样本相关性

【NOIP普及组】细胞分裂

现在，他正在为一个细胞实验做准备工作：培养细胞样本。Hanks博士手里现在有N种细胞，编号从1-N，一个第i种细胞经过1秒钟可以分裂为Si个同种细胞（Si为正整数）。

我就是南山·2025-01-20 12:34

【机器学习：二十六、决策树】

根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：

KeyPan·2025-01-20 09:28

gan 总结数据增强_两幅图像！这样能训练好 GAN 做图像转换吗？

首先，GAN不好训练，目前的技术还是需要大量训练样本。而一旦有大量训练样本，那GAN

weixin_39972741·2025-01-20 00:03

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

###Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中，欺诈检测是一项至关重要的任务。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

《从零样本到少样本学习：一文读懂Zero-shot、One-shot和Few-shot的核心原理与应用！》

橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

有监督学习有监督学习中，数据集中的每个样本都有明确的标签或目标输出。学习的目标是通过对有标签数据的学习，建立输入特征和输出标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

关于大规模实时数仓搭建，我有几条心得...

•产品同学圈了一批商品，如何查看该样本的实时报表？•发现问题总是晚一步，如何在第一时间获取自定义的预警信息？•......为了解决上述

闲鱼技术·2025-01-19 06:28

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

用滑动窗口法采样训练样本。将词元转换为输入大型语言模型的向量。到目前为止，我们已经介绍了大型语言模型（LLMs）的总

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

图形和动画本地化

当由母语人士和设计师进行时，这一过程达到了自动化系统通常无法复制的真实性和相关性水平。本土专业人士对文化偏好、象征主义和视觉美学有着固有的理解，这在图形和动画本地化时至关重要。

Logrus IT·2025-01-19 02:49

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，从而避免单棵决策树可能产

ningaiiii·2025-01-18 17:52

【AI系统】混合并行

数据并行适用于训练样本较多而模型较小的情况，通过将数据集分割成多个子集并在不同的设备上同时训练来

ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）常用于多类分类问题，即每个样本只能属于一个类别，但总类别数量较多。例如，在手

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。

KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。

KeyPan·2025-01-17 15:23

T检验：一种通俗易懂的统计分析方法

T检验正是为此目的而设计的，它基于T分布理论，通过计算样本数据的T值和P值来推断总体均数之间的差异。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注

IT古董·2025-01-17 14:09

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构：例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。

KeyPan·2025-01-17 13:35

冷启动性能分析优化实践

冷启动作为应用开启的初始关键阶段，其相关性能指标直接影响用户的第一印象与使用体验，涵盖启动时间、资源加载速度等多方面要素。

·2025-01-17 00:07

《AI赋能光追：开启图形渲染新时代》

而人工智能的加入，更是为光线追踪技术带来了前所未有的变革，主要体现在以下几个方面：降噪传统光线追踪为减少计算量，向场景发射少量光线样本，会产生带噪点的斑点图像，需人工设计降噪器通过多帧累积或空间插值来处理

·2025-01-16 19:25

8 条程序员应知的软件开发法则，最后一条扎心了

林迪效应（LindyEffect）存在时间较长的技术、编程语言、框架或工具更可能在未来持续存在和保持相关性。康威定律（Conway'sLaw）软件架构会反映设计它的组织的沟通结构。

·2025-01-16 17:27

开源多模态大模型架构深度分析 2024

其中，KOSMOS-1是在大规模多模态数据集上重头训练的，该模型具有类似GPT-4的多模态能力，可以感知一般的感官模态，在上下文中学习（即少样本学习）并能够遵循语音指示（即零样本学习）。

AI大模型 lose and dream·2025-01-16 17:36

机器学习与深度学习间关系与区别

机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具

本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工

nseejrukjhad·2024-09-16 09:19

0412《演讲的力量》演讲的价值在于传播有价值的思想

【书名】《演讲的力量》【阅读内容】第十九章（演讲的复兴：知识的相关性）、第二十章（为什么重要：人与人的互联性）、第二十一章（你的时机已到：哲学家的秘密）【阅读主题】演讲的价值在于传播有价值的思想【三个问题

言时·2024-09-16 03:05

3.1 损失函数和优化：损失函数

损失函数L_i定义：通过函数f给出预测的分数和真实的目标（或者说是标签y），可以定量的描述训练样本预测的好不好，最终的损失函数是在整个数

做只小考拉·2024-09-16 03:17

GEO数据的下载和处理|GEO数据转换为Gene symbol|GEO注释文件提取symbol|查看样本标签|查看GEO数据疾病或正常|生物信息基础

Red Red·2024-09-15 13:20

使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性

aehrutktrjk·2024-09-15 12:35

Rust: duckdb和polars读csv文件比较

一、文件准备csv样本内容，是N行9列的csv标准格式，有字符串，有浮点数，有整型。具体如下：本次准备了两个csv文件，一个大约是2

songroom·2024-09-15 05:12

R语言标准普尔500指数Garch(1,1)模型

记rt为超额收益率，rt的样本ACF和rt2的样本PACF。在间隔为1，3时有少许序列相关性，但主要特征是平方序列显示的强烈线性相关性。

ronghuilin·2024-09-14 22:51

全球核酸样品制备市场展望：2030年预计达到6387.4百万美元

核酸样品制备主要用于提取和纯化DNA和RNA样本，以供后续的分子生

恒州诚思CC·2024-09-14 17:19

跟我一起写 SIPp XML scenario file 之二

就我个人的体会而言，貌似没什么秘诀，无非是：勤查手册拿到一个样本，进行临摹，多加练习分析有几个SIP事务如果SIPp做uas,totag是自己产生的fromtag,totag要不要颠倒过来requesturl

