正负样本第11页

人工智能之参数估计

假设总体X～N（μ，σ2\sigma^2σ2），μ和σ2\sigma^2σ2是未知参数，X1,X2,⋅⋅⋅,XnX_1,X_2,\cdot\cdot\cdot,X_nX1,X2,⋅⋅⋅,Xn是来自X的样本

WEL测试·2024-02-07 09:18

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

在随机森林中，对于每个决策树的构建，会从训练集中随机选择一部分样本进行有放回抽样，同

政安晨·2024-02-07 09:42

Scikit-learn－04.决策树算法

简单来说，分类器就是根据样本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的

sun zi chao·2024-02-07 09:02

人工智能之大数定理和中心极限定理

例如：假设每次从1、2、3当中随机选取一个数字，随着抽样次数的增加，样本均值越来越趋近于总体期望（（1+2+3）/3=2）。依概率收敛：设{XnX_nXn}为一随机变量序列，X为一

WEL测试·2024-02-07 09:28

动手学深度学习-02打卡

泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望。模型选择验证数据集除训练集和测试集之外的数据。目的是为了从训练误差估计泛化误差。

一技破万法·2024-02-07 09:06

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 独创RFAHead检测头超分辨率重构检测头（适用Pose、分割、目标检测）

RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力，这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常

Snu77·2024-02-07 08:25

极大似然概率

极大似然估计是一种统计学的方法，我们用已知的样本数据分布去推测具体的分

zidea·2024-02-07 08:28

Sklearn库知识学习-学习笔记

机器学习"课程内容导学1.1机器学习的目标1.2机器学习分类监督学习监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。

努力奋斗的durian·2024-02-07 08:22

文本分类 tricks

tricks模型训练好后，分类训练集和验证集中以很高的置信度做出错误决策的样本，然后去做这些badcases的分析，如果发现错误标注有很强的规律性，则直接写一个脚本纠正（只要确保纠正后的标注正确率比纠正前明显高就行

想努力的人·2024-02-07 08:36

kmeans实例及代码

也就是说数据样本只有特征x，没有给定y。聚类的目的是找到样本特征潜在的类别，将同类别的样本放在一起。

morie_li·2024-02-07 06:57

【机器学习300问】23、什么是主动学习？

一、带标签的数据很难获得机器学习中，比如监督学习需要带有标签的训练样本才能得到模型，然而在以下几种场景中去获取带有标签的数据是很难的：自动驾驶场景：对自动驾驶汽车收集的高清地图数据或实时摄像头数据进行标注

小oo呆·2024-02-07 06:00

kaggle：泰坦尼克号获救预测_Titanic_EDA##

问题数据来源于Kaggle，通过一组列有泰坦尼克号灾难幸存者或幸存者的训练样本集，我们的模型能否基于不包含幸存者信息的给定测试数据集确定这些测试数据集中的乘客是否幸存。

卜咦·2024-02-07 06:01

机器学习聚类算法

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为多个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:26

Elasticsearch：BM25 及使用 Elasticsearch 和 LangChain 的自查询检索器

在这个例子中：我们将摄取LangChain之外的电影样本数据集自定义ElasticsearchStore中的检索策略以仅使用BM25使用自查询检索将问题转换为结构化查询使用文档和RAG策略来回答问题安装如果你还没有安装好自己的

Elastic 中国社区官方博客·2024-02-07 04:23

七月读书总结

首先反对把孩子当动物一样的用来做实验，我感觉即便是为了研究也只能是在有意选取样本之后，在自然的养育环境中观察发现。比如把孩子和黑猩猩放在一起养育，目的就是为了获取研究数据或者论断，这太可怕了。

93bd497780ed·2024-02-07 03:08

Seurat 单细胞转录组测序数据分析教程（三）——python(scanpy)

Scanpy在其分布中包括该数据集的简化样本，该数据集仅包

coffeeii·2024-02-07 03:31

python小白入门单细胞分析scanpy

这里要注意一下，它和R语言的不同，Scanpy中的行为样本，列为基因

生信小博士·2024-02-07 03:01

GSVA全名Gene set variation analysis（基因集变异分析）简介

与GSEA不同，GSVA不需要预先对样本进行分组，可以计算每个样本中特定基因集的富集分数。换而言之，GSVA转化了基因表达数据，从单个基因作为特征的表达矩阵，转化为特定基因集作为特征的表达矩阵。

