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目标检测：2如何生成自己的数据集

目录1.数据采集2.图像标注3.开源已标记数据集4.数据集划分参考：1.数据采集数据采集是深度学习和人工智能任务中至关重要的一步，它为模型提供了必要的训练样本和测试数据。

proing·2024-02-05 03:28

TorchData的简单使用方法、基本用法

TorchData的基本使用1.Iterable-styleDataPipes可迭代样式的数据集是实现__iter__()协议的IterableDataset的子类的实例，并表示可在数据样本上迭代。

神奇的布欧·2024-02-05 00:53

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华--调参）

几乎总是具有巨大影响力n_estimators（整体学习能力）max_depth（粗剪枝）max_features（随机性）⭐⭐⭐⭐大部分时候具有影响力max_samples（随机性）class_weight（样本均衡

恒c·2024-02-04 23:31

全面解析 Kmeans 聚类算法（Python）

作者|泳鱼来源|算法进阶一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么

AI科技大本营·2024-02-04 22:59

解析机器学习中的几种常见聚类算法

魔法_wanda·2024-02-04 22:59

机器学习——分级聚类法介绍及其Python实现

1.2聚类到底是什么聚类定义：给定一组无标签样本，按照各

AI小小白·2024-02-04 22:29

2019-03-1

条件风险/期望损失：贝叶斯判定准则：为最小化总体风险，在每个样本上选择能使条件风险R(c|x)最小的类别标记，即欲使用贝叶斯判定准则最小化决策风险，首先应获得后验概率P(c|x):判别式模型：直接学习决策分布

jessica涯·2024-02-04 18:19

磁珠法通用核酸提取的操作步骤有哪些？

产品特点◎操作简便快速，可在30分钟内获得理想的核酸，适用于较多样本的批量提取；◎提取核酸纯度高，无抑制剂，A260/A280为1.8-2.0；◎采用自主研发的改性硅基磁珠，同样的样本量提取的核酸更多。

清风拂面vv·2024-02-04 17:45

Revisiting Zero-Shot Abstractive Summarization in the Era of Large Language Models

从位置偏差看大型语言模型时代零样本抽象概括摘要1引言2相关工作3提出的方法4结果5讨论6结论摘要我们通过测量位置偏差来表征和研究大型语言模型（LLM）中的

UnknownBody·2024-02-04 16:16

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本，噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。

SnailTyan·2024-02-04 14:13

2018-07-06

美国宾夕法尼亚大学心理学教授AngelaDuckworth，在对数千个样本分析后得出结论：决定孩子

温心怡然·2024-02-04 13:55

提升算法 AdaBoost 算法

有两个问题：在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布如何将弱分类器组合成一个强分类器对于第一个问题，AdaBoost的做法是提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本

shenghaishxt·2024-02-04 11:09

GEE随机森林法报错user memory limit exceeded!

终于解决了,解决方法上代码varsample=l8cstack.sampleRegions({collection:points_train,//样本数据properties:["class","random

国家一级保护咸鱼·2024-02-04 09:18

2019-01-20

用算法语言描述构建一棵树的过程：输入:样本集D和属性集A（a1,a2.........）过程：1从A中选取最优属性a*2fora*inD:3把样本集分成属于a*和不属于a*4for对于属于a*的:5从属性集中剩下的属性中选出属性

hannah1123·2024-02-04 05:22

如何用stata进行样本配对

size，lev，ROA，top1，insown，ind，treated等变量要求：（1）根据同year同ind，相近的size，lev，ROA，top1，insown等特征变量，对treated=1的样本选择

古铜巧克力·2024-02-04 05:34

6月24日河南王振东《小学数学教师》2020年第一期p72-p88（完）

本节课是以午餐选择为素材，给出8种学校的午餐搭配，并给出相应菜品的热量和脂肪含量，根据标准（10岁左右的儿童从每顿午餐中获取的热量不低于2926千焦，脂肪量不超过50克，每份午餐要由三种不同的菜肴搭配而成），这样本节课的第一个环节就是通过小组合作

攀东者·2024-02-04 01:23

论文解读：DeepBDC小样本图像分类

JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例，所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上，这相当于测量图像特征的依赖性，被视为