无名387·2024-09-14 16:11

python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学：卡方检验

②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。③方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍：卡方检验：一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。

CodeWhiz·2024-09-14 14:00

粉尘识别数据集——工地/矿下粉尘数据识别，数据集已划分，YOLO格式-有权重，相关指数，map相当高

此外，数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标，如mAP（MeanAveragePrecision），表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像：所有图

毕设宇航·2024-09-14 07:12

使用SVD将图像压缩四分之一（MATLAB）

这种转换依赖于数据内部的结构和相关性，以及数据中信息的不均匀分布。

superdont·2024-09-13 17:49

综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”

该零样本学习综述，发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要：大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类

硅谷秋水·2024-09-13 14:27

机器学习 VS 表示学习 VS 深度学习

机器学习(machinelearning),是从有限的数据集中学习到一定的规律,再把学到的规律应用到一些相似的样本集中做预测.机器学习的历史可以追溯到20世纪40年代McCulloch提出的人工神经元网络

Efred.D·2024-09-13 08:55

在自闭中学托福2.8

扇贝打卡单词网课mantle斗篷，披风，地幔sanct---sanctuary神的前缀--避难所grave--gravel坟墓--砂砾aluminum铝specimen--species样本--物种prevail

呼噜毛_·2024-09-13 04:44

如何使得标签值labels随样本data一起改变顺序，并保持对应关系

1问题描述很多时候在处理数据时，样本数据与标签值是放在两个数据结构中存储的。当样本数据顺序发生变化时，我们需要保证其对应的标签顺序也同时发生变化。

普通攻击往后拉·2024-09-13 03:13

一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能

以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq

zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

时空组专辑数据库文献详解 | 拟南芥叶片单细胞空间转录组图谱

深圳华大生命科学研究院等在自主研发的时空组学技术Stereo-seq基础上，针对植物样本具有细胞壁这一特性，建立了一套适用于植物的、单细胞化的空间转录组技术scStereo-seq（single-cellSpaTialEnhancedREsolutionOmics-sequencing

尐尐呅·2024-09-12 12:04

80%以上的女性都感染过HPV，只有这几类人才会得癌症

大众也都开始了解到HPV和子宫颈癌有很强的相关性。因为认知不足或传播误导，谈HPV色变的情绪隐隐弥漫，我们接触了很多的HPV患者，在检出阳性时大都深感恐惧和焦虑,认为感染了HPV就是得了宫颈癌。

养生小百科·2024-09-12 08:38

【ML】支持向量机SVM及Python实现（详细）

fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC###2.1加载数据样本加载样本数据及其分类标签

2401_84009698·2024-09-12 07:41

第128篇居家管控的第二天

排了十几分钟差不多就到了，扫身份证录入信息，去采集样本，很快结束。于是不敢做过多停留就回

小福卿·2024-09-12 07:24

外泌体多组学11-血浆中胞外囊泡miRNA有效数据

10.18632/oncotarget.8124发表时间：20January2016ScientificReports通讯作者：LiangWang威斯康星医学院病理学和MCW癌症中心学系数据情况来自192个样本的

信你个鬼·2024-09-12 05:24

L2正则线性回归（岭回归）

岭回归数据的特征比样本点还多，非满秩矩阵在求逆时会出现问题岭回归即我们所说的L2正则线性回归，在一般的线性回归最小化均方误差的基础上增加了一个参数w的L2范数的罚项，从而最小化罚项残差平方和简单说来，岭回归就是在普通线性回归的基础上引入单位矩阵

一壶浊酒..·2024-09-12 01:29

微生物数据的sparcc网络分析

github.com/scwatts/fastspar整理abundance_counts数据，abundance_counts.txt格式为第一列为featureID，且列名为#OTUID，其他列是样本的

桂渊泉树·2024-09-11 14:45

每日简报 4月15日简报新鲜事在这里，60秒读懂世界！

1、教育部：每年为脱贫县、边境县培养1万名本科师范生，享受“两免一补”；2、国家网信办：国家涉诈黑样本库已处置涉诈APP46.9万个；3、教育部：我国基础教育教师1586万，能力素质基本满足需要；4、黑土地保护法草案

简报新鲜事·2024-09-11 12:07

机械学习—零基础学习日志（概率论总笔记5）

引言——“黑天鹅”要获得95%以上置信度的统计结果，需要被统计的对象出现上千次，但是如果整个样本只有几千字，被统计的对象能出现几次就不错了。这样得到的数据可能和真实的概率相差很远。怎么避免“黑天鹅”？

学长小陈来帮你·2024-09-11 12:51

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