样本

Spark入门：KMeans聚类算法

其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。
17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

YOLOv8模型参数详解

batch：批处理大小，即每次前向和后向传播使用的样本数。img
AdaCoding·2024-09-06 04:12

Integrating Mamba and Transformer for Long-Short Range Time Series Forecasting———PRELIMINARIES

ProblemStatement在长短期时间序列预测问题中，给定历史时间序列样本的回溯窗口L=(x1,x2,..,xL)L=(x_1,x_2,..,x_L)L=(x1,x2,..,xL)，长度为LLL，
six.学长·2024-09-06 02:57

出分第10天：2022-07-05

抽空整理簿册，打印样本。下午2:30跟着校车出发去看节目。晚上差不多六点才回来。他们散了后商讨活动报备问题，主持稿基本定稿。LILY在家吃烧饼，让她把
格兰素·2024-09-06 00:35

（二）十分简易快速 自己训练样本 opencv级联lbp分类器 车牌识别

强烈建议先阅读上一篇博文，此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与lbp分类器的对比Haar特征分类器的优缺点：优点：准确性：在训练数据充足且质量高的情况下，Haar分类器可以达到很高的检测准确率。成熟稳定：Haar特征分类器是较早使用的特征检测方法之一，经过多年
Sisphusssss·2024-09-05 00:37

游离DNA富集提取试剂盒是否可以提取液体样本中的低丰度DNA？

一、产品简介：BIOG游离DNA富集提取试剂盒是常州百代生物科技股份有限公司研制的专门用于提取较大量液体样本中低浓度DNA的富集提取试剂盒。
清风拂面vv·2024-09-04 18:54

训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因

这会导致训练集的样本更具挑战性，模型在训练集上的表现不如在验证集和测试集上的表现。2.训练和验证集分布差异训练集、验证集和测试集的分布可能存在差异。如果训练集包含更多的噪
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

识别实验笔记和经验总结

数据集大小：确保数据集的样本数量充足且具有代表性，避免数据集过小导致结果不具备普遍性。数据预处理：图像预处理方法：所有模型使用相同的预处理方法（如归一化、裁剪
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

语义分割笔记

样本数量：较大的数据集通常可以提升模型的泛化能力，但收集和标注大量样本是一个费时费力的过程。数据多样性：如果数据集包含多样化的
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

Signac::EnhanceCoveragePlot 参考实现流程

通过将多个样本的Coverag
倪桦·2024-09-04 12:23

第四讲：拟合算法

插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但是如果样本点太多，那么这个多项式次数过高，会造成龙格现象。
云 无 心 以 出 岫·2024-09-04 08:53

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

关键概念Precision（准确率）：精确率表示在模型预测为正例的所有样本中，实际上为正例的比例。它的计算公式为：Precision=TruePositive
fydw_715·2024-09-04 06:11

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

基于深度学习的动态对抗策略

这类策略结合了对抗样本生成、模型防御和自适应学习的技术，形成了一种具有持续学习和适应能力的对抗防御框架。
SEU-WYL·2024-09-03 22:22

计量经济学中的检验——F检验（概念、检验假设、适用条件及操作流程）

接之前的t检验博文F检验的适用场景从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。
佛系研go·2024-09-03 18:29

血液DNA提取产量高吗？

产品特点◎操作简便快速，20分钟左右可获得理想的DNA；◎提取DNA纯度高，无抑制剂，1.7◎产量更高，较国内同类产品高出20%；◎样本范围广，可用于新鲜、冷冻或陈旧的血液样本。
清风拂面vv·2024-09-03 15:54

CART算法

分类树可以处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，它输出的是样本的类
ziworeborn·2024-09-03 08:46

学习小组Day6笔记--魏麻将

R包是R函数，编码和样本数据的集合，它们存储在R环境中的名为“library”的目录下。默认情况下，R在安装过程中安装一组软件包。当需要某些特定的目的时，也可根据需要添加更多的包。
魏麻将·2024-09-03 08:34

生成式AI：创造性智能的新纪元

生成式AI是一种利用机器学习算法，特别是深度学习技术，来生成新的数据样本的人工智能。这些数据样本在统计上与训练数据相似，但又
Lill_bin·2024-09-03 04:58

细菌/真菌DNA提取注意事项

产品特点◎提取DNA纯度高，无抑制剂，A260/A280为1.7-1.9；◎产率高，同样的样本量提取的DNA更多；◎不含苯酚和氯仿等有毒溶剂，安全无毒；◎细胞壁较厚的革兰氏阳性菌和真菌也有较好的提取效果
清风拂面vv·2024-09-03 01:37

数学漫步——贝叶斯估计思想

统计学中有两个大的学派：频率学派(也称经典学派)，和贝叶斯学派总所周知统计推断是根据样本信息对总体分布或者是总体特征数进行推断，经典学派和贝叶斯学派就是通过统计推断的不同方式划分的，经典学派的统计推断是依据样本信息和总体信息来进行推断
罗泽坤·2024-09-02 08:35

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

这两个网络分别处理输入的对比样本，通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。在人脸识别中，Siamese网络通过计算输入人脸
幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

