来理解模型的分类能力，以及它在
红米煮粥·2024-08-21 18:48

RNA-seq数据分析_未完成

目录基础分析1.质控（reads）2.比对3.质控（alignment）4.定量5.样本合并差异表达1.质控（cohort）2.差异分析3.可视化（差异）富集分析肿瘤免疫1.免疫组库2.免疫浸润3.免疫响应
子诚之·2024-03-28 11:43

2019给吴军老师的第一封信

因为信息负熵迫使
启航_FLY·2024-03-25 20:46

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。
饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

数据挖掘中的【数据预处理】

整理一份详细的数据预处理方法(https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210)数据预处理有两种不同的理解：1、数据挖掘中的预处理改善数据质量，有利于后期分析数据去重数据异常：价格为-1——>删除样本字段缺失
ZFour_X·2024-03-17 09:15

生成对抗网络——cgan

它的原理也比较清晰，generator负责输入随机噪声z，输出一个图片G(z)，而真实样本x，判别器D则用尽全力希望把真实样本和虚假样本区分开来。
尼古拉斯·two_dog·2024-03-16 13:20

王晓芳在增长势能课上提到的这个定律，为什么让全宇宙都绝望？

企业家最深的痛就是增长乏力---王晓芳授课老师|王晓芳壹创新商学创办人2019年壹创新商学课上，王晓芳教授分享了“熵增定律”，同时以华为为例，讲述了企业管理是如何通过“耗散结构”进行“反熵增”，从而活下去
晓芳聊职场·2024-03-16 09:20

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分为K个不同的簇。其基本思想是通过迭代去优化簇的中心位置，使得每个样本点到所属簇的中心点的距离最小。
刘小董·2024-03-14 20:18

高通量测序的数据处理与分析(二)-宏基因组2

也可以到sra-exporter这个网站上输入项目号获得样本的下载链接。用wget或者其他下载工具进行下载，示例的命令如下:wget-cftp://
lantary·2024-03-08 09:58

将自己产品化

在各个学科中建立自己的思维体系，高数中微积分的思维体系，大物中的熵的思维体系，《道德经》中天人合一，道法自然体系等等。
飞叶灵·2024-03-07 19:58

《模式识别与机器学习》第一章

β\betaβ：标量，协方差的倒数，表示样本的精度。α\alphaα：标量，同上，曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t
CS_Zero·2024-03-06 09:03

深度学习——第8章 深层神经网络（DNN）

并使用这个简单模型对非线性可分的样本集进行分类，最终得到了不错的分类效果。本节将继续从深度神经网络入手，介绍深层神经网络的数学原理和推导过程。8.1神经网络为
曲入冥·2024-03-06 01:23

箱线图怎么判断异常值_异常值检测算法--箱线图四分位检测异常值

对样本数据或者全部数据线性回归，找出概率密度函数。
weixin_39866265·2024-03-04 23:48

简单聊聊广州那边的复刻表靠谱吗

微信:52226813(下单赠送精美礼品)广州那边的复刻表靠谱吗，靠谱的，复刻表是指以原版名表为样本，通过模仿和复制技术制作出来的表。
潮品会·2024-03-01 08:27

R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化|附代码数据

模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据
·2024-03-01 04:32

面向面试的机器学习知识点（2）——数理统计

大样本，小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布，和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理，大数定理内容很多，创作不易，请多多支持~大样本/小样本大样本
小井正在努力中·2024-03-01 01:39

基于极限树特征递归消除和LightGBM的异常检测模型

摘要入侵检测数据维数大、数据样本不均衡、数据集分散性大的问题严重影响分类性能,为了解决该问题,文章提出基于极限随机树的特征递归消除（ExtraTrees-RecursiveFeatureElimination
宋罗世家技术屋·2024-02-27 20:33

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（9）模型优化

线性回归算法是一种通过对样本特征进行线性组合来进
giszz·2024-02-24 17:58

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器
深视·2024-02-24 10:28

SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记

前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征，然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来，以进行图像识别。
头柱碳只狼·2024-02-24 10:28

