正负样本第34页

线性代数 --- 为什么LU分解中L矩阵的行列式一定等于正负1？

以下是关于下三角矩阵L的行列式一定等于+-1的一些说明笔者的一些话(写在最前面)：这是一篇小文，是我写的关于求解矩阵行列式的一篇文章中的一部分。之所以把这一段专门提溜出来，是因为这一段相对于原文是可以完全独立的，也是因为我自认为这是原文中很精彩的一段论证。为了便于我自己后续翻阅和查找，也是为了给我CSDN文章里面凑数，这才有了这篇文章。证明：在LU分解中，下三角矩阵L的行列式一定是.在证明之前，我

松下J27·2024-01-07 06:07

区分T检验与F检验数据分析方法

它们在不同的情况下用于比较样本之间的差异和确定变量之间的关系。本文将详细介绍T检验和F检验的原理、适用场景和相应的源代码示例。

数据科学探险导航·2024-01-07 05:37

PyTorch | 如何控制dataloader的随机shuffle

前言在使用PyTorch进行训练或者测试的过程中，一般来说dataloader在每个epoch返回的样本顺序是不一样的，但在某些特殊情况中，我们可能希望dataloader按照固定的顺序进行多个epoch

机器学习与AI生成创作·2024-01-07 02:31

王道考研计算机组成原理——数据的表示和运算

小数部分补0是补在尾部一般都是先把十进制》二进制；然后二进制再转换成8/16进制这样子一种更快的方法->拼凑法：小数部分整数部分都可以这样求一般都是先把十进制》二进制；然后二进制再转换成8/16进制这样子正负号需要被数字化

Tandy12356_·2024-01-07 02:47

KCF原理分析

1、使用目标周围区域的循环矩阵采集正负样本，利用脊回归训练目标检测器，并成功的利用循环矩阵在傅里叶空间可对角化的性质将矩阵的运算转化为向量的Hadamad积，即元素的点乘，大大降低了运算量，提高了运算速度

依顿_9791·2024-01-07 02:44

你想过的那种生活，要自己去争取（6句励志短句摘抄）

1、你多学一样本事，就能少说一句求人的话。记住，活着不是靠泪水博得同情，而是靠汗水赢得掌声。2、没有一份工作是不辛苦的，也没有一个年纪是不应该努力的。努力，会出最好的自己。

ao傲娇的星星·2024-01-07 01:57

One-hot编码

创建一个全零向量：对于每个样本，创建一个长度为类别数量的零向量，用于表示该样

Recursions·2024-01-07 00:01

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。基本思想kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。

Python研究者·2024-01-06 19:37

主成分分析（PCA）数学向详解

为了讨论这一问题，我们假设我们的数据集有m个样本，具有l个维度的参数。

foddcusL·2024-01-06 19:53

信息系统安全——缓冲区溢出和恶意代码分析

实验1缓冲区溢出和恶意代码分析1.1实验名称《缓冲区溢出和恶意代码分析》1.2实验目的1、熟练使用恶意代码分析工具OD和IDA2、通过实例分析，掌握缓冲区溢出的详细机理3、通过实例，熟悉恶意样本分析过程

Hellespontus·2024-01-06 17:52

排序

插入排序可以实现成稳定的选择排序做不到稳定O(nlogn)归并排序可以快排、堆排做不到稳定性综合排序：数组中装的基础类型，会用快排自定义的（比较器），归并排序数组长度很短，直接用插入排序：插排的常数项极低，小样本时插排飞快