科研绘图系列：R语言组合堆积图（stacked barplot with multiple groups）

介绍通常堆积图的X轴表示样本，样本可能会存在较多的分组信息，通过组合堆积图和样本标签分组信息，我们可以得到一张能展示更多信息的可发表图形。
生信学习者2·2024-09-02 01:45

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

GID数据集：大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介：GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集（GID-5）和精细土地覆盖集（GID-15）两个部分。大规模分类集（GID-5）包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别，共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中，训练集为120景图像，验证集为
GIS潮流·2024-09-01 18:33

机器学习小组第三周：简单的数据预处理和特征工程

20200311数据归一化在量纲不同的情况下，对于部分算法不能反映样本中每
-Helslie·2024-09-01 12:24

oracle 19c 克隆数据库到本地，感受丝般顺滑

安排19c单机linux本机已经有一个实例apex，新实例名就叫orcl吧，数据要一样本机IP:192.168.1.2ORACLE_HOME:/u01/app/oracle/product/19.0.0
whn1977·2024-09-01 12:52

决策树(decision tree)

决策树就是像树结构一样的分类下去，最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记，所以有些地方也不是很清楚。
a15957199647·2024-09-01 03:55

时间真是一剂良药

刚开始的时候，还真是不习惯，很多次都有想主动联系你的冲动，我一直在努力克制自己，可即便你只是在新年或者我生日的时候给予我祝福，我也只会浅浅的回复一句“谢谢”，害怕自己多说一句，会彻底打破这样本已平静的局面
莫凌_d1f5·2024-08-31 21:51

PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数

这个函数在处理序列数据或生成数据增强样本时非常有用。二、语法和参数语法:torch.repeat_in
Midsummer-逐梦·2024-08-31 21:19

机器学习（2）单变量线性回归

我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。
天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

机器学习 第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)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
Rin__________·2024-08-31 05:02

1-pipeline()函数-transformers-python库

文章目录`pipeline()`函数情感分析目前可用的一些pipelines有：zero-shot-classification（零样本分类）t
Flora-pi·2024-08-31 04:53

【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性

在这个专栏中，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础
石 溪·2024-08-31 04:51

第二期“中博热搜榜”发布 10个“月度十大榜单”出炉

榜单发布博物馆头条讯：第二期“中国博物馆热搜榜”10个榜单今日正式发布，我们选取国家文物局公布的1000家已备案博物馆作为博物馆热搜样本库，按照展览、公众、传播、品牌四个方面的维度，设置原创指数、学术指数
艺术时间ArtTime·2024-08-31 00:54

爬取MalwareBazaar实现恶意样本数据自由

最近在做恶意软件的研究时，发现一个主要问题就是缺少样本，在网上搜索后发现各个开源的数据集都有各种各样的问题，如这个DikeDataSet:https://github.com/iosifache/DikeDataset
梦想闹钟·2024-08-30 18:51

数学建模—SPSS学习笔记

1、描述统计（描述一组数据的集中和离散情况）SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准：度量（定距变量IntervalData）【可以分类（=和≠），可以排序（>和和30)，其样本均值都近似服从正态分布。
shellier·2024-08-30 17:44

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

概述在物体检测中1，IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。
码大哥·2024-08-30 15:58

目标检测：Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection - 2017【方法解读】

目录摘要：1.引言2.相关工作3.对象检测3.1.边界框回归3.2.分类3.3.检测质量4.级联R-CNN4.1.级联边界框回归4.2.级联检测摘要：在目标检测中，需要一个交并比（IoU）阈值来定义正样本和负样本
智维探境·2024-08-30 15:27

遥感影像-语义分割数据集：Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm
GIS潮流·2024-08-30 10:56

音频PCM的能量dB计算

以下是详细的计算过程（以16位PCM为例）：1.计算RMS值对于PCM音频数据，每个样本代表声音的幅度。如果有一个包含(n)个样本的音频片段，其幅值分别为x1,x2,...,xnx_1,x_2,...
彷徨而立·2024-08-30 05:26

程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法

用自己的话说聚类是根据不同样本数据间的相似度进行种类划分的算法。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。什么是K-means聚类用官方的
zygswo·2024-08-29 18:39

【技术博客】生成式对抗网络模型综述

生成器接收随机变量并生成“假”样本，判别器则用于判断输入的样本是真实的还是合成的。两者通过相互对抗来获得彼此性能的提升。
MomodelAI·2024-08-29 13:23

『学概念找员外』什么是比特币ETF基金&可以买入吗？

概念科普什么是指数基金先说什么是指数，指数就是某个机构根据自己挑选的样本股票的价格，统计出来可以衡量过去股票市场价格走向的数据。
刘员外__·2024-08-29 12:17

数据的判断

2、原始样本量在其中发挥什么作⽤？我们所关心的绩效记录的最大期望值，受原始样本的大小
深海凝视·2024-08-29 11:45

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

模型过于简单：如果模型过于简单，则很难从样本中学习到有效的特征。考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。
该醒醒了~·2024-08-29 11:53

概率论中的卷积公式

在统计学中，卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的？卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子？如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性？
Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类

学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类
泠泠风来·2024-08-29 06:21

Datawhale AI夏令营-task03

**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化，对于图像而言，数
ghost_him·2024-08-29 06:50

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法，因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。
一休哥助手·2024-08-29 06:50

机器学习——支持向量机

一、间隔与支持向量  给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m
酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20
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