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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

论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

摘要：人们普遍认为，深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于大量使用数据增强来更有效地使用可用的注释样本。
城南皮卡丘·2025-01-22 10:24

Zerox：AI驱动的万能OCR工具，精准识别复杂布局并输出Markdown格式，支持PDF、DOCX、图片等多种文件格式

微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花快速阅读功能：支持零样本OCR识别，兼容PDF、DOCX、图片等多种格式文件。技术：基于GPT-4o-mini模型，能够处理复杂布局文档，输出Markdown格式结果。
蚝油菜花·2025-01-22 04:14

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本
分享总结快乐·2025-01-22 04:38

[2025分类&时序异常检测指标R-AUC与VUS]

梳理了一下分类中常见的指标，这些指标与时序异常检测中新提出的A-RUC与VUS之间的关系真正例(TruePositive,TP):被正确识别为正样本的数量。
沉木渡香·2025-01-21 21:47

机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解

它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类，尽管名字中有“回归”二字，但它实际上是一种分类算法。简单来说，逻辑回归回答的是“这件事发生的可能性有多大”。
HappyAcmen·2025-01-21 20:32

Prometheus存储原理及数据备份还原

prometheus将采集到的样本以时间序列的方式保存在内存（TSDB时序数据库）中，并定时保存到硬盘中。
JohnnySongXY·2025-01-21 15:26

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。
feifeikon·2025-01-21 15:19

Prometheus监控数据类型

Counter计数器，只增不减*_total*_sum*_countrate：求增长率topk：Top前N的信息Gauge反映当前状态，可增可减一般不带后缀直接使用指标，表示当前状态delta：可以获取样本在一段时间返回内的变化情况
xianyuLuo.·2025-01-21 15:46

vid2vid-zero：使用Stable Diffusion进行零样本视频编辑

Paper:WangW,JiangY,XieK,etal.Zero-shotvideoeditingusingoff-the-shelfimagediffusionmodels[J].arXivpreprintarXiv:2303.17599,2023.Introduction:UnreleasedCode:https://github.com/baaivision/vid2vid-zero目录一
ScienceLi1125·2025-01-21 14:12

python pipeline库_Easy Pipeline，一种轻量级的Python Pipeline库

起因是这样的，组内有一个需求，需要挖掘视频中的检测难样本，这样可以极大地减少标注的量，从而降低成本。难样本挖掘的策略，简单来说就是如果视
周不宅·2025-01-21 05:18

OpenBayes 一周速览｜一键部署Qwen2.5-Coder，0编程经验实现代码生成自由！

100图像数据集Muharaf手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集
·2025-01-20 22:17

OpenVoiceV2：零样本跨语言语音克隆技术，支持多种风格控制

1openvoicev2介绍语音克隆技术近年来取得了显著进展，但现有方法通常存在着局限性，例如无法灵活控制语音风格、需要大量多语言数据进行训练、生成速度慢等等。为了克服这些挑战，MyShell.ai团队推出了全新的语音克隆技术OpenVoiceV2，它能够在无需额外训练的情况下，仅凭少量参考音频，就能够克隆任何人的声音，并支持多种语音风格控制，以及快速高效的跨语言语音生成。论文地址：http://
智慧医疗·2025-01-20 22:16

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。
丶2136·2025-01-20 14:54
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