样本第24页

Day20 被看见的力量

快手，是我们观察今天互联网趋势的，一个不容忽视样本。全书主要讲述了两个问题：第一个问题是，从商业模式看，快手做的，是一门怎样的生意？第二个问题是，从内容的层面上，快手为什么能聚集

Rose的小家园·2024-01-16 14:25

R语言机器学习与临床预测模型30--主成分分析(PCA)

统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。协方差：度量两个随机变量关系的统计量，协方差为0的两个随机变量是不相关的。协方差矩阵：在统

科研私家菜·2024-01-16 14:29

survey和surveyCV：如何用R语言进行复杂抽样设计、权重计算和10折交叉验证？

一、引言在实际调查和研究中，我们往往面临着样本选择的复杂性。复杂抽样设计能够更好地反映真实情况，提高数据的代表性和可靠性。

笑不语·2024-01-16 14:49

生活中的科学——最有名的细胞

海拉细胞可连续传代细胞株不会衰老致死可以无限分裂下去起源1951年，美国马里兰州的一位黑人妇女海瑞塔·拉克丝在子宫上发现一个紫色的肿瘤医生取下了肿瘤组织的样本进行研究很快发现拉克丝的肿瘤细胞与其他癌细胞不同不会因为在体内培养而很快死掉海拉细胞似乎有着无限的生长能力每

LAllen·2024-01-16 14:01

答读者问~使用R语言利用SSR数据构建进化树

SSR的数据我也是第一次接触，我看了一下他发给我的数据，是csv格式，每行是一个样本，每列是一个位点。位点的取值是0，和1。这种格式好像叫做二进制的格式。

小明的数据分析笔记本·2024-01-16 14:42

最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)-KNN算法(day03)

该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别.Cover和Hart在1968年提出最初的临近算法邻近算法属于分

JavaHub·2024-01-16 12:05

Python实现递归最小二乘法回归模型(RecursiveLS算法)项目实战

1.项目背景RLS主要是在误差平方和最小的原则基础上,提出一种解析的拟合模型参数的迭代递推公式;可以实现在新的样本数据到来时,利用新的样本数据以及旧的最优模型参数来便捷地计算新的满足最小二乘最优模型参数

胖哥真不错·2024-01-16 11:55

GBDT（梯度提升树 Gradient Boosting Decison Tree）学习笔记

AdaBoost：先从初始训练集训练出一个基学习器，然后基于基学习器的在这一轮的表现，在下一轮训练中给预测错的训练样本更大权重值，以达到逐步减少在训练集的预测错误率。

桂花很香,旭很美·2024-01-16 11:12

斯坦福 Stats60：21 世纪的统计学：第十五章到第十八章

statsthinking21.github.io/statsthinking21-core-site/comparing-means.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0我们已经遇到了许多情况，我们想要询问样本均值的问题

绝不原创的飞龙·2024-01-16 10:38

#植物单细胞核转录组利用单细胞核转录组挑战非模式生物-荔枝花芽发育分化过程

近期，发表于《JournalofExperimentalBotany》的植物单细胞核转录组文献，以荔枝成花过程中关键发育时期的三种不同状态的芽为研究对象，首次建立荔枝芽样本的单细胞核测序体系，完成了首例荔枝单细胞图谱构建

SHANGHAILINGEN·2024-01-16 09:40

书生·浦语大模型实战1

_哔哩哔哩_bilibili大模型之所以能收到这么高的关注度，一个重要原因是大模型是发展通用人工智能的重要途径深度信念网络：（1）又被称为贝叶斯网络，是一种有向无环图（2）可以在任意叶子节点生成无偏的样本集合

__如果·2024-01-16 09:54

半监督学习 - 三元组学习（Triplet Learning）

三元组学习是通过构造三元组（triplet）来训练模型，每个三元组包含一个锚点样本（anchorsample）、一个正样本（positivesample）和一个负样本（negativesample）。

草明·2024-01-16 09:44

干货|单因素变量生存分析后续——如何加个HR和95%CI

我不会锕，老板”------------------“不会，管我屁事”也有这种样子——不会——那我就学吧丁香园答复说：在Excel表格中输入”=tinv（概率，自由度）“可以获得t值，自由度为实验组和对照组样本量之和再减去

f515e62cac68·2024-01-16 08:35

机器学习算法——KNN算法

1.2KNN算法的基本思想：根据数据样本之间的距离，将一个新数据点分类到离它最近的k个训练数据点中出现最多的类别。底层思想：物以类聚，人以群分；近朱者赤，近墨者黑。

AI天任·2024-01-16 07:10

群体结构分析

：对群体结构和亲缘关系进行评估以确定使用的统计模型和获得相应的矩阵评估内容（遗传上差异过大应剔除，相似性高的保留其一）Structure是与PCA、进化树相似的方法，就是利用分子标记的基因型信息对一组样本进行分类

