样本筛选

MATLAB之相似性度量的二分类实验

实验内容将MIT室内场景数据库中卧室、浴室作为正负样本，利用留出法完成训练集与测试集的划分（比例1：2），并使用测量夹角余弦的方式进行二分类（0为负，1为正），最后给出分类错误率和准确率，并绘制ROC曲线
TU不秃头·2025-02-22 05:44

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

在AI的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应
Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration

也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播。一个epoch是将所有训练样本训练一次的过程。Batch（批/一批样本）：将整个训练样本分成若干个batch。
一杯水果茶！·2025-02-21 16:39

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

1.模型假设K均值（K-Means）：假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布，通常是球形的（即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀，具有相同的方差）。每个簇通过一个中心点来表示（即质心
路野yue·2025-02-21 15:32

深度学习归一化与正则化

归一化的主要作用是统一样本的统计分布。在0到1之间的归一化代表的是概率分布，而
鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

DataFrame学习

每一行代表数据的一个样本，每一列代表一种属性或特征。举个例
刘同学Python学习日记·2025-02-21 13:17

Pytorch实现之GIEGAN（生成器信息增强GAN）训练自己的数据集

简介简介：在训练数据样本之前首先利用VAE来推断潜在空间中不同类的分布，用于后续的训练，并使用它来初始化GAN。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-21 13:43

【系列专栏】银行信息系统研发外包风险管控-08

外包商选择环节的风险洞察与管控资质评估失察风险在筛选外包商时，若银行对其资
静语金科媛·2025-02-21 12:36

使用 pandas 研究 Python 中的回测环境

然而，它们是策略管道研究过程的重要组成部分，允许在将策略投入生产之前对其进行筛选。本文（以及后续文章）将概述一个用Python编写的基本面向对象回测系统。
云梦量化·2025-02-21 10:50

OpenCV机器学习（10）训练数据的一个核心类cv::ml::TrainData

它封装了样本数据、响应（标签）、样本权重等信息，并提供了多种方法来创建和操作这些数据，以适应不同的机器学习算法需求。主要功能数据准备：允许你从原始数据创建训练数据对象。支
村北头的码农·2025-02-21 10:19

模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化

如分类任务中，由训练好的教师模型在相同的数据下，通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型的预测目标，指导学生模型学习，这个预测值一般指教师网络输出的类概率。教师模
NLP的小Y·2025-02-21 08:39

图像检测分析难题？三维天地引入YOLO目标检测技术带来全新解决方案！

在当今的检验检测认证行业,利用图像检测技术分析样本的相关指标已经成为众多检验检测领域的重要需求。无论是医学影像诊断、材料科学、食品检测还是质量控制,都依赖于精确的图像分析来提高检测的效率和准确性。
资讯分享周·2025-02-21 08:02

给你的数据加上杠杆：文本增强技术的研究进展及应用实践

作者信息：文本出自熵简科技NLP算法团队，团队利用迁移学习、少样本学习、无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术，为熵简科技各大业务线提供底层AI技术支持和可落地的解决方案，包括前沿算法的领域内落地以及持续部署的后台支持等
熵简科技Value Simplex·2025-02-21 06:26

Linux下安装压缩包版MySQL记录

MySQL安装包下载下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/操作系统选Linux-Generic，OS版本根据自己系统处理器架构和glibc版本选择，然后下载筛选结果中的
蝶衣哦·2025-02-21 05:43

R语言应用实战-基于R语言的判别分析：fisher判别法，距离判别法以及Bayers判别法（附源代码）

前言判别分析（DiscriminatAnalysis)是多变量统计分析中用于判别样本所属类型的一种统计分析法。
文宇肃然·2025-02-21 01:21

判别分析在R语言中的实现

判别分析是一种常用的统计方法，用于将样本数据分配到已知类别中。在R语言中，我们可以使用多个包来实现判别分析，例如MASS、caret和lda等。
FgVector·2025-02-21 00:45

