正负样本第32页

生物统计学-由期末考题得到的总结

；之后有描述性统计量；想要获得参数估计（未知总体数据）；建立一个参数检验的模型，在某一个概率下，或者可以犯错的概率下，在模型中套用数据来推断参数数据（由样本到总体估计）；那么，检验的前提是什么呢-独立，

我最有才·2024-01-11 02:42

关于不完整多视图聚类相关知识的记录

聚类就是依据给定的相似性度量，将无标记的数据集样本划分成若干个子集或簇，使得簇内相似度和簇间相异度最大。多视图聚类的目标是利用多视图数据中的一致和互补信息对数据进行聚类并得到更好的聚类结果。

打小就聪明w·2024-01-11 02:37

分离癌细胞的新技术使得到综合的基因图谱成为可能

有一种项新的技术可以在不受血细胞污染的情况下从血液样本中获取癌细胞，有了这项技术，不做肿瘤活检，我们也可以对癌细胞进行详细的基因分析。癌症是由多种基因的突变引起的。

CHCPA·2024-01-11 02:15

2024-01-04 学习笔记

加权损失用于解决类别不均衡的问题，通过对正负样本的损失赋予不同的权重来平衡样本分布。焦点损失则进一步关注难学习的样本，通过修改二元交

qq_19986067·2024-01-11 01:43

学习记录9-TFT屏的使用

、更改自己想用的图像1.取模软件Image2Lcd2.9的使用2.使用总结前言本文在中景园的代码上改写而来，主要记录下使用记录一、验证连接是否正确1.按内容说明进行线路连接2.运行程序，因为内部有图片样本

2301_80596293·2024-01-11 01:39

CVPR19-Few-shot

小样本学习：训练中可以使用各类样本，但是测试时，面对新的类别（通常为5类），每类只有极少量的标注样本，以及来自相同类别的查询图像。

vieo·2024-01-11 00:05

新AI图像分割方法GenSAM：一个提示实现批量图片分割

该模型的设计目标是通过通用任务描述，实现对图像的有针对性分割，摆脱了对样本特定提示的依赖。

智云研·2024-01-10 23:46

做个会玩的父母

就这样本已经忘了怎么玩的我们，又让孩子们渐渐失去了玩的能力！*怎样算与孩子一起游戏？游戏不就是给他一个玩具让他玩嘛，那有什么难的。我们只需要坐在孩子旁边，就好了。不是的！

Amy小姑娘·2024-01-10 22:25

Matlab：单样本修正感知器算法

1、基本信息单样本修正感知器算法是一种二元分类算法，用于对给定数据进行分类。该算法假设数据是线性可分的，即可以通过一条直线（或一个超平面）将不同类别的数据分开。基本步骤：1.准备数据集。

不吃橘子的橘猫·2024-01-10 22:17

老生重谈：大模型的「幻觉」问题

一、什么是大模型「幻觉」大模型的幻觉问题通常指的是模型在处理输入时可能会产生一些看似合理但实际上是错误的输出，这可能是因为模型在训练时过度拟合了训练数据，导致对噪声或特定样本的过度敏感。"

沛沛老爹·2024-01-10 22:42

2021-12-02

Blood|AI分析大型骨髓细胞数据集高精度识别骨髓细胞原创图灵基因图灵基因2021-12-0207:03收录于话题#前沿生物大数据分析血液疾病的诊断依赖于一种使用光学显微镜对骨髓细胞样本进行分析和分类的百年方法

图灵基因·2024-01-10 21:43

11.决策树的划分基础：信息熵

ID3：基于信息熵来选择最佳的测试属性，其选择了当前样本集中具有最大信息增益值的属性作为测试属性；C4.5：相对ID3来说避免了采用信息增益度量存在的一个缺点，而C4.5采用了信息增益比率来选择分支的准则

坛城守护者·2024-01-10 20:22

洛谷——P1069 [NOIP2009 普及组] 细胞分裂(分解质因数，唯一分解定理)

