样本第25页

Pytorch中的标准维度顺序

在PyTorch中，如果一个张量包括通道数（C）、宽度（W）、高度（H）和批量大小（N），那么它的标准维度顺序是[N,C,H,W]，即：第一个维度N是批量大小，表示一次处理的样本数。

实名吃香菜·2024-01-15 07:49

【数据预处理】什么时候需要数据归一化？

无量纲化避免数值问题，避免因过大或过小的异常值引发的数值问题，去除奇异样本数据导致的不良影响。

dataloading·2024-01-15 07:13

半监督学习 - 半监督支持向量机（Semi-Supervised Support Vector Machines）

什么是机器学习半监督支持向量机（Semi-SupervisedSupportVectorMachines，S3VM）是支持向量机（SVM）的一种扩展，旨在处理训练数据中只有少量样本被标记的情况。

草明·2024-01-15 06:47

第4章一元线性回归

线性回归模型一元线性回归模型总体回归函数，截距，斜率，误差项二、线性回归模型的系数估计普通最小二乘（ordinaryleastsquares，OLS）估计量参数估计量预测值参数三、拟合优度回归（regression）可由解释的样本方差的比例被解释平方和

流焱之舞·2024-01-15 06:23

2021-09-03

的不同阶段的肺癌原创图灵基因图灵基因今天收录于话题#前沿生物大数据分析JohnsHopkinsKimmel癌症中心的研究人员开发了一种新的人工智能（AI）血液检测技术，该技术已被证明可以在近800名癌症患者和非癌症患者的样本中检测出

图灵基因·2024-01-15 01:37

2022-05-24 男核

昨日官宣，大连市上周常态化核酸检测样本全部检出，结果均为阴性。今天又开始第二轮男性检测，有人戏称男核。随着核酸检测步入常态化，检测形式也跟着简洁了许多。

快乐的老猫·2024-01-15 01:25

这篇12分只有2张图的文章思路值得借鉴

作者对致命性前列腺癌的未治疗初级样本以及去势抵抗后的样本进行了基因组测序，分析了前列腺癌原发肿瘤活检中的基因改变，评估相同

科研菌·2024-01-15 00:02

组队学习《动手学深度学习》Task01学习笔记

Task01包含了线性回归模型，softmax模型，多层感知机，文本预处理，语言模型，循环神经网络这几块内容这里主要记录一些零碎的笔记，主要是关于理论1、线性回归模型就是使用了一个线性函数去拟合样本，得到预测值

612twilight·2024-01-14 23:46

2019组织架构变动（2）

这样本身并没有问题

人文CTO·2024-01-14 22:54

机器学习_基本机器学习术语

特征的维度指的是特征的数目(不是数据集里面样本的个数)，不同的数据集中的数据特征的维度不同，有多有少。少，可以少到仅有一个特征，也就是一维特征数据。比如房价(标签)仅依据房屋面积(特征)而定。

you_are_my_sunshine*·2024-01-14 21:54

KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同

KNN算法：思想：KNN是一种监督学习算法，通过找到与新样本最相似的K个训练样本，进行分类或回归。基于特征空间中的邻近性，相似的样本在空间中也是相邻的。异同：监督学习：KNN需要有标签的训练数据。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32

circNet:人类环状RNA数据库

circRNA-miRNA-gene的ceRNA调控网络，网址如下http://syslab5.nchu.edu.tw/CircNet/数据库构建的流程如下所示从SRA数据库中收集了来自26个不同组织，共464个样本的

生信修炼手册·2024-01-14 19:38

Microsoft Excel 直方图

直方图1.数据示例2.打开EXCEL3.settings4.单击直方图柱，右键“添加数据标签”References1.数据示例2.打开EXCEL数据->数据分析->直方图3.settings输入区域=样本值

Yongqiang Cheng·2024-01-14 19:42

如何设置批次尺寸?

批次尺寸（BatchSize）是机器学习中的一个重要概念，它指的是在训练模型时，每次传递给网络的数据样本数量。设置合适的批次尺寸对于模型的训练效率和效果都有重要影响。

CA&AI-drugdesign·2024-01-14 19:54

Consistency Models终结扩散模型

最近看到一篇论文，觉得特别有意思，并且在学术界引起了不小的动静，他就是一致性模型，据说图像生成效果快、质量高，并且还可以实现零样本图像编辑，即不进行一些视觉任务训练，可以实现图像超分、修复、上色等功能。

qq_41146932·2024-01-14 18:43

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

其主要思想是将数据集中的每个样本点分配给离它最近的质心，然后更新质心的位置，重复此过程直到质心不再移动或达到预定的迭代次数。K-均值聚类算法的步骤如下：随机初始化K个质心。

