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scikit-learn实现SVM

最大间隔超平面：SVM的目标是找到能够最大化训练样本间隔的超平面。间隔被定义为到最近训练样本点的距离，这些点被称为支持向量。这种策略的优势在于它提供了一种防止模型过拟合的方法，从而提高了泛化能力。

PeterClerk·2025-02-04 19:23

自定义数据集，使用朴素贝叶斯对其进行分类

数据集定义：-data列表包含了文本样本及其对应的情感标签。每个元素是一个元组，第一个元素是文本，第二个元素是标签。特征提取：-使用CountVectorizer将文本转换为词频向量。

知识鱼丸·2025-02-04 14:40

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本

shimly123456·2025-02-04 01:28

ssGSEA中GSVA调用报错的解决方法

ssGSEA中GSVA调用报错问题expr是表达谱，表达数据矩阵，行是基因，列是样本。cellMarker是一个包含基因集的列表。

影林握雪·2025-02-03 18:30

使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类

创建一个简单的二维数据集，其中每个样本有两个特征，并且属于两个类别之一。

Luzem0319·2025-02-03 17:15

初入机器学习

辰尘_星启·2025-02-03 14:54

2024年中国自由贸易试验区最新名单

个自由贸易试验区，73个片区，本次分享的数据包括自贸区名单、自贸区明细、以及自贸区DID的3份数据一、数据介绍数据名称：中国自由贸易试验区明细数据数据范围：八批自由贸易试验区数据年份：2009-2024年数据样本

经管数据库·2025-02-03 12:07

最小边际采样在分类任务中的应用

一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中，模型会对每个样本预

ningaiiii·2025-02-03 11:57

网络安全最新网络安全工具大合集_remnux部署

Rekall–Google开发的内存分析框架.Volatility–提取易失性内存（RAM）中的样本.移动AndroidForensicToolkit–允许你从安卓手机中提取短信记录，通话记录，照片，浏览历史

2301_79985178·2025-02-03 09:17

【代码随想录训练营】【Day01】第一章｜数组｜数组理论基础｜704.二分查找｜27.移除元素

数组的存储地址是一片连续的空间数组中存储的元素都是相同类型的修改数组中某一元素的值时，只能覆盖（重新赋值）更多有关数组的理论基础可查阅：《代码随想录》数组理论基础704.二分查找题目详细：LeetCode.704注意：二分查找对数据样本有明确的要求

蚝油菜花·2025-02-03 02:48

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-图像金字塔(拉普拉斯金字塔)

拉普拉斯金字塔:使用原始图片-pyrUp(pyrDown(Gi))，获得的结果有一点像边缘轮廓的提取上图的意思：1.进行低通滤波2.进行样本的下采样3.进行样本的上采样4.原始图片-经过上面三步后的图片代码

weixin_33908217·2025-02-02 20:03

Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类

一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数

飞Link·2025-02-02 15:26

【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】

文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇

是阿牛啊·2025-02-02 14:54

机器学习-期末复习题

A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化‍将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-02-01 14:21

数据分析新技能：如何进行Mann-Whitney U检验

Mann-WhitneyU检验Mann-WhitneyU检验是一种非参数统计方法，用于比较两个独立样本的分布。它特别适用于数据不满足正态分布或存在异常值的情况，是t检验的非参数替代方法。

蓝皮怪·2025-02-01 10:56

【单细胞-第三节多样本数据分析】

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\1.GSE183904.RmdGSE183904数据原文1.获取临床信息筛选样本可以参考临床信息rm(list=ls())library(tinyarray

遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-02-01 04:30

毕设分享基于Kmeans的图像分割算法软件设计

1Kmeans聚类算法基本原理K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的

bee_dc·2025-01-31 23:26

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题.首先,我使用了以下信号(仅复制您的上一个条目),使其成为4个样本