十有久诚·2024-02-04 01:19

论文解读：DeepEMD小样本图像分类

创新点引入EMD距离度量方式，通过寻找各个图块之间的最佳匹配方式来计算距离知识准备：陆地移动距离（EarthMover’sDistance，EMD）假设有一系列的货源地S={|i=1,...,m}和一系列的目的地D={|j=1,...,k}，si和dj分别表示货源地i的货物供应量(me：问题中只有一种货源，只不过每个货源地拥有不同的数量)和目的地j的需求量，cij表示两地之间的单位运输成本，xij

十有久诚·2024-02-04 01:49

西瓜书学习笔记——低维嵌入（公式推导+举例应用）

在kkk近邻学习中，随着数据维度的增加，样本之间的距离变得更加稀疏，导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空

Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——k近邻学习（公式推导+举例应用）

该算法基于一个简单的思想：如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别，那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段，而是在预测时进行计算。

Nie同学·2024-02-04 01:42

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

对于一个正交属性空间（各个属性之间是线性无关的）中的样本点，存在以下两个性质的超平面可对所有样本点进行恰当的表达：最近重构性

Nie同学·2024-02-04 01:09

大学生每月生活费是多少？

而华东政法大学新媒体数据研究院在21829份有效样本量的基础上发布了《2018中国大学生网络生态和消费行为报告》中显示，中国在校大学生月均生活费供给为1325.5元。由此可见，大

一帆风正·2024-02-04 00:10

En-Compactness:Self-Distillation Embedding&Contrastive Generation forGeneralized Zero-Shot Learning

零样本学习（ZSL）[24,35]被提出来解决这一数据缺失问题，通过识别来自未见过类别的对象。首先，它们在已见过的类别上学习分类模型，这些类别提供了训练样本，然后使用类别级别的语义描述符[10,

computer_vision_chen·2024-02-03 22:27

《机器学习与数据挖掘》学习笔记（二）-续

沿着PAC学习理论，讨论有限假设空间的样本复杂度，并用Hoeffding不等式来界定概率边界。假设空间的样本复杂度PAC可学习性很大程度上由所需的训练样本数量决定。

产品扫地僧·2024-02-03 21:22

熬夜真的会早死？

最近，《国际时间生物学》杂志发布一篇重量级文章《英国生物样本库中，作息与发病率和死亡率的关系》。相比于早睡早起的人，晚上不睡、早晨不起，或起床困难的“夜猫子”们，“早死”的风险更高。

自然输出·2024-02-03 21:43

python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散

有效的离散化能减小算法的时间和空间开销，提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。2.离散化的特征更易理解比如工资收入，月薪2000和月薪20000，

Mr番茄蛋·2024-02-03 20:39

神经网络 | 基于多种神经网络模型的轴承故障检测

本文主要源自《第二届全国技能大赛智能制造工程技术项目比赛试题（样题）模块E工业大数据与人工智能应用》，基于给出的已知轴承状态的振动信号样本，对数据进行分析，建立轴承故障诊断模型，对未知状态的振动信号样本进行预测

半亩花海·2024-02-03 18:54

机器学习系列——（八）KNN分类算法

一、原理K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过利用已知类别的训练样本集来对新的实例进行分类。其核心思想是通过测量不同实例之间的距离来确定新实例的类别。

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习算法加强——数据清洗

3.数据清洗Pandas—FuzzywuzzyFuzzuwuzzy—Levenshteindistance（模糊查询与替换）考虑降维后的样本方差PCA——寻找样本的主方向u：将m和样本值投射到某直线L上

Grateful_Dead424·2024-02-03 17:11

向量机SVM原理详解

www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本

AI-CS研究生·2024-02-03 17:35

SVM原理介绍！

www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本

Wendark·2024-02-03 17:35

SVM入门（一）至（三）Refresh

（一）SVM的八股简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

warmbeast·2024-02-03 17:34

L1归一化和L2归一化范数的详解和区别

从公式上来说：L1的公式：绝对值相加L2的公式：欧几里德距离之和就是样本和标签之差的平方之和两个范数的简单性能对比：在正则化中二者的区别：同时注意由于L1是绝对值之和，因此同一个问题得出的解可能有多个：

code_Rocker·2024-02-03 17:34

SVM(1-3)