酷爱码·2024-01-14 18:09

史诗级干货长文---K近邻算法

KNN简介k近邻法工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。

SQingL·2024-01-14 18:08

Lecture 5 Model Free Control

image.pngimage.png简单回顾image.pngon-policy学习从该策略下采样产生的样本，同时更新策略。off-policy学习其他策略写（经验）产生的样本，用于更细策略。

BoringFantasy·2024-01-14 17:22

基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战应用

AIMOTC001，密码：AIMOTC001上传模型选择目标平台参数设置选择自动转换转换结果并下载2.基于AidLux的语义分割模型部署dataset2aidlux文件夹包括:•test_imgs：需要推理的图像样本

heromps·2024-01-14 16:39

2020年，再见。

如果每天论盘而不是论首听，每年年底，就可以得到一份样本足够大的情绪图谱。2019年到2020年，网易云音乐的日推风格，被我调教得越来越轻。

不垂直·2024-01-14 15:10

Smith 数

输入样本4

楚瑞涛·2024-01-14 14:03

医只蜗牛·2024-01-14 14:11

丰海洋·2024-01-14 12:06

西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章降维与度量学习

它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。10.1.2kNN算法步骤kNN算法的步骤如下：计算未知样本与训练集中所有样本的距离（通常使用欧氏距离或其他距离度量方法）。

smile-yan·2024-01-14 11:37

专业人士支招：工薪族如何进行艺术品投资收藏

胡红拴：对不了解的作品勿轻易出手◎简介和案例胡红拴，美术评论家，收藏家，原供职于广东省地质局，是广州艺术品收藏圈非常典型的从工薪族转型为专业收藏家的样本。

艺术市场前瞻·2024-01-14 10:49

解释eps, minpts, core point

Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise），存在一些重要的概念，其中包括eps（ε）、minPts和核心点（corepoint）：ε（eps）：ε被用作一个距离阈值，用于确定一个样本与其他样本之间的邻域范围

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:35

工智能基础知识总结--决策树

停止条件当前结点所有样本属于同一类别。当前结点属性集为空，或者是所有样本在所有属性上取值相同。当前结点无样本。决策树分类ID3信息熵：Ent(D)=−∑k

北航程序员小C·2024-01-14 09:23

工智能基础知识总结--逻辑回归

设输入样本为x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈R

北航程序员小C·2024-01-14 09:20

GEE机器学习——利用最短距离方法进行土地分类和精度评定

最短距离方法最短距离方法（MinimumDistance）是一种常用的模式识别算法，用于计算样本之间的相似度或距离。该方法通过计算样本之间的欧氏距离或其他距离度量，来确定样本之间的相似程度或差异程度。

此星光明·2024-01-14 09:44

全连接网络

1.架构参考链接：深度学习开端｜全连接神经网络-知乎基本的结构：输入层(样本数据)；隐藏层(隐藏层的层数和每层的神经元数目需要自己给定)；输出层(预测目标)2.计算神经元是上一层的输入与权重相乘后求和，

Miss_Bueno·2024-01-14 09:36

深度学习算法应用实战 | 利用 CLIP 模型进行“零样本图像分类”

文章目录1.零样本图像分类简介1.1什么是零样本图像分类?1.2通俗一点的解释2.模型原理图3.环境配置4.代码实战5.Gradio前端页面5.1什么是Gradio?

迪菲赫尔曼·2024-01-14 09:34

你多学一样本事，就少说一句求人的话

你多学一样本事，就少说一句求人的话。”为什么喜欢这句话？也许是感同身受，也许是自己骨子里总是泛着口气，想在为自己争口气。为什么喜欢这句话？

会上树的羊·2024-01-14 07:54

数学建模.皮尔逊相关系数假设检验

因为还没进行正态分布的验证四、正态分布验证（1）JB检验所以之前的数据的那个表是错的，因为不满足正态分布（2）Shapiro-wilk检验看最后一列，为p值，由此观之，不符合原假设（3）QQ图因此，小样本不要用

丰海洋·2024-01-14 07:36

深度学习（动手学深度学习pytorch）1

目录预备知识数据操作数据预处理线性代数微积分预备知识数据操作1.行对应样本，列对应属性2.张量（n维数组），Numpy包中的ndarray。

智能打工人·2024-01-14 07:26

漱口水DNA提取试剂盒能否去除蛋白、色素、脂类等杂质污染？

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；◎可用于漱口水样本中DNA的提取，提取后的DNA可用于核酸检测使用；◎不含苯酚和氯仿等有毒溶剂

清风拂面vv·2024-01-14 06:41

调查报告如何撰写的讨论

2.方法：描述调查的设计和实施，包括样本选择、数据收集方法和分析技术。3.结果：呈现调查得出的数据和信息，通常使用表格、图表、统计数据等形式进行展示。这一部分还包括对结果进行描述、分析和解释。