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

python 阴暗图像亮度增强对比度增强去雾

背景说明最近在处理图像，发现一些样本由于逆光原因过于阴暗，影响图像识别。解决时，可以在训练样本中加入类似的图像，或者手动把相关图像进行颜色变化。这里主要介绍手工颜色变化。

weixin_37763484·2025-01-31 14:06

PyTorch 快速入门

Dataset用于存储样本及其对应

無量空所·2025-01-31 10:02

单细胞-第五节多样本数据分析,打分R包AUCell

文件在单细胞\5_GC_py\1_single_cell\3.AUCell.Rmd1.基因rm(list=ls())load("g.Rdata")2.AUCellhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9897923IF:NANANA用这个文章里的方法，将单细胞亚群的marker基因与ros相关基因取交集，用作AUCell的基因集Theinters

遗落凡尘的萤火-生信小白·2025-01-31 09:20

课前准备---多样本ATAC联合分析（封装版）

作者，EvilGenius大家好，我们的课程已经在进行中了，需要分享给大家很多的分析资料，大家好好学习，资料很珍贵，好好保存。ATAC的主流分析内容1）Readfilteringandalignment2）Barcodecounting3）Identificationoftransposasecutsites4）Detectionofaccessiblechromatinpeaks5）Cellca

追风少年ii·2025-01-31 09:50

【AI中数学-数理统计-综合实例-包括python实现】揭开数据的面纱：真实样本数据的探索与可视化

第五章：数理统计-综合实例1.揭开数据的面纱：真实样本数据的探索与可视化在人工智能（AI）应用中，数据是构建算法和模型的基石，而数理统计则为我们提供了理解和处理这些数据的工具。

云博士的AI课堂·2025-01-30 19:22

Python计算【15】

文章目录t分布理论基础python参考文献t分布理论基础通常用于样本量较小或总体标准差未知的情况下，进行假设检验和构建置信区间。

sakura_sea·2025-01-30 08:22

论文AI率：检测原理是什么？该如何降低论文AI率？

和AI大模型一样，AI检测的核心也是机器学习模型，它们在包含人类创作和AI生成文本样本的大型数据集上进行训练，通过学习每种文本中存在的模式和特征，以此来区分人类创作的文本和AI生成文本。

迪娜学姐·2025-01-30 02:40

机器学习Day1

背景以周志华教授的《机器学习》为核心学习AI知识2.绪论中的重要概念整理机器学习的目的：利用经验（数据）来改善系统性能记录：(key1:value1,key2:value2…)数据集：记录的集合示例（样本

一飞学编程·2025-01-30 01:36

如何从零开始训练大模型（预训练方向）

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。

AI小白熊·2025-01-29 16:43

费雪的线性判别分析(2)

《费雪的线性判别分析》分为两部分，这是第二部分，第一部分的连接如下：费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类，必须计算出阈值w0w_0w0，求解方法有两种：贝叶斯方法。

CS创新实验室·2025-01-28 09:55

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时，确实可能出现样本不均衡问题，且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡？

司南锤·2025-01-28 08:18

如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题

1.生成对抗数据增强（Copy-PasteAugmentation）原理：将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中，低成本生成平衡数据。适用场景：小目标（如车辆、船只）或极端稀疏类别（如灾害损毁区域）。PyTorch实现：importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_

司南锤·2025-01-28 08:18

python识别复杂验证码2020_python 验证码识别示例（二）复杂验证码识别

一：下载验证码验证码分析，图片上有折线，验证码有数字，有英文字母大小写，分类的时候需要更多的样本，验证码的字母是彩色的，图片上有雪花等噪点，因此识别改验证码难度较大二：二值化和降噪：三：切割：四：分类：

y921112y921112·2025-01-28 02:01

【机器学习】自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-01-28 01:26

均值（信息学奥赛一本通-1060）

【题目描述】给出一组样本数据，包含n个浮点数，计算其均值，精确到小数点后4位。

Doopny@·2025-01-27 22:05

二、机器学习模型评估与选择

机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度：分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m，精度=1-错误率。