现在，他正在为一个细胞实验做准备工作：培养细胞样本。Hanks博士手里现在有NNN种细胞，编号从1∼N1\si

JIAN LAI·2024-01-10 20:51

主成分有什么用？如何进行呢？

即主成分分共有三个实际应用场景：二、数据格式主成分分析时，一列标识1个指标，一行为1个样本；如果为面板数据，比如100家公司每家公司10年，那么就会有100*10=1000个样本，可能需要单独两列分别是公司名和年份来标识面板格式而已

spssau·2024-01-10 19:23

机器学习之逻辑回归-考试通过预测-预测芯片质量通过

分类问题（Classfication）实例：垃圾邮件检测任务输入：电子邮件输出：此为垃圾邮件/普通硬件流程标注样本邮件为垃圾/普通邮件（人）获取批量的样本邮件及其标签，学习其特征（计算机）针对新的邮件，

小旺不正经·2024-01-10 18:44

RNN 和 Transformer 复杂度比较

这里假设BatchSize为1，就是单样本的情况。

绝不原创的飞龙·2024-01-10 18:06

2022-04-01

Gut|胰腺癌特异性的粪便微生物群原创图灵基因图灵基因2022-04-0107:03收录于话题#前沿分子生物学机制西班牙和德国的科学家们在粪便样本中发现了27种微生物的基因特征，可以识别出胰腺导管腺癌（

图灵基因·2024-01-10 18:22

非线性支持向量机与核函数

核技巧非线性分类问题如果能用中的一个超曲面将正负例正确分开，则称这个问题为非线性可分问题。对应下图的例子，通过变换将左图中椭圆变换称右图中的直线，将非线性分类问题变换为线性分类问题。

shenghaishxt·2024-01-10 16:08

读灵枢0922解惑013

道长通过进入胎息状态，觉察到了左右手足十二经脉有正负双向运行的情况。这就解释了经脉的走向问题；另外他认为阴阳动脉双诊非常重要，是古圣先贤嘱咐的：“灵枢终始”云：持其脉口人迎，已知阴阳有余不足，平与不

苏梅LI·2024-01-10 16:30

在垃圾堆捡到这个东西之后，他们居然有了开挂的人生......

拳击是一种不理智的运动因为每一次你都要迎着疼痛而上而不是像理智的人那样本能的躲避——《铁甲钢拳》12020年，未来一个并不遥远的年份，人类拳击运动不再被允许，取而代之的是机器人拳击比赛，各种机器人走上了擂台

茹锦花开·2024-01-10 14:28

计算机视觉数据集

计算机视觉数据集的重要性在于它们提供了真实世界场景的样本，能够帮助计算机理解和解释视觉信息。通过使用这些数据集，研究人员和工程师可以训练机器学习模型、深度学习模型和计算机视觉算法，以实现各种视觉任务，

「已注销」·2024-01-10 13:47

数据增强的基本概念和应用

一.数据增强的概念数据增强是用来增加训练样本数据，以达到扩充数据集的目的。且扩充的数据集尽可能接近真实数据集的真实分布，从而可以提高检测精确度。

Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:17

计算机视觉下的数据增强

一.计算机视觉下的数据增强数据增强是计算机视觉中一个常用的技术，它通过对原始训练数据进行一系列随机变换和扩充，以产生更多、更多样化的训练样本。

Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:45

logistic回归成本函数

为了让模型来通过学习调整参数，要给一个m个样本的训练集。而是对一个训练样本x来说的，对于每个训练样本，使用上标i，方便引用说明、区分样本。

小小白的波妞妞·2024-01-10 12:51

目标检测改进系列1：yolo v5网络中OTA损失函数替换

train.py和val.py中修改conpute_loss标签分配（labelassignment）什么是标签分配标签分配（LabelAssignment）标签分配策略是对训练过程中各个Anchor划分正负属性