从Jasper'Blog转载支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

discxuwei·2024-02-03 17:32

目标检测中的损失函数汇总

如下图所示,y是真实标签，a是预测标签，一般可通过sigmoid，softmax得到，x是样本，n是样本数目，和对数似然等价。foc

senbinyu·2024-02-03 16:29

DoubleEnsemble：基于样本重加权和特征选择的金融数据分析方法

现代机器学习模型（如深度神经网络和梯度提升决策树）由于其提取复杂非线性模式的优越能力，在金融市场预测中越来越受欢迎。然而，由于金融数据集的信噪比非常低，并且是非平稳的，复杂的模型往往很容易过拟合。此外，随着各种机器学习和数据挖掘工具在量化交易中的应用越来越广泛，许多交易公司已经提取了越来越多的特征（也称为因子factors）。因此，如何自动选择有效特征成为一个迫在眉睫的问题。为了解决这些问题，作者

tzc_fly·2024-02-03 16:57

人工智能之进化计算：基于遗传算法求解TSP问题，C/C++实现

算法主要思想（无性繁殖，纯属个人见解）：根据当前种群生成两份样本，第一份：用当代最好的一半样本直接变异，生成一份新的样本；第二份：从当代最好的一半样本中随机选择，构成新的另一半样本，不变异。

crazybobo1207·2024-02-03 16:34

java 2实用教程（第五版）JDBC数据库操作

实验1抽取样本代码如下importjava.sql.*;importjava.util.

Czz-coder·2024-02-03 15:54

2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods

每个读者的大脑就是一套独立的无监督学习系统,根据各自的识别模型/方式来把实例进行分类.一.无监督学习概念分为两类：（1）聚类&降维（化繁为简）：将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有）：输入一个code，得到一个样本一个上来就分类

是汤圆啊·2024-02-03 15:38

李宏毅学习笔记——自监督学习（二）

自监督SSL（Self-supervisedLearning）提出背景：完全监督模型：有样本和标签，每个样本都已经被标注好，用已标注的数据去训练模型。

Whalawhala·2024-02-03 15:35

采样频率 sensor

采样频率/采样速度/采样率/fs单位：赫兹%每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数%响应时间的倒数注采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确

try_trying_try·2024-02-03 14:16

分享怎样才能投票涨得快～微信投票如何让票数快速增加

有些投票系统是彻底可以绕过这个短信验证直接投票的，这样本钱就下降许多了。

桃朵app·2024-02-03 14:29

第6章多元线性回归

流焱之舞·2024-02-03 14:10

SVM支持向量机

它的基本思想是在特征空间中找到一个超平面，能够将不同类别的样本分开，并且使得离这个超平面最近的样本点到该平面的距离（即间隔）最大化。支持向量机在处理高维数据和非线性问题时表现良好。

三三木木七·2024-02-03 13:34

-Helslie·2024-02-03 13:33

三三木木七·2024-02-03 13:03

神经网络模型设计的方法和技巧

了解数据集特性，包括样本数量、特征维度、潜在的数据分布特点以及标签信息。

科学禅道·2024-02-03 11:56

【AI数字人-论文】DINet论文解读

然而在少样本条件下，实现高分辨率视频下的高质量人脸视觉配音仍然是一项挑战。一个主要原因是，在少数样本的条件下，嘴部纹理细节与驱动音频的相关性很小，

马鹤宁·2024-02-03 11:08

机器学习_无监督学习之聚类

聚类就是让机器把数据集中的样本按照特征的性质分组，这个过程中没有标签的存在。聚类和监督学习中的分类问题有些类似，其主要区别在于：传统分类问题“概念化在前”。

you_are_my_sunshine*·2024-02-03 10:35

ICLR 2024 | 根据压缩比率控制生成样本难度，NUS等提出首个无损数据集蒸馏方法...

©作者|郭子尧单位|新加坡国立大学数据集蒸馏旨在以生成的方式将一个大的数据集压缩成一个小的数据集。得益于生成数据的高信息密度，在压缩率较高时，数据集蒸馏的效果远超数据集剪枝等其他数据压缩方法。然而，随着压缩率的逐渐降低，现有数据集蒸馏方法的效果逐渐变差，甚至弱于从原数据集中随机选取等量数据。这导致现有数据集蒸馏方法局限于高压缩率场景，无法实现对原数据集的无损压缩。在本文中，作者分析了生成数据的难易

PaperWeekly·2024-02-03 09:46

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