Seurat_Satija·2024-02-07 02:01

基于matlab的密度散点图绘制

密度散点图就是在普通散点图的基础上，基于样本点一定范围的样本数计算该样本点的密度，以不同的颜色来显示样本点密度的大小，这样能够直观的显示出数据的空间聚集情况，如下图分别是二维和三维密度散点图2.密度散点图绘制思路

Chaoying.·2024-02-06 23:50

机器学习---概率图模型（隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场）

1.隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据（例如训练样本）对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和推测。

三月七꧁ ꧂·2024-02-06 21:39

2022-11-29 RNA-seq差异表达分析

最近看到一篇文章提到当样本量很大的时候差异表达分析使用秩和检验效果较好。

Zheng_xy·2024-02-06 21:20

谈谈安全对抗的本质

今年的活动，笔者和去年一样，镇守公司，运筹帷幄之中，决胜千里之外，记得去年笔者写过一篇文章《攻防演练后的一点随记》，里面有段内容，如下：今年笔者团队的工作与去年基本一致，主要处理各个兄弟团队和各渠道提交过来的样本以及一些应急响应分析溯源的工作

熊猫正正·2024-02-06 20:33

云深处见晓·2024-02-06 19:24

机器学习-集成学习（模型融合）方法概述

偏差（Bias）与方差（Variance）假设对数据集中一个样本进行n次预测，偏差是预测期望值与样本值的

毛飞龙·2024-02-06 19:13

G7-Semi-Supervised GAN解读

Pytorch1.8.0+cu111论文地址一、理论理解半监督生成对抗网络（SGAN）的鉴别器是多分类器（不单单只是区分哪些是生成器生成的，哪些是真实数据）而是学会区分N+1类，其中N是训练数据集中的类别数，生成器生成的伪样本增加了一个类

我也不太懂·2024-02-06 18:18

集成算法概述

测试时对待测试样本分别通过不同的分类器，汇总最后的结果。投票方式，可分为软投票和硬投票。集成算法一般有三种，分别是Bagging模型、Boosting模型和Stacking模型。

J_Anson·2024-02-06 18:07

1月威胁态势 | 0day占比83%！两大勒索家族“均分天下”

亚信安全正式发布《亚信安全2024年1月威胁态势报告》（以下简称“报告”）报告显示，1月份新增安全漏洞1511个，涉及0day漏洞占83%；监测发现当前较活跃的勒索病毒家族是Wacatac和Nemucod，病毒样本占比分别为

亚信安全官方账号·2024-02-06 18:01

信号（图像）的稀疏重构

直到这里，我相信相当一部分读者或许在心中已经明白了字典学习的第一个好处（1）它实质上是对于庞大数据集的一种降维表示，或者说是信息的压缩（2）正如同字是句子最质朴的特征一样，字典学习总是尝试学习蕴藏在样本背后最质朴的特征

cnjs1994·2024-02-06 17:52

浅谈生成式和判别式模型的区别和联系

现在有一个新样本，我们想要预测它的类别。我们的目标是通过求取条件概率的最大值来对新样本进行分类。

浅白Coder·2024-02-06 17:55

损失函数汇总及手撕代码实现

MSE的计算公式如下：MSE=(1/n)*Σ(i-yi)^2其中，MSE表示均方差损失函数，n表示样本数量，i表示第i个样本预测值，yi表示真实值，(i-yi)^2表示预测值与真实值之间的平方差。

浅白Coder·2024-02-06 17:55

C遗漏知识（个人向）

原码：直接将数值按照正负数的形式翻译成⼆进制得到的就是原码。反码：将原码的符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到反码。补码：反码+1就得到补码。对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。

你小子别偷懒了·2024-02-06 16:50

mysql的基础笔记以及优化方式

MySQL『发明』的，很多服务都有类似的组成部分；第二层中包含了大多数MySQL的核心服务，包括了对SQL的解析、分析、优化和缓存等功能，存储过程、触发器和视图都是在这里实现的；而第三层就是MySQL中真正负责数据的存储和提取的存储引擎

c88c424c7f3d·2024-02-06 16:10

基于BP神经网络粒子群优化BP神经网络 CNN卷积神经网络 LSTM 长短期记忆神经网络

长短期记忆神经网络ELMAN递归神经网络BiLSTM双向长短期记忆遗传算法神经网络七种神经网络回归预测算法汇总（基于Matlab实现）特殊要求：Matlab版本较高MATLAB代码，多输入单输出，换数据直接用，附样本供实验

chBbzEkkf·2024-02-06 15:53

第二十九章图书馆白恋秋暗传消息话剧院鹿潇雨直闯后台

宋老师略微沉疑，“下一次，可以组织一次主题班会之类的活动，中文系学生，今后是靠两样本事安身立命，一样笔杆子，一样嘴皮子。而这这都离不开平素练习，让大家在讲台上多讲多说，这很关键。”宋老师出了一个新的