Senrychild·2024-01-06 17:01

excel统计分析——Hartley方差齐性检验

Hartley检验,仅适用于样本量相等的场合，且要求数据正态分布。Hartley检验统计量表示如下：这个统计量的分布尚无明显的表达式，但在诸方差相等的条件下，可以通过随机模拟方

maizeman126·2024-01-06 17:40

excel统计分析——两样本t检验时方差齐性检验的必要性

当对两个独立样本总体均值比较时，必须提前建立两个总体方差是否相等的假设，进而确定检验统计方法。1、若两个总体都服从正态分布并且有相同的方差，这种情况下可以使用等方差t检验。

maizeman126·2024-01-06 17:10

excel统计分析——Levene方差齐性检验

国内常见的Barttlett多样本方差齐性检验主要用于正态分布的资料，对于非正态分布的数据，检验效果不理想。Levene检验既可以用于正

maizeman126·2024-01-06 17:10

chip-seq测序分析流程

步骤1：质量控制fastqc质控，假如有两个样本，实验组为sample1，对照组为control1#双端测序fastqcsample1_1.fq.gzsample1_2.fq.gzfastqccontrol1

微光**·2024-01-06 14:11

“生成式AI：革新编程实践，探索自动化代码生成的潜力与挑战“

它通过学习大量的数据样本，然后生成新的、与训练数据相似但独特的内容。生成式AI的一个著名例子是深度学习框架PyTorch中的GAN，它可以生成逼真的图像。

牛马程序员‍·2024-01-06 14:15

分类任务的性能度量

准确率是指该模型输出正确结果的样本比率。我们也可以通过错误率得到相同的信息。错误率是指该模型输出错误结果的样本比率。我们通常把错误率称为0-1损失的期望。

心水·2024-01-06 13:32

深度学习（学习记录）

分、简答题20分、计算题20分、综合题（30分）综合题（解决实际工程问题，不考实验、不考代码、考思想）一、深度学习绪论（非重点不做考察）1、传统机器学习：人工特征工程+分类器概念：传统机器学习通过数据样本采集和人工特征工程

学数学的懒哥·2024-01-06 13:49

决策树--分类决策树

②生成过程用决策树分类，从根结点开始，对样本的某一特征进行测试，根据测试结果，将样本分配到其他子结点；这时，每一个子结点对应着该特征的一个取值，如此递归地对样本进行分配，直至达到叶结点。

bb8886·2024-01-06 12:57

Convex Formulation for Learning from Positive and Unlabeled Data

UnbiasedPUlearning.该论文在之前PUlearning中使用非凸函数作为loss的基础上，对正类样本和未标记样本使用不同的凸函数loss，从而将其转为凸优化问题。

zealscott·2024-01-06 12:52

正能量

能量有正负之分。人们现在所说的正能量，是正确、正义、正气等诸多因素合成的能量总称。正能量的产生，由当下社会特点决定，并与传统历史文化相关。正能量需要累积，这种累积的过程需要每个人的参与和建设。

冰夫·2024-01-06 11:05

Leetcode 超难题目 Hard

动态规划2945.找到最大非递减数组的长度（难度分2943，“超难”）这道题很有可能是LC主站（LCP除外）新的天花板，之所以难度分没有超过1719题，是因为双周赛样本量本身不多，而这题有一定的“猜结论

Yake1965·2024-01-06 11:12

讲两个小三的故事：男同胞们注意，女同胞们警惕

从我接触到的案件来看，当然可能样本不够，但我暂且总结，有两类人已经成为小三们进攻的对象，一种是50多岁的，有存款有时间的，想发挥余热的。一种是40岁左右，稍微有点余

93192b5ff177·2024-01-06 10:30

transforms图像增强（一）

数据增强的目的是通过对训练集中的图像进行随机变换，生成更多样的图像样本，以模拟真实世界中的各种场景和变化。这样可以帮助模型学习到更多不同的特征和模式，提高模型对于不同样本的适应能力，减少过拟合的风险。

-恰饭第一名-·2024-01-06 10:19

伯克松悖论

当不同个体被纳入研究样本的机会不同时，研究样本中的两个变量X和Y表现出统计相关，而总体中X和Y却不存在这种相关性。这一现象便是伯克松悖论。

颤抖的小拳拳·2024-01-06 09:39

机器学习的三个方面

1机器学习的三个方面1.1数据包括数据采集、增强和质量管理，相当于给人工智能模型学习什么样的知识第一、什么专业的知识；第二、知识是否有体系，也就是说样本之间是否存在某种关联、差异等，这个涉及到样本选择等问题