释放 DeepSeek 的力量：像专家一样本地安装与探索！

要在本地运行DeepSeek，您需要遵循以下步骤。请确保您的计算机上已安装Python和Git，并且满足DeepSeek的依赖项。步骤1:安装依赖项安装Python和pip确保您已安装Python（建议使用Python3.6及以上版本）。您可以通过在终端/命令提示符中输入以下命令来检查Python是否已安装：bash复制代码python--version或者bash复制代码python3--ver
guzhoumingyue·2025-02-20 20:18

PHP会务会议系统小程序源码

它犹如一把开启智慧殿堂的金钥匙，为会议流程优化、开支精细化管理、数量精准控制、标准严格设定以及供应商严格筛选等关键环节，铺设了一条标准化的高速公路。
云启软件·2025-02-20 17:47

国内大厂面试一般流程——扫盲

中国大型互联网企业的面试流程通常分为若干轮，具体轮数和考察内容可能因公司、岗位及招聘需求有所不同，但一般来说，大致可以分为以下几轮：1.简历筛选考察内容：主要看简历是否符合岗位要求，关注工作经历、项目经验
weixin_49526058·2025-02-20 16:33

8-项目实战-信用卡数字识别

④轮廓排序与筛选：找到提取区域的轮廓，并根据轮廓的宽高比和尺寸筛选出符合条件的数字区域。⑤数字识
#北极星star·2025-02-20 07:18

腿足机器人之五- 粒子滤波

第二种技术通过有限多个样本来表示后验概率。由此产生的滤波器被称为粒子滤波器，在某些机器人问题中获
shichaog·2025-02-20 04:26

训练与优化

sum'：对所有样本的损失进行求和。importtorchinput=tor
钰见梵星·2025-02-20 04:23

数据分析-56-深入理解假设检验的步骤和T检验的应用案例

选择检验统计量1.1.4计算检验统计量1.1.5确定临界值或p值1.2假设检验的类型1.2.1单尾检验(One-tailedtest)1.2.2双尾检验(Two-tailedtest)2T检验2.1单样本
皮皮冰燃·2025-02-20 00:21

如何做数据清洗,有完整的流程么?

数据筛选：根据清洗目标，对数据进行初步筛
魔王阿卡纳兹·2025-02-19 14:51

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离
小源学AI·2025-02-19 13:18

打通海量数据，精准挖掘潜在客户

传统拓客方式往往依赖于销售人员手动收集客户信息、筛选潜在客户，不仅效率低下，而且容易出错。而智能拓客系统则利用先进的数据智能技术，打通海量工商数据，能够从多维度筛选潜在
·2025-02-19 10:21

加密算法比较：SHA1，SHA256，MD5

以一个60M的文件为测试样本，经过1000次的测试平均值，三种算法的表现为：MD5算法运行1000次的平均时间为：226msSHA1算法运行1000次的平均时间为：308msSHA256算法运行1000
weixin_43642131·2025-02-19 09:47

知识管理成功：关键指标和策略，研究信息的投资回报率

大量的可用信息，知识工作者不仅仅是超负荷工作；他们感到不知所措，他们倾向于浪费时间（和脑细胞）来应付他们被大量的数据抛向他们，挣扎着试图筛选出重要的信息数据来自一堆不重要和重复的数据。
清风徐徐de来·2025-02-19 00:03

Cesium高级开发教程之四十：分层分户单体化

实现方式通过数据内部属性单体化：利用3DTiles数据本身包含的属性信息，对数据进行分类和筛选，来实现单体化效果。例如在Cesium官网案例中，可通过对3DTiles的某个属性进行分段达到分类目的。
CesiumMaster·2025-02-18 23:11

deepseek本地部署后做微调训练实现智能对话的一些建议

数据集应满足以下要求：格式：通常使用JSONL（JSONLines）格式，每行包含一个训练样本。内容：数据应包含对话的上下文和目标输出，例如：{"context":"你好！今天天气不错。"
慧香一格·2025-02-18 14:34

机器学习和线性回归、softmax回归

每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。
小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