亦旧sea·2024-01-14 06:33

分类方法之判别分析

什么是判别分析判别分析是一种统计学方法，用于确定一组变量如何最好地区分或判别两个或多个预定组别的样本。它试图通过最大化组别间的差异和最小化组别内的差异来找到最优的分类函数。

亦旧sea·2024-01-14 06:33

关于调查项目的讨论

4.确定调查对象和样本：明确你的目标受众是谁，选择一个合适的样本来代表该目标受众。5.确定调查方式：根据

亦旧sea·2024-01-14 06:02

深度生成模型（Deep Generative Models）

什么是机器学习深度生成模型（DeepGenerativeModels）是一类利用深度学习方法生成新样本的模型。这些模型通常被用于生成与训练数据集相似的新数据，例如图像、文本或音频。

草明·2024-01-14 06:53

半监督学习 - 联合训练（Co-Training）

这种方法通常用于解决当训练数据中有大量未标记样本而只有少量标记样本的情况。以下是联合训练的基本思想和步骤：基本思想多视图假设：假设一个样本可以从多个视角（特征集）观察，每个视角提供样本的不同信息。

草明·2024-01-14 06:53

.【机器学习】隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）

一、马尔科夫模型随机过程马尔科夫过程马尔科夫链状态转移矩阵通过训练样本学习得到，采

十年一梦实验室·2024-01-14 06:52

遥感影像-语义分割数据集：Landsat8云数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该云数据集包括RGB三通道的高分辨率图像，在全球不同区域的分辨率15米。这些图像采集自Lansat8的五种主要土地覆盖类型，即水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地。KeyValue卫星类型landsat8覆盖区域未知场景水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地分辨率15m数量训练集17张+测试集20张单张尺寸7600*7600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

ly_0624·2024-01-14 04:57

遥感影像-语义分割数据集：云及云阴影数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：数据集包括108个GF-1宽幅（WFV）的云和云阴影掩码，该数据集用于GF-1WFV图像中的云和云阴影检测。KeyValue卫星类型高分一宽幅覆盖区域未知场景未知分辨率16m数量108张单张尺寸17344*15627原始影像位深16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单通道标签类别对照表像素值类别名（英文）类别名（中文）RGB0NoValuenodata1Cle

ly_0624·2024-01-14 04:56

遥感影像-语义分割数据集：高分卫星-云数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该云数据集包括RGB三通道的高分辨率图像，包含高分一、高分二及宽幅数据集。KeyValue卫星类型高分系列覆盖区域未知场景未知分辨率1m、2m、8m数量12000单张尺寸1024*1024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单通道标签类别对照表像素值类别名（英文）类别名（中文）RGB0Clear无云区域1Cloud有云区域数据处理部分大家是否有这样

ly_0624·2024-01-14 04:25

数据分析学习Day2---商务与统计（第五章）

1.参数统计量表示样本，而参数表示总体2.有偏估计与无偏估计但统计量都是无偏估计时，应该考虑方差即分散程度，选取最小方差的无偏估计。

ghostdogss·2024-01-14 03:10

Dataloader的使用详解

目录官网介绍的Dataloader实践部分DataLoader会自动将目标数据样本划分为多个批次，并根据需要进行数据预处理、数据增强等操作，同时也可以在数据加载过程中进行多线程并行加载，以提高数据加载效率

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:13

深度学习基础教程

epoch：表示将所有训练样本都过一遍的完整训练过程。Tensor：Tensor定义为最多可以包含四个维度的多维数组，但可以通过堆叠来创建更高维度的张

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

吃瓜学习5-第六章支持向量机(间隔与支持向量机、对偶问题、软间隔、支持向量回归)

支持向量机基本概念支持向量机的基本想法：从几何角度，对于线性可分数据集，支持向量机就是找位于两类训练样本"正中间"（或者说找距离正负样本都最远）的超平面，相比于感知机，其解是唯一的，且不偏不倚，泛化性能更好

曼曼668·2024-01-13 23:25

信息系统安全——基于 AFL 的模糊测试

实验3基于AFL的模糊测试3.1实验名称《基于AFL的模糊测试》3.2实验目1、熟悉模糊测试方法2、熟悉模糊测试工具AFL的使用3.3实验步骤及内容1、安装AFL2、任意选择一个有源代码的样本这里采用教材上一个包含栈溢出漏洞的样本

Hellespontus·2024-01-13 23:44

Pytorch将标签转为One-Hot编码

一、标签映射与One-Hot编码过程先进行标签映射，要为每个分类建立一个整数索引，对于每个样本的标签，使用整数索引创建一个长度为类别总数的二进制向量。

夏天是冰红茶·2024-01-13 22:01

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