惊泓之思_b188·2024-02-06 14:37

男男女女的爱情都弱爆了，感受一下人与兽的恋情

电影大湿·2024-02-06 12:40

（一）连续随机量的生成-从t分布采样

令z1,⋯ ,znz_1,\cdots,z_nz1,⋯,zn为i.i.d，分布为N(μ,σ2)N\left(\mu,\sigma^2\right)N(μ,σ2)，样本均值和样本方差分别为:Xˉ=1n(X1

Jay Morein·2024-02-06 12:22

常用数字处理格式校验

1、前端校验1.1要求为数字类型（不限位数与正负）input输入框添加type=“number”当type=number时，仍然可以输入字母e或E。

微凉归期·2024-02-06 11:46

关于一个独栋小别塑的建模笔记清单

3、地上地下檐高都不是必填项，室外地坪相对正负零的标高才是重点。-0.6m。4、开挖深度是室外地坪到垫层底，基础埋深是室外地坪到垫层顶。5、砌体墙的5条清单名称对比：QTQ-内墙-120内墙中

造价小生·2024-02-06 11:21

基于python的k_means算法实现

算法会将数据集分为K个簇，每个簇使用簇内所有样本均值来表示，将该

小菜鸡@·2024-02-06 11:25

精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线

首先，我们需要搞清楚几个概念：1.TP,FP,TN,FNTruePositives,TP：预测为正样本，实际也为正样本的特征数FalsePositives,FP：预测为正样本，实际为负样本的特征

python收藏家·2024-02-06 11:49

多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限，具备零样本能力

多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限，具备零样本能力。一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。

代码讲故事·2024-02-06 10:30

sklearn之模型评估指标总结归纳

sklearn.metrics类下，务必记住哪些指标适合分类，那些适合回归，不能混着用分类的模型大多是Classifier结尾，回归是Regression分类模型accuracy_score（准确率得分）是模型分类正确的数据除以样本总数

lzw2016·2024-02-06 10:57

北京这些律师事务所胜诉率高，值得推荐

我们发起排名的目的也是为了鼓励市场竞争，以竞争来促进他们为我们带来更好的服务，本次对服务满意度的调研法律网随机征集了2300个样本进行调研分析。

娱圈·2024-02-06 10:58

空气质量预测 | Matlab实现基于BP神经网络回归的空气质量预测模型

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，它可以通过学习样本数据的输入和输出之间的关系

天天酷科研·2024-02-06 09:26

机器学习系列——（十一）回归

我们可以收集一组包含多个房屋的数据样本，每个样本包含房

飞影铠甲·2024-02-06 07:50

类型化数组

n个取值范围是0~2^n-1举例：000001···111表示[0-8]n位的有符号整数能表示的个数是2^n个取值范围是-2^(n-1)~2^(n-1)-1举例：000001···111第一位数字表示正负号因此表示

AwyaW1217·2024-02-06 07:32

世上无难事，只要肯登攀

对于方向改变问题，我就考虑了取整函数（Trunc）、符号函数（Sgn）、用到了-1的n次幂正负交替变换的性质，解决了旋转方向的变化问题。

木子lg·2024-02-06 07:33

「深度学习」循环神经网络RNN

一、序列模型的例子二、数学符号定义X^{(i)}：训练样本i的输入序列的第t个元素。T_{X}^{i}：训练样本i的输入序列的长度。Y^{(i)}：训练样本i的输出序列的第t个元素。

Sternstunden·2024-02-06 06:50

针对3CX供应链攻击样本的深度分析

前言近日3CX企业级电话管理系统供应商遭遇供应链攻击，国外各大安全厂商纷纷发布了相关的分析报告，这是一起非常严重的供应链攻击事件，涉及到很多安全层面的问题，根据3CX网站介绍，3CX在全球190+国家拥有超过60W的安装量超过1200万用户，同时3CX已任命知名网络安全公司Mandiant(已被Google收购，专业从事网络安全事件调查分析的网络安全公司)，对这起供应链攻击事件进行调查，前两天笔者

熊猫正正·2024-02-06 06:17

从网上下载的安全研究工具，别乱点

前言前天笔者微信群里有个朋友发了一段聊天记录，说是有一个ShellCodeLoader工具好像是CS木马，如下：笔者本来想从GitHub下载样本研究一下，发现链接已经失效了，于是找群里的朋友要了样本，就给大家简单分析一下