滴滴_54f1·2024-01-16 07:10

StanFord 机器学习公开课笔记(4):生成学习算法

本讲视频及讲义链接生成学习算法生成学习算法和判别学习算法的区别判别学习算法(Discriminative)我们之前学习过Logistic算法来解决分类问题，回想一下分类过程：我们使用所有训练样本训练出一个函数

v1gor·2024-01-16 07:03

多渔：模仿、截流、创新！

并且是搜集的越多，越全面越好，这就有了一个非常全面的样本分析，从这些样本中去粗取精，提炼要点，就可以把项目的整体思路和架构，具体的细节流程等脉络，梳理的很清楚，等到再去做项目的时候，就会有的放矢，目标明确

多渔·2024-01-16 06:38

目标检测-One Stage-YOLOv8

文章目录前言一、YOLOv8的网络结构和流程二、YOLOv8的创新点三、创新点详解CSP、C3和C2fTaskAlignedAssigner正样本分配策略DistributionFocalLoss关闭Mosiac

学海一叶·2024-01-16 06:34

胜任素质结构的可能模型

，技能水平，社会角色，自我概述，特质和动机，其特点与绩效相关，在参考了麦克利兰的冰山模型和斯宾塞的洋葱模型后，我产生一定的联想模型构建第一步是研究方法，在行为事件访谈法后，以一定的绩效标准，选定相关的样本

04f4bfbce023·2024-01-16 06:29

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别（人脸检测）

首先要采用样本的Haar特征训练分类器，从而得到一个级联的AdaBoost分类器。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。

人工智能研究所·2024-01-16 06:21

花式反沙箱

我会着重讲解我觉得有趣的手法，当然有趣不等于实用，如果你分析过APT组织的样本，会发现那些原理简单且有效的方法会被更多的使用（比如主机名/用户名/进程黑

杭州默安科技·2024-01-16 04:24

随心日记5/29价值！

这样本身一万的本金通过流转回到我们自己手中可能就是一万零三百了，这个时候在担上责任，我们把一万本金换成一部

要比昨天快乐·2024-01-16 04:18

AnyDoor任意门：零样本物体级图像定制化

文章目录一、AnyDoor简介二、AnyDoor方法（一）ID特征提取（二）细节特征提取（三）特征注入（四）视频、图像动态采样一、AnyDoor简介“任意门”算法：可以将任意目标传送到指定场景的指定位置，无需微调，便捷生成高质量、高保真的合成图像。被传送的目标会自动对新的场景进行姿态、角度、动作等方面的调整，确保生成图像的多样性以及和谐度。该算法可以完成多种图像生成或编辑任务如：图像定制化，多目标

丁希希哇·2024-01-16 04:15

将事件抽取看作机器阅读理解（EMNLP2020）

第二个优势也为零样本EE打开了一扇门:对

Ly大可爱·2024-01-16 03:31

提示的艺术：基于类型特定提示的事件检测（ACL2023）

2、主要贡献：比较了各种形式的提示来表示事件类型，并开发了一个统一的框架，以整合特定于事件类型的提示，用于监督、少样本和零样本事件检测。3

Ly大可爱·2024-01-16 03:01

多语言生成式语言模型用于零样本跨语言事件论证提取（ACL2023）

先前工作中模板的设计是依赖于语言的，这使得很难将其扩展到零样本跨语言转移设置。2、主要贡献：作者提出了一项研究，利用多语言预训练生成模型进行零样本跨语言事件论证提取，并提出了X-GEAR模型。

Ly大可爱·2024-01-16 03:01

K - 近邻算法

1、算法介绍KNN（KNearNeighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

想做后端的前端·2024-01-16 03:58

Train/Dev/Test sets的比例选择；防止过拟合的两种方法：L2 regularization和Dropout；梯度消失和梯度爆炸的概念和危害；梯度初始化；梯度检查

Train/Dev/Testsets的比例选择一般地，我们将所有的样本数据分成三个部分：Train/Dev/Testsets。

stay or leave·2024-01-16 02:01

文文学霸·2024-01-15 23:26

12月威胁态势 | 0day占比超82%！两大勒索家族“均分天下”

以下简称“报告”）报告显示，12月份新增安全漏洞1511个，APT攻防较量日趋复杂，成为网络空间与现实地缘政治融汇交织新的风险点；监测发现当前较活跃的勒索病毒家族是Nemucod和Wacatac，病毒样本占比分别为

亚信安全官方账号·2024-01-15 20:03

阿里资深程序员，给后辈的一点建议，让你少走弯路

其他方面也算成功，至少和同龄人和自己起点一样本科生来说，作为过来人有几点说一下：前面四点主要针对三年经验以内的。后面的几点写给3年到8年的同行，最后一段写给所有的同行。

观察与前沿·2024-01-15 18:46

单细胞转录组测序揭示了动脉粥样硬化免疫细胞的异质性

最近的研究已经在人类动脉粥样硬化病变和PBMC样本中使用了免疫细胞的scRNA-seq，研究证实了已知的细胞亚群，也识别出的新的免疫细胞亚群，鉴定出HIV+患者的PBMC中显著上调基因。