壁纸|有时我词不达意但我很开心生活有你

拿图吱一声ɴɪᴄᴇᴛᴏᴍᴇᴇᴛʏᴏᴜ更多图源关注微信公众号：南方姑娘荼茶自己生活贫乏的人才喜欢刺探别人的私事我知道我变了，从前的我，我就不大喜欢现在的我，我更不喜欢，我回去，愿意做一个新的人一个人，学会了一样本事
Tc荼茶·2024-02-22 17:33

给我派活之前，请告诉我做它的意义

作为80后，就我看到的同龄人样本来说，鲜有人像上面这位朋友这么有个性的。近来看到的几本书都在讨论这个问题，比如日本人尾原和启写的《动机革命》。
白羽读书·2024-02-20 23:13

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

DataCastle 员工离职预测 Baseline

本文目录比赛介绍比赛链接赛题描述评分标准比赛数据数据下载数据说明Baseline导包数据读取数据缺失状况样本标签是否均衡打印类别特征类别特征编码特征衍生数据标准化数据降维特征选择不均衡样本处理模型调参XGBo
小嗷犬·2024-02-20 21:08

基于熵权法对Topsis模型的修正

基于熵权法对Topsis模型的修正有n个要评价的对象，m个评价指标的标准化矩阵，可以使用层次分析法给这m个评价指标确定权重∑j=1mωj=1\sum_{j=1}^m{\omega_j}=1j=1∑mωj
钰见梵星·2024-02-20 21:32

转录组结果和qRT-PCR结果又不一致？！

RNA-seq无需知道实验样本的基因组序列含比传
Seurat_·2024-02-20 20:22

恶意软件分析工具集成环境

有些朋友还问我能不能共享一下我的恶意软件分析环境虚拟机，因为实在是太大了，而且做了很多快照，也不方便共享，在做恶意软件分析的时候，因为不同的恶意软件家族会使用不同恶意软件技术，同时会使用不同的编程语言进行编写，所以需要用到很多不同的工具，在分析不同类型样本的时候都会使用不同的工具进行分析
熊猫正正·2024-02-20 19:49

英语启蒙1500词的差距究竟在哪里？

居然有1500+，完全没法相信，不过这个网站是按大量统计样本估测出来的，且15岁以下样本不足，我认为这个预估值是偏高的。上一次给她统计词汇量是在2岁4个月时，我手动按照核
方片妈英语启蒙·2024-02-20 19:38

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点
有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

常用的衡量模型性能的评估指标

分类任务的评估指标准确率(Accuracy)准确率是最直观的分类指标，表示模型正确预测的样本占总样本的比例。它计算公式为：(真正例+真负例)/总样本数。
DevDiary·2024-02-20 15:43

民安智库-住房满意度调研

本次调研中，民安智库（第三方满意度测评）采用了问卷调查和访谈的方式，样本规模覆盖了不同年龄、性别、职业和区域的市民。问卷调查主要了解市民对住房满意度各方面的评价，如居住环境
民安汇智·2024-02-20 14:07

民安智库如何做汽车满意度调查

为了确保调研结果的准确性和有效性，研究人员需要做好样本的选择和数据的处理和分析工作。那么具体如何做汽车行业满意度调研呢？
民安汇智·2024-02-20 14:06

二代测序原理（Illumina）

0、基本原理基于可逆终止的，荧光标记dNTP，做边合成边测序分为三步：样本准备SamplePrep成簇ClusterGeneration测序Sequencing数据分析DataAnalysis1、样本准备
白墨石·2024-02-20 13:10

CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵

CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵对序列信号进行CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态）分解后计算各分解分量峭度值、能量熵
2301_78492934·2024-02-20 11:16

SGMD(辛几何分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵

对序列信号进行SGMD(辛几何分解)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵，程序实用性高，适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。
2301_78492934·2024-02-20 11:16

蓝桥杯刷题--python-9(2023填空题2）

001串的熵-蓝桥云课(lanqiao.cn)importmathn=23333333foriinrange(1,n>>1):j=n-ia=-(i/n)*(math.log2(i/n))*i-(j/n)
芝士小熊饼干·2024-02-20 10:28

忙碌的周末生活

是的，这应该是我自己带项目以来的第一个周末，忙着处理各种事情，比如：送样不规范的样本处理，还有就是因为样本信息单不到位可能导致的样本收录不及时等等。
青小桥·2024-02-20 10:30
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