Dynasty Song·2024-01-10 11:32

常见的生成模型有哪些？

生成模型是深度学习领域的一类模型，它们的目标是学习如何生成数据的分布，从而能够生成新的、与真实数据类似的样本。

CA&AI-drugdesign·2024-01-10 11:38

深度学习中Epoch和Batch Size的关系

在一个Epoch内，神经网络会看到训练数据集中的所有样本一次，进行前向传播、反向传播，并更新权重。BatchSize（批大小）：BatchSize定义了在每次权重更新之前，模型看到的

Cc小跟班·2024-01-10 11:06

聚类算法k-means（无监督学习）笔记

内容简介笔记记录了聚类算法k-means的实例过程：第1部分为建模流程：先构造包含5个中心点的随机训练集数据，并画图展现样本分布情况，最后导入新数据测试；第2部分介绍了几个常用参数和调优流程；第3、4部分别为评估方法和算法存在的问题

Avasla·2024-01-10 10:23

第三节

过拟合使用太大的特征集合，使得拟合模型过于复杂，只能表示特定样本的规律。

piziyang12138·2024-01-10 10:33

阿里巴巴校招笔试题10.8

算法分析算法分析：首先，数字的补码，有正负之分，正整数的补码就是正码。而唯一需要注意的是负整数的补码是它的反码加一。所以根据补码就要减去一，再将求出反码。关键步骤第一，判断正负。

子雅萧宇·2024-01-10 10:09

2021浙江专升本已结束，宏小图想说：

成绩没达到自己内心期望值的同学，不要焦虑难过，起码你过去努力过了，接下来就是耐心的等待录取结果；对于成绩考的超出自己平时水平，但是填报志愿没有填好的同学，不要焦急，不管怎么样本科是稳稳的，到了本科院校，

宏图专升本·2024-01-10 10:09

N.420|就是很烦，算是调整不过来了

工作上和同事和老板理念发生了极大的冲突，原本以为我不会走向极端，不会变成如此之辈，没想到竟然也走到了自己之前看不惯的地步，业绩做的也不好，连基本工资都顾不住，每天在公司都如坐针毡，对于我这样本身自己会给自己压力的人来说

丸子猫·2024-01-10 09:01

DUET: Cross-Modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-Shot Learning论文阅读

文章目录摘要1.问题的提出引出当前研究的不足与问题属性不平衡问题属性共现问题解决方案2.数据集和模型构建数据集传统的零样本学习范式v.s.DUET学习范式DUET模型总览属性级别对比学习==正负样本解释

GCTTTTTT·2024-01-10 09:37

初中家长的困惑

根据心理学家统计，17岁的男孩是所有年龄阶段说话最少的群体，42岁的中年妇女是所有样本中说话最多的群体。悲剧的，他们一般恰恰是亲子关系。

记忆中的芬芳·2024-01-10 09:51

谱聚类的原理全网最详细的推导过程！！

谱聚类谱聚类思想谱聚类的思想来源于图论，它把待聚类的数据集中的每一个样本看做是图中一个顶点，这些顶点连接在一起，连接的这些边上有权重，权重的大小表示这些样本之间的相似程度。

孤嶋·2024-01-10 08:12

AdaBoost算法的详细数学推导过程！！

在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。

孤嶋·2024-01-10 08:41

遥感影像-语义分割数据集：WHDLD数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：WHDLD是一个密集的标签数据集，可用于多标签任务，例如遥感图像检索（RSIR）和分类，以及其他基于像素的任务，例如语义分割（在遥感中也称为分类）。KeyValue卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3覆盖区域未知场景未知分辨率2m数量4940张单张尺寸256*256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单通道标签类别对照表像素值类别名（英文）类

ly_0624·2024-01-10 08:12

遥感影像-语义分割数据集：云数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该云数据集包括150张RGB三通道的高分辨率图像，在全球不同区域的分辨率从0.5米到15米不等。这些图像采集自谷歌Earth的五种主要土地覆盖类型，即水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地。KeyValue卫星类型谷歌Earth覆盖区域未知场景水、植被、湿地、城市、冰雪和贫瘠土地分辨率0.5-15m数量150张单张尺寸1280*720原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数