AI 编程工具崛起，程序员的未来是否岌岌可危？

这一趋势首先得益于开源社区和代码托管平台提供的丰富代码样本，它们为AI模型的学习提供了充足的素材。其次，编程语言本身的严格语法和结构化特点，使得AI能够高效、精确地理解和生成代码。
·2025-02-18 13:26

windows异常关机，日志哪里可以查到？

-在右侧点击**筛选
顺漆自然·2025-02-18 09:38

sql server 跟踪存储过程

使用sqlserverprofile跟踪，选择模板Tuning，筛选列spid，选择执行的spid
woshilys·2025-02-18 00:41

sqlserver使用with公用表表达式来简化表联查,用not exists来筛选结果替代not in

sqlserver使用with公用表表达式来简化表联查用notexists来筛选结果替代notin。
王焜棟琦·2025-02-18 00:31

Python_IMAP自动收取邮件脚本

Python自动收取邮件脚本文献:https://cloud.tencent.com/developer/section/1368355功能:收取腾讯企业邮箱邮件写入CSV文件条件:筛选固定期限与固定发件人
FM黎明之前·2025-02-17 19:41

大客户管理的方法和策略

以精准分层为例，企业需根据客户贡献度、战略匹配度等维度划分优先级，例如，某全球500强企业通过RFM模型（最近消费、频率、金额）筛选出Top5%客户，针对性投入资源后，次年营收增长达18%。
·2025-02-17 15:40

递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维

RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模，然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个（或多个）特征，更新特征集。4、跳转到步骤2，直到完成所有特征的重要性
糯米君_·2025-02-17 14:59

分析投资策略数据

私募投资投资策略分析数据名词解释投资策略名词解释股票策略债券策略期货及衍生品策略多资产策略组合基金对筛选出来
Young_Zn_Cu·2025-02-17 12:43

机器学习：k均值

在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。
golemon.·2025-02-17 08:38

AI驱动的药物设计的优势表现在哪些方面

AI驱动药物发现：通过高通量筛选、虚拟药物设计和预测模型，大幅缩短研发周期。案例：Exscientia利用AI平台在12个月内设计出了一种抗癌药物候选分子，而传统方法通常需要4-5年。
小宝哥Code·2025-02-16 23:30

Python 潮流周刊#89：Python 3.14 的新型解释器！（摘要）

本周刊由Python猫出品，精心筛选国内外的250+信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。
·2025-02-16 22:54

深度学习（1)-简单神经网络示例

我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。
yyc_audio·2025-02-16 21:41

预测股票走势的ai模型

1.关键功能✅AI选股（基于财务数据+技术指标）✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage
roxxo·2025-02-16 17:10

DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析

DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法：两者均基于强化学习（RL），采用GroupRelativePolicyOptimization（GRPO）算法，通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型
AI生成曾小健·2025-02-16 04:34

单细胞分析（11）——scRNA-seq数据整合

不同样本来源（如多个实验室、不同测序平台、不同患者）可能会导致非生物学因素的影响，从而影响数据分析的准确性。
生信小鹏·2025-02-16 01:15

LangChain开发【NL2SQL】应用（few-shot优化）

这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究：https://medium.com/ubiai-nlp/step
向羿燃·2025-02-15 22:48

1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径

从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔：四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│（万亿参数基建）├─大模型微调│（领域知识注入）├─AI智能体│（任务自动化）└─提示工程（零样本交互
少林码僧·2025-02-15 21:08

langchain学习笔记之小样本提示词Few-shot Prompt Template

langchain学习笔记之小样本提示词引言Few-shotPromptTemplates\text{Few-shotPromptTemplates}Few-shotPromptTemplates简单介绍示例集创建创建
静静的喝酒·2025-02-15 21:08

释放TikTok潜力：TK采集器让你轻松掌握热门趋势与目标客户

TK采集器的五大亮点：1️⃣精准采集目标用户数据：快速筛选热门标签、精准粉丝、潜在客户群体，轻松建立客户数据库。2️⃣高效抓取视频内容与互动数据：无需人工操作，自
@ V:ZwaitY09·2025-02-15 15:52
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他