正负样本第3页

数学建模—SPSS学习笔记

1、描述统计（描述一组数据的集中和离散情况）SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准：度量（定距变量IntervalData）【可以分类（=和≠），可以排序（>和和30)，其样本均值都近似服从正态分布。

shellier·2024-08-30 17:44

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

概述在物体检测中1，IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。

码大哥·2024-08-30 15:58

目标检测：Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection - 2017【方法解读】

智维探境·2024-08-30 15:27

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

原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000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三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm

GIS潮流·2024-08-30 10:56

音频PCM的能量dB计算

以下是详细的计算过程（以16位PCM为例）：1.计算RMS值对于PCM音频数据，每个样本代表声音的幅度。如果有一个包含(n)个样本的音频片段，其幅值分别为x1,x2,...,xnx_1,x_2,...

彷徨而立·2024-08-30 05:26

程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法

用自己的话说聚类是根据不同样本数据间的相似度进行种类划分的算法。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。什么是K-means聚类用官方的

zygswo·2024-08-29 18:39

ZCC1130T双节锂电池充电控制芯片

1.特点:.涓流/恒流/恒压三段式充电，内设充电电流可达1A;.支持对OV电池充电;短路保护功能;.电池正负极反接保护智能温控技术，充电电流会随温度升高而降低，在不会出现过热保护的前提下输出最大充电电流

ZCWC123·2024-08-29 15:48

【技术博客】生成式对抗网络模型综述

生成器接收随机变量并生成“假”样本，判别器则用于判断输入的样本是真实的还是合成的。两者通过相互对抗来获得彼此性能的提升。

MomodelAI·2024-08-29 13:23

『学概念找员外』什么是比特币ETF基金&可以买入吗？

概念科普什么是指数基金先说什么是指数，指数就是某个机构根据自己挑选的样本股票的价格，统计出来可以衡量过去股票市场价格走向的数据。

刘员外__·2024-08-29 12:17

数据的判断

2、原始样本量在其中发挥什么作⽤？我们所关心的绩效记录的最大期望值，受原始样本的大小

深海凝视·2024-08-29 11:45

YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

模型过于简单：如果模型过于简单，则很难从样本中学习到有效的特征。考虑增加网络的深度和宽度，或使用更复杂的网络结构。

该醒醒了~·2024-08-29 11:53

概率论中的卷积公式

在统计学中，卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的？卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子？如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性？

Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

学习笔记1 三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类

学习笔记1：三大聚类方法：K-means聚类、层次聚类、DBSCAN聚类文章目录前言一、K-means聚类操作过程二、层次聚类操作过程三、DBSCAN聚类操作过程总结前言在样本数量较多的情况下，可以通过聚类将样本划分为多个类

泠泠风来·2024-08-29 06:21

Datawhale AI夏令营-task03

**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化，对于图像而言，数

ghost_him·2024-08-29 06:50

K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读

聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法，因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。

一休哥助手·2024-08-29 06:50

机器学习——支持向量机

一、间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m

酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

GPT-SoVITS语音合成服务器部署，可远程访问（全部代码和详细部署步骤）

Zero-shotTTS可以让用户输入5秒钟的语音样本并立即体验转换后的语音，而Few-shotTTS则可以通过使用仅一分钟的训练数据进行模型微调，从而提高语音相似度和真实性。

学术菜鸟小晨·2024-08-28 19:31

【软考】【多媒体应用设计师】元数据与数字对象标识码

DOI能唯一地标识网络环境下的任何数字对象，它一经产生和分配就永久不变，不随其所标识的对象属性的改变而改变，这是云计算背景下的大数据样本存储和应用技术的体现

软考鸭·2024-08-28 17:19

CnOpenData 线上招聘网站信息表-C来源

字段展示C线上招聘网站信息表公司名称关联公司名称工作地点工作地点所在区域岗位职位描述所属部门待遇福利下属人数工作年限年龄要求语言要求职位类型学历要求专业要求性别要求发布日期样本数据公司名称关联公司名称工作地点工作地点所在区域岗位职位描述所属部门待遇福利下属人数工作年限年龄要求语言要求职位类型学历要求专业要求性别要求发布日期北京中体骏彩信息技术有限公司北京中体骏彩信息技术有限公司北京

CnOpenData_wj·2024-08-28 05:30

E - Red Polyomino 关于回溯和爆搜

回溯只在于样本只有一份。就是传引用的时候。我们只有通过恢复现场。。来尝试其他的

麦克风的纹路·2024-08-27 21:10

机器学习——第十二章计算学习理论

给定样例集D，假设χ\chiχ中的所有样本服从一个隐含未知的分布TTT,D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。令h为χ到y\chi到yχ到y的

adchloe·2024-08-27 20:59

【机器学习】特征提取特征降维

这样的操作把字典样本的每一条数据转化为了矩阵，但是矩阵中含有大量的0（因为数据中的键和值有很多不同），所以称之为稀疏矩阵为了保存数据的高效，一般使用三元组表存储。保存非零数据

de-feedback·2024-08-27 18:20

【机器学习】以KNN为例的交叉验证网格搜索

KNNK-NearestNeighbors简称为KNN，根据k个最近的邻居的类别判断当前样本的类别，k一般取奇数。

de-feedback·2024-08-27 18:20

python验证中心极限定理_中心极限定理的最最通俗解释

设从均值为μ、方差为(有限)的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ、方差为的正态分布。中心极限定理告诉我们，当样本量足够大时，样本均值的分布慢慢