HenrySmale·2024-01-06 09:38

《机器学习》慕课版课后习题-第2章

解：标准差描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离分布，描述的是样本集的分散程度。在机器学习中的方差就是估计值与其期望值的统计方差。

醉一心·2024-01-06 09:10

小样本学习综述

小样本学习（Few-shotLearning）综述摘要:人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体，比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”，什么是“犀牛”。

雪夜的星_e40c·2024-01-06 09:18

svm核函数gamma参数_svm常用核函数介绍

每个核函数的用途：https://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/52354822在吴恩达的课上，也曾经给出过一系列的选择核函数的方法：1、如果特征的数量大到和样本数量差不多

weixin_39683692·2024-01-06 08:35

循环之for循环作业

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。

松桥爸（仁勇）·2024-01-06 08:15

机器学习 - 决策树

对缺失数据的样本处理很不友好，而且当处理具有许多特征的高维数据时，K-NN的性能可能会下降。熵在了解决策树之前，有必要了解一个熵的概念，这是高数必学的一个东西。

北堂飘霜·2024-01-06 07:26

李沐机器学习系列5---循环神经网络

1Introduction对于样本的分析，通过全连接层处理表格数据，通过卷积神经网络处理图像数据；第一种假设，所有数据都是独立同分布的RNN处理序列信号序列数据的更多场景1）用户使用习惯具有时间的先后性

expectmorata·2024-01-06 07:40

神经网络中的线性和非线性---学习笔记

线性模型和非线性模型区别：线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的。区分是否为线性模型，看乘法是式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x，那么此模型为线性模型。

Wsyoneself·2024-01-06 06:59

【深度学习每日小知识】数据增强

计算机视觉中的数据增强数据增强的主要目标是解决过拟合问题，这在模型使用小样本量进行训练时尤为常见。过拟合导致模型难以泛化到新数据，处理实际任务时可能会出现困难。

jcfszxc·2024-01-06 05:31

遥感影像-语义分割数据集：2021年昇腾杯初赛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：细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求，结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则，设计地物要素分类体系，共涉及一级大类8种，数据为0.8米-2米分辨率的遥感图像。KeyValue卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3覆盖区域未知场景未知分辨率0.8m-2m数量35000张单张尺寸512*512原始影像位深

ly_0624·2024-01-06 05:56

遥感影像-语义分割数据集：山体滑坡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：该遥感滑坡数据集由卫星光学图像、滑坡边界的形状文件和数字高程模型组成。该数据集中的所有图像，即770张滑坡图像（红点）和2003张非滑坡图像，都是从2018年5月至8月拍摄的TripleSat卫星图像中截取的，影像分辨率0.8米。对于滑坡实例，我们提供了滑坡图像、滑坡掩码文件和相应的DEM数据。所有数据都经过了仔细的三次检查，以确保其可靠性。KeyValue卫星类型Triple

ly_0624·2024-01-06 05:56

遥感影像-语义分割数据集：DeepGlobe-Land-cover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：提供高分辨率亚米卫星图像，重点是农村地区。由于土地覆盖类型的多样性和注释的高密度，该数据集很具挑战性。该数据集共包含1146幅卫星图像，大小为2448×2448像素，分为训练/验证/测试集，每组图像为803/171/172幅（对应70%/15%/15%）。KeyValue卫星类型DigitalGlobe’s卫星覆盖区域未知场景重点是农村地区分辨率50cm数量训练集803幅、验证

ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：2022年山东土地集团杯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：遥感数据为GF1-WFV拍摄的山东滨州附近地区的影像，预处理过程为正射校正、配准、裁剪。分类目标是山东省土地利用类型，经过处理合并得到以下六类：耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地及未利用土地。KeyValue卫星类型GF1-WFV覆盖区域山东滨州附近地区场景未知分辨率16m数量5000张单张尺寸256*256原始影像位深16位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图

ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：iSAID数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情iSAID是第一个用于航空图像分割的基准数据集。这个大规模且注释密集的数据集包含2806张高分辨率图像中15个类别的655451个对象实例。iSAID的显著特征如下：（a）具有高空间分辨率的大量图像，（b）15个重要且常见的类别，（c）每个类别有大量实例，（d）每个图像有大量标记实例，这可能有助于学习上下文信息，（e）巨大的对象尺度变化，包含小、中、大对象，通常在同一幅图像中，（f）

ly_0624·2024-01-06 05:25

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

GID数据集：大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介：GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集（GID-5）和精细土地覆盖集（GID-15）两个部分。大规模分类集（GID-5）包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别，共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中，训练集为120景图像，验证集为

ly_0624·2024-01-06 05:25

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

ly_0624·2024-01-06 05:55

遥感影像-语义分割数据集：Postdam数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个典型的历史城市，有着大的建筑群、狭窄的街道和密集的聚落结构-Potsdam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/benchmarks/UrbanSemLab/Default.aspx标签类

ly_0624·2024-01-06 05:54

遥感影像-语义分割数据集：2021年昇腾杯复赛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：细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求，结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则，设计地物要素分类体系，共涉及二级子类（47类），数据为0.8米-2米分辨率的遥感图像。KeyValue卫星类型GaoFen-1、ZiYuan-3覆盖区域未知场景未知分辨率0.8m-2m数量35000张单张尺寸512*512原始影

ly_0624·2024-01-06 05:53

西瓜书读书笔记--第一章绪论

)，(色泽=浅自;根蒂=硬挺;敲声=清脆)，……，每对括号内是一条记录，"="，意思是"取值为".数据集(dataset)这组记录的集合称为一个"数据集"(dataset).示例(instance)或样本

HeatonHsu·2024-01-06 05:28

故障诊断的信息融合方法

故障诊断的信息融合方法故障诊断的信息融合方法小样本数据、数据量少，计算资源有限的多传感器数据融合问题贝叶斯定理信息融合故障诊断方法模糊信息融合故障诊断方法Dempster-Shafer(D-S)证据理论信息融合故障诊断方法故障诊断的信息融合方法目前

学兔兔VIP·2024-01-06 04:04

以典型二分类问题为例，详细讲解XGBoost代码实现及应用

XGBoost运行环境XGBoost默认方式实现二分类问题XGBoost数据可视化，生成决策树XGBoost搭配scikit-learn方式实现二分类问题XGBoost二分类问题案例，可扩展应用到故障诊断领域小样本数据的二分类问题或异常检测问题

学兔兔VIP·2024-01-06 04:34

大创项目推荐深度学习图像修复算法 - opencv python 机器视觉

文章目录0前言2什么是图像内容填充修复3原理分析3.1第一步：将图像理解为一个概率分布的样本3.2补全图像3.3快速生成假图像3.4生成对抗网络(GenerativeAdversarialNet,GAN

laafeer·2024-01-06 02:44

python pandas编程知识点20240104

pd.read_csv('train.csv',sep="\t",names=['label','msg'])#查看输入的数据print(data.shape)print(data.head(10))2、将训练样本

阿君聊风控·2024-01-06 02:13

异常检测(无监督，生成模型)—DRÆM – A discriminatively trained reconstruction embedding for surfaceanomaly detect

1cuda内存都不够，在测试代码中加withtorch.no_grad():即可生成模型方法的常见缺点：它们只从没有异常的数据中学习模型，并且没有明确地针对判别异常检测进行优化，因为在训练时没有可用的异常样本

老男孩li·2024-01-06 02:07

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大样本病例调查结果

癫痫之家·2024-01-06 01:03

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