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支持向量机（SVM）简介与应用

SVM的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面（或决策边界），使得不同类别的样本数据能够被该超平面尽可能地分开，同时最大化分类间隔（Margi

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

深度、机器学习算法

在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。

yzx991013·2025-02-26 20:40

有哪些开源大数据处理项目使用了大模型

具体流程包括数据清洗、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等步骤。2.**SWIFT**：阿里开源的大模型微调轻量级框架，用于提高RAG应用的准确度。3.

魔王阿卡纳兹·2025-02-26 19:02

机器学习安全核心算法全景解析

一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入

金外飞176·2025-02-26 12:44

Qwen2.5 技术报告

在后训练方面，用超过100万个样本

三谷秋水·2025-02-26 07:11

python正态检验_Python检验数据是否正态分布

该检验的零检验是样本$x_1,\cdots,x_n$来自于一个正态分布的母体。这个检验的统计量是：$$W=\frac{(\sum_{i=1}^{n}a_{i}x_{

weixin_39748858·2025-02-26 07:10

28、欧几里得距离计算和余弦距离计算

基本思想:求一组样本点到一组向量的最短距离，并且输出其距离信息例如计算样本点（x1,y1）(x2,y2)到样本到样本点（x3,y3）(x4,y4)存在的最小欧式距离，分别是线段x1x3,x2x3,x1x4

sxj731533730·2025-02-26 06:00

DeepSeek动态增量学习技术详解与实战指南

一、主题背景1.Why：破解模型持续进化难题传统全量训练模式面临三大困境：金融风控场景中，每周新增百万级欺诈样本时，全量训练耗时从3小时增至8小时（数据量年增长300%）医疗影像诊断模型遇到新病症类型时

燃灯工作室·2025-02-26 02:09

ffplay播放器源码(七)overlay滤镜

指掀涛澜天下惊·2025-02-26 02:08

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离，而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数

有幸添砖java·2025-02-25 22:11

对比学习小综述

对比学习的目标是将相似样本的表示（Representation）拉近，不相似样本的表示拉远。通过数据增强、损失函数、表示学习目标等步骤实现。

wintercoming111·2025-02-25 15:50

统计学基础知识点刷题（task2）

参考视频：可汗学院《统计学》参考书籍：《深入浅出统计学》文章目录概念1:中心极限定理概念2:置信区间概念3:伯努利分布概念4:误差范围概念5:小样本容量置信区间概念1:中心极限定理核心内容：随着抽样次数趋于

sm376624607·2025-02-25 08:27

PYTHON机器学习小项目教程：预测鸢尾花种类

我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型，该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

jackispy·2025-02-25 01:36

pythonmatplotlib绘图小提琴,Matplotlib提琴图

与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比

极品小神蛋·2025-02-24 14:24

pythonmatplotlib绘图小提琴_Matplotlib提琴图

与箱形图一样，小提琴图用于表示跨不同“类别”的可变分布(或样本分布)的比较。小提琴图形比普通图形更具信息性。

weixin_39797393·2025-02-24 01:20

AI人工智能常见的专业术语

模型（model）：计算机层面的认知学习算法（learningalgorithm），从数据中产生模型的方法数据集（dataset）：一组记录的集合示例（instance）：对于某个对象的描述样本（sample

奇华智能·2025-02-23 19:10

目前，本调查体系覆盖23000个农户、360个行政村，样本分布在全国除香港、澳门、台湾以外的31个省（自治区、直辖市）。农村固定观察点调查体系的基本任务是：通过对固定不变的村和户进行长期跟踪调查，取得

目前，本调查体系覆盖23000个农户、360个行政村，样本分布在全国除香港、澳门、台湾以外的31个省（自治区、直辖市）。

甜橙微醺·2025-02-23 16:16

大语言模型训练数据集格式

每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one-hot编

香菜烤面包·2025-02-23 16:13

大模型训练 && 微调数据格式

每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one-hot

comli_cn·2025-02-23 16:43

DeepSeek引爆递归开发大爆炸！

这个数据集包含了140万个带有“思维链”的推理样本，都是由DeepSeekR1生成的。PrimeIntellect解释说：“DeepSeekR1的研究论文强调了生成高质量合成数据的重要性。作为

极道Jdon·2025-02-23 12:47

【机器学习算法选型：分类与回归】常见分类算法介绍

第2节：常见分类算法介绍在机器学习中，分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域，分类算法都扮演着至关重要的角色。

云博士的AI课堂·2025-02-23 11:37

46-3 护网溯源 - 溯源报告编写

3.样本分析进行手工分析，详细描述样本的特征和行为，包括恶意代码的功能、传播方式、对系

技术探索·2025-02-23 10:02

DEMF模型赋能多模态图像融合，助力肺癌高效分类

目录论文创新点实验设计1.可视化的研究设计2.样本选取和数据处理3.集成分类模型4.实验结果5.可视化结果图表总结可视化知识图谱在肺癌早期筛查中，计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET）作为两种关键的影像学手段

cv君·2025-02-23 06:59

什么是CoT（带有长链思维）的Few-shot Prompting（少样本提示）

使用**带有长链思维（Chain-of-Thought,CoT）的少样本提示（Few-shotPrompting）**是一种强大的技术，能够帮助模型更好地解决复杂问题，尤其是需要多步推理的任务。

早退的程序员·2025-02-22 15:03

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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