晶典教你玩转科研·2024-01-15 16:01

CVPR2021佳作 | One-Shot都嫌多，Zero-Shot实例样本分割

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G给一个包含了未知种类多个实体的没训练过的新样本(thequeryimage)，如何检测以及分割所有这些实例？？？

计算机视觉研究院·2024-01-15 15:50

[2019CVPR论文笔记]Doodle to Search Practical Zero-Shot Sketch-based Image Retrieval

摘要文章地址：http[https://arxiv.org/pdf/1904.03451v1.pdf]在本文中，我们研究了基于零样本的草图图像检索（ZS-SBIR）的问题，其中人类草图被用作查询以从不可见的类别中检索照片

qq_44932092·2024-01-15 15:50

【零样本草图检索】Doodle to Search: Practical Zero-Shot Sketch-based Image Retrieval

Motivationssketch的数量和种类都很少，所以发展ZS-SBIR。而存在三个问题：sketch与image的domaingap；sketch的高度抽象；ZSL中从seenclass到unseenclass的语义迁移。需要合适的数据集能够包括上述挑战。Contributions1、发布新数据集QuickDraw-Extended。首先，数据集能模拟sketch与image之间的差距（比S

x124612·2024-01-15 15:50

FGSM方法生成交通信号牌的对抗图像样本

背景：生成对抗样本，即扰动图像，让原本是“停车”的信号牌识别为“禁止驶入”实验准备模型：找一个训练好的，识别交通信号牌的CNN模型，灰度图像模型地址：GitHub-Daulettulegenov/TSR_CNN

Rnan-prince·2024-01-15 15:48

python Kmeans算法解析

一.概述首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，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以及规律。

大数据_zzzzMing·2024-01-15 15:35

奈奎斯特-香农采样定理的理解（结合cos(8.5t)和傅里叶变换）

以下是该定理的核心要点：采样定理的陈述：为了从其样本中无失真地重构一个连续时间信号，采样频率（采样率）必须至少是信号中最高频率成分的两倍。这个最低的采样频率被称为“奈奎斯特频率”。

忙什么果·2024-01-15 14:13

机器学习 | 多层感知机MLP

机器学习|多层感知机MLP1.实验目的自行构造一个多层感知机，完成对某种类型的样本数据的分类（如图像、文本等），也可以对人工自行构造的二维平面超过3类数据点（或者其它标准数据集）进行分类。

rookiexiong·2024-01-15 12:59

2023-01-03

现在是苦苦等待样本，每天去病房查病例可以部分解决这个问题，可是不勤快，害怕去病房，只想待在寝室躺着玩手机。前两天回了一趟家，跨了年，给家人买东

小浣能干脆面_6854·2024-01-15 10:08

K邻近和KNN

别KNN：•KNN算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成，使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法，没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点

hema12138·2024-01-15 10:37

geemap学习笔记 03 geemap maker_cluster使用篇

二、geemap中maker_cluster的使用1.导入包，加载地图底图2.读入样本点和矢量范围信息3.geemap中maker_cluster展示总结前言本文主要介绍一下在geemap中maker_cluster

弈落馨·2024-01-15 09:21

聚类算法之Kmeans聚类详解

聚类算法是无监督学习算法，它根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧氏距离法。

进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

集成学习之Adaboost算法详解

AdaptiveBoosting(自适应提升)是基于Boosting思想实现的一种集成学习算法，核心思想是提高【在前一步中分类错误的样本权重】来训练一个强分类器，错误的数据会“放大”，正确的数据会“缩小

进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:41

python统计分析——随机抽样（np.random.choice）

（2）size，表示需要抽取的样本数量，如果直接为数字，则按数字抽取对应的样本量；如果为数字组成的元组，则表示抽取样

maizeman126·2024-01-15 09:49

苦苦寻找终于找了重要的东西分享一下

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpplt.close('all')Fs=10#每秒样本数量fc=30#载波频率30Hz,30cycles/secT=1

黄鱼脑干细胞·2024-01-15 08:03

高级提示词工程，当少样本学习不足以解决问题时的解决方法

英文原文地址：https://towardsdatascience.com/advanced-prompt-engineering-f07f9e55fe01高级提示词工程，当少样本学习不足以解决问题时的解决方法

lichunericli·2024-01-15 08:56

概率论与数理统计————1.随机事件与概率

一、随机事件随机试验：满足三个特点（1）可重复性：可在相同的条件下重复进行（2）可预知性：每次试验的可能不止一个，事先知道试验的所有可能结果（3）不确定性：每次试验不能确定实验结果随机试验记作E样本空间

辣个骑士·2024-01-15 08:45

【期末总复习】计算机视觉导论

生成网络试图生成与真实数据相似的样本，而判别网络则试图区分生成网络生成的样本和真实数据。

hellenionia·2024-01-15 08:43

机器学习---lightGBM

AdaBoost两个问题：(1)如何改变训练数据的权重或概率分布提高前⼀轮被弱分类器错误分类的样本的权重，降低前⼀轮被分对的权重(2)如何将弱分类器组合成⼀个强分类器，亦即，每个分类器，前面的权重如何设置采取

三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:24

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