没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

利用MetaNeighbor验证重复性和跨物种分群

进行跨物种研究时，我们经常需要进行注释结果的比较和归类，或者同一物种不同样本之间的注释验证。R语言中有一个包就可以利用直观的热图展示这一需求。

木与长清·2025-01-27 14:41

Gumble Distribution耿贝尔分布

耿贝尔分布是样本最值的分布摘选自一些网页的资料度娘百科：耿贝尔分布是根据极值定理导出，由费雪(R·A·Fisher)和蒂培特(L·H·C·Tippe-tt)于1928年发现各个样本的最大值分布将趋于三种极限形式种的一种

MapC·2025-01-27 14:34

安装温湿度监控设备需要完成的操作

安装温湿度监控设备在正确保存样本中起着至关重要的的作用，它能够帮助我们监测和控制样本的温湿度，确保样本在适宜的环境中保存，那么，为了正确保存样本，我们安装温湿度监控设备需要完成哪些工作呢？

BEOL贝尔科技·2025-01-27 13:31

小南每日 AI 资讯 | AI将向“少样本学习”发展？ | 25/01/25

前言欢迎来到AI的奇妙世界！你是否也对人工智能的未来充满好奇？是否想知道AI如何改变我们的生活、工作，甚至是创造力？别走开！本篇文章将带你深入了解AI的最新趋势、技术创新以及未来展望，让你轻松掌握最前沿的信息！如果你觉得内容不错，不要吝啬你的点赞、关注⭐、评论，让我知道你的想法！你的支持就是我持续更新的最大动力！关注我，每日带来精彩AI资讯，解锁未来新趋势！（别忘了，评论区等你来畅聊！）AI行业趋

小南AI学院·2025-01-27 04:05

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测

它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花，每种类型由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）描述。

辞落山·2025-01-27 03:02

统计学中的样本&概率论中的样本

统计学中的样本在统计学中，样本是从总体（Population）中选取的一部分个体或观测值。它用来代表整个总体，并用于估计总体的特征或参数。例如，如果我们想了解一个城市居民的平均收入，我

phoenix@Capricornus·2025-01-26 23:28

Diffusion中guidance_scale 的理解

1.Classifier-FreeGuidance的背景Classifier-FreeGuidance是一种在扩散模型中提高生成样本质量的方法

不当菜鸡的程序媛·2025-01-26 18:50

pytorch torch.vmap函数介绍

自动扩展函数，使其可以作用于批量输入（即N个样本）。提供对批量维度的灵活控制，包括指定输入输出的批量维度。函数签名torch.vmap(func,in_dims=0,out_di

qq_27390023·2025-01-26 16:05

L8打卡学习笔记

支持向量：支持向量是离分隔超平面最近的样本点，它们决定了超平面的

无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。

呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

使用MediaCodec将PCM音频编码为AMR-WB格式

PCM(PulseCodeModulation)音频数据是一种未经压缩的原始音频数据格式，各个音频样本都由固定大小且有符号/无符号的整数值组成。

你好，工程师·2025-01-25 06:11

python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN

也是一种懒惰学习算法，即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息，直到测试样本到达才开始进行分类决策。

weixin_39629269·2025-01-24 21:40

梯度提升决策树树（GBDT）公式推导

###损失函数的推导对于单个样本\((x_i,y_i)\)，逻

化作星辰·2025-01-24 16:27

让您的应用快速拥有账号能力

课程主要内容和亮点：登录功能、获取用户信息、未成年人模式、样本代码和实践。通过本课程的学习，开发者将能够为应用

·2025-01-23 13:06

SVC函数介绍

SVC在小样本和高维空间中表现良好，且能够处理非线性分类问题。函数介绍SVC(C=1.0,kernel=‘rbf’,degree=3,gamma=‘auto’,coef0=0

浊酒南街·2025-01-23 00:14

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