ly_0624·2024-01-10 08:10

batch normalization在测试阶段的做法

测试的时候，mean和std是样本空间决定的，跟测试样本没有关系，具体可以参考：https://www.zhihu.com/question/66873757

Songger·2024-01-10 08:49

深度迁移学习

深度迁移学习的应用场景包括但不限于以下情况：数据集规模很大，但已标注的数据样本较少，标注成本较高。计算平台无法满足大数据量的训练，需要依靠模型的迁移。

道亦无名·2024-01-10 06:45

感知机-李沐

目录1.感知机2.多层感知机3.代码实现3.1多层感知机的从0开始实现3.2多层感知机的简洁实现1.感知机感知机其实就是2分类的问题（1）yi是个标号（+1，-1），小于0表感知机把分类样本预测错了，因为如果是大于

sendmeasong_ying·2024-01-10 06:54

C2-3.4.1 精准率和召回率——解决样本不平衡的情况下准确率的问题

C2-3.4.1精准率和召回率——解决样本不平衡的情况下准确率的问题1、为什么要使用“精准率”和“召回率”总结一句话：精准率和召回率——解决样本不平衡的情况下准确率的问题正常情况下（样本平衡（即好坏参半

帅翰GG·2024-01-10 06:13

梯度下降和反向传播：能改

同样的，也通过算数说明了这种一步到位求解的方式固然是好，但是在输入特征过多、样本数量过大的时候，却非常消耗计算资源。2.思考抛物线最低点的寻找过程，其实不必一步到位，大可以采用一点点挪动的方式。

一米阳光_Angel·2024-01-10 06:35

读《第五项修炼》对五项修炼有感

系统思考就是把整体转化为图像，来看待事物相互的影响，看待延迟和杠杆作用，看待正负反馈的循环。这样自己现在就是正在提升这种思考方式。共同

吾宗老孙子·2024-01-10 06:18

未来的酒店业一定是数字化重塑整个业态，万物互联打造样本间

疫情来得太快以致让所有人都猝不及防，现在快过了两年了，可以说酒店人、旅游人是苦不堪言。OYO也不例外，风波不断，但总体来说，只要挺过来，平台模式终归比单体酒店具备极强的生存能力，变现能力，这点是毋庸置疑的。疫情之前，虽然大家都在提酒店自助服务，智能化，但实际上马的项目也是少之又少，数字化应用大多仅限于PMS、会员系统之类。而AI智能，自助机器人等等，并没有多少，因为大家认为还不是必需品，时代潮流还

CEO视界·2024-01-10 04:45

ZeroBind：DTI零样本预测器

现有的药物-靶点相互作用（DTI）预测方法通常无法很好地推广到新的（unseen）蛋白质和药物。在这项研究中，作者提出了一种具有子图匹配功能的蛋白质特异性元学习框架ZeroBind，用于根据其结构预测蛋白质-药物相互作用。在元学习过程中，ZeroBind为每个蛋白质制定了一个模型，这也被认为是一个学习任务，每个任务都使用图神经网络（GNN）来学习蛋白质graph嵌入和分子graph嵌入。受到分子与

tzc_fly·2024-01-10 04:24

开源时代：极狐GitLab如何保证软件供应链安全

根据Synopsys发布的《2021年开源安全和风险分析报告》显示，98%的样本代码库中包含开源代码，75%的样本代码库是由开源代码组成的。

极小狐·2024-01-10 03:07

异常检测（2）

基于统计学的异常检测主要内容包括：-高斯分布可以通过3**来检测，样本为正态分布或者近似正态分布的数据。

noob鸽·2024-01-09 23:25

手把手教你量化网络（2）权重参数的量化

@[TOC]一、量化算法1.1K-Means将一堆二维样本表示在坐标轴上，如下图左图所示：enterdescriptionhere若我们将其用K-Means分为3类，如上图右侧所示，分为了

雪天鱼·2024-01-09 22:28

Support Vector Machine 建模（基于三种数据集）

SVM的目标是将数据集划分为不同的类别，并且找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本在超平面上的投

取名真难.·2024-01-09 22:53

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