Thegirlisvery·2024-08-27 12:42

精彩白描欣赏四学习绘画的好样本

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可爱的布老虎·2024-08-27 10:01

换电池

在换电池的时候，我知道电池是五号电池，还有电池有正负极，正极是+，负极是-。在装电池的时候不能装反，要注意方向。这是我今天新学到的课外知识。

睿卓·2024-08-26 21:01

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

打手机检测算法是一种利用计算机视觉技术来监测和识别人们在特定区域如驾驶舱、考场或其他敏感区域非法使用手机的行为。这种算法对于提高安全性和确保规则的遵守具有重要意义。以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。-数据集准备：为了训练这样的模型，需要大量的

LNTON羚通·2024-08-26 17:04

CF 967 D. Longest Max Min Subsequence

思路：线段树+贪心，观察题意可知，最终的子序列肯定是正负相间的，那么对于奇数位置，这个数越大越好，对于偶数位置，这个数越小越好。那么就可以贪心的考虑这个问题，设置二

Jiu-yuan·2024-08-26 14:14

研究人员利用ChatGPT的强大功能，创建数字病理学AI工具

数字病理学是一个相对较新的领域，它使用由组织样本创建的高分辨率数字图像来诊断疾病并为治疗决策提供参考。

智写AI·2024-08-26 12:57

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

b.将数据集中的每个样本分配到最近的中心点（即最近的簇）。c.计算每个簇的新中心点，即计算簇内样本的平均值。d.重复步骤b和c，直到聚类中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

风跟我说过她·2024-08-26 05:43

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

决策树通过学习训练数据集构建一棵树状结构模型，模拟从根节点到叶节点的决策路径，以此进行样本分类或回归预测。

生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

知识融入预训练+小样本学习的实战解析

一概述7月8日，中文语言理解权威评测基准CLUE公开了中文小样本学习评测榜单最新结果，阿里云计算平台PAI团队携手达摩院智能对话与服务技术团队，在大模型和无参数限制模型双赛道总成绩第一名，决赛答辩总成绩第一名

阿里云技术·2024-08-25 16:26

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

机器学习中的各种距离

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。

千寻～·2024-08-25 07:58

0128-0203.周成长总结

【收获】1、对分时图的加权指数进行了分析，终于能理解综合指数参考辅助的作用，但还需形成足够的样本率做分析。

海上大王·2024-08-25 04:22

《黑天鹅》|第四周读书打卡（完）

放眼全球，大公司像苍蝇一样不断坠落，提取任何时候的大公司的横截面样本，都会发现几十年之后，它们中的很多将消失，而从加利福尼亚某个车库或某间宿舍冒出来的人们成立的默默无闻的公司会突然出现在舞台上。

得到未来的未来·2024-08-24 12:11

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。

代维7·2024-08-24 03:04

统计学8——假设检验

总体均值的检验2.2总体比例检验2.3总体方差检验3.两个总体参数的检验3.1均值差检验3.2比例差检验3.3方差比检验4.假设检验的结果解读名词解释结构框架内容精读1.假设检验形式上一章参数估计研究的是用样本统计量估计总体参数的方法

零度°·2024-08-23 21:56

PEI转染试剂与lipo3000的比较

PEI转染试剂与DNA通过正负电荷的相互吸引形成复合物，是一种高效的聚阳离子型基因载体，转染效率较高。而Lipo2000和Lipo3000则属于一种阳离子脂质体转染试剂，带负电的D

chenlili2017new·2024-08-23 11:55

方差：理解数据的离散程度

方差：理解数据的离散程度文章目录方差：理解数据的离散程度引言样本与总体的关系什么是方差？

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

elasticsearch查询数据操作命令以及聚合查询命令

所有数据操作命令基于官方提供的样本测试数据，ES复杂操作的学习使用，需要样本数据看这里：官方样本数据1.查询索引GETbank/_search{"query":{"match_all":{}},"sort

朱杰jjj·2024-08-23 05:50

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。

weixin_63207763·2024-08-23 01:25

各种聚类方法的聚类思想介绍及其优缺点

聚类是一种无监督学习方法，旨在将数据集中的样本划分为若干个组，使得同一组内的样本相似度最大，而不同组之间的样本相似度最小。

QianMo-WXJ·2024-08-23 00:22

2022-08-26《高能要事》精力管理之睡眠管理

我们的精力管理也叫人体能量，是一个动态变化的复杂系统，它由高低正负构成了四个象限。

六安姐·2024-08-22 11:01

每天一个数据分析题（四百九十三）- 主成分分析与因子分析

A.样本量B.变量个数C.主成分载荷矩阵D.解释方差比例数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:34

未来生成式 AI 的发展方向，是 Chat 还是 Agent？

这种技术通常依赖于复杂的算法，如深度学习和神经网络，来学习数据的内在特征和分布，然后创造出新的、以前未见过的数据样本。

Lill_bin·2024-08-22 04:50

机器学习-混淆矩阵

然而，仅仅知道模型预测对了多少样本是不够的。我们需要一种更详细、更系统的方法来理解模型的分类能力，以及它在

红米煮粥·2024-08-21 18:48

RNA-seq数据分析_未完成

目录基础分析1.质控（reads）2.比对3.质控（alignment）4.定量5.样本合并差异表达1.质控（cohort）2.差异分析3.可视化（差异）富集分析肿瘤免疫1.免疫组库2.免疫浸润3.免疫响应

子诚之·2024-03-28 11:43

408-计算机组成原理-注意点

数据的表示IEEE754标准的特殊情况：阶码全为0，尾数不全为0表示非规格化的数值，0.M×2^(-126)阶码全为0，尾数也全为0，表示±0阶码全为1，尾数全为0，表示正负无穷大阶码全为1，尾数不全为

猫毛已经快要掉光的小猫·2024-03-27 01:48

Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding

本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上，张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样，值得注意的是，基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。

小蜗子·2024-03-26 11:58

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