正负样本第35页

幸福了吗？

为了努力而努力，只求了内心片刻的安定，却永不得安宁；为了幸福而幸福，却背道而驰，离幸福愈来愈远……幸福，也许包容人生各种正负经历的丰富体验。

栗子Lizi_·2024-01-06 00:15

LLM对齐方案再升级

EmpoweringLargeLanguageModelstoFollowComplexInstructionsGitHub-nlpxucan/WizardLM:LLMsbuilduponEvolInsturct:WizardLM,WizardCoder,WizardMath要点：使用prompt对种子指令样本进行多样化

人工智能小豪·2024-01-06 00:11

LLM对齐经验之数据越少越好？

LIMA论文：LIMA:LessIsMoreforAlignment要点：人工构建1K高质量样本用于对齐，高质量主要指输出的风格一致性，以及输入的多样性LIMA是比较早提出QualityOverQuantity

人工智能小豪·2024-01-06 00:41

2021-03-26

第四课>地球是圆的，地球上的万事万物都是相互作用的，不管是对立也好，正负也好，如果处理的恰当，到最后都是圆融的。目标和目的是相互作用的。

胡金平_3674·2024-01-05 23:52

One-Hot编码

举个例子，假设我们有四个样本（行），每个样本有三个特征（列），如下我们拿feature2来说明，这里的feature2有4种取值（状态），我们就用4个状态位来表示这个特征，one-hot编码就是保证每个样本中的单特征只

小甲学长·2024-01-05 22:53

Day2.语言元素

字符串型、布尔型、复数型1.变量命名硬性规则PEP8要求2.变量的使用input()int()#强制类型转换float()str()chr()ord()3.运算符[][:]下标**指数~+-按位取反，正负号

Vychod·2024-01-05 21:45

Continual Learning with Deep Generative Replay笔记

常常通过重放过去任务的真实样本来联合优化网络参数，但这种方法占用内存，可能在现实部署中不顺利。基于脑科学的研究指出，人脑皮层的海马体不仅仅是一个简单的记忆回放缓冲区。

IFSB PRO Chu·2024-01-05 20:14

Raki的读paper小记：MEMORY REPLAY WITH DATA COMPRESSION FOR CONTINUAL LEARNING

爱睡觉的Raki·2024-01-05 20:43

数据集笔记：爱尔兰 LTE Dataset

1数据集描述LTEDataset(kaggle.com)135条轨迹（用户位置+基站位置）平均时间为每条轨迹15min粒度为每秒一个样本除非另有说明，否则在六种不同的移动模式下进行4G测量试验静态：室内静态试验行人

UQI-LIUWJ·2024-01-05 19:41

相似性和相异性的度量

有时候相似度的取值范围可能在[-1,1]之间，这时正负号包含了一定信息，这种情况下可以保留其符号，而非强行转换到[0,1]之间。

norah2·2024-01-05 18:09

U-Net网络结构解析和代码解析

基于深度学习的语义分割算法开山之作是FCN（FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation），而U-Net是遵循FCN的原理，并进行了相应的改进，使其适应小样本的简单分割问题

norah2·2024-01-05 18:09

聚类分析--基本原理、方法(Kmeans,层次聚类)

文章目录聚类分析的定义基本原理商业应用场景聚类分析步骤聚类分析方法层次分析法/系统聚类法（小样本）提问：如何选择合适的分类结果K-means疑问：聚类分析的定义聚类分析就是将研究对象根据一些特征指标，把比较相似的研究对象

universe_1207·2024-01-05 18:38

第九章聚类

9.1聚类任务聚类是试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概念（类别）。

T Lai·2024-01-05 18:38

还是C语言

一、原反补码原码：原码就是符号位加上真值的绝对值,即用第一位表示符号（正负，负数为1，正数为0）,其余位表示值.原码是人脑最容易理解和计算的表示方式.反码：正数的反码是其本身负数的反码是在其原码的基础上

_城南花已开_·2024-01-05 17:56

支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

SVM的目标是找到一个最优的超平面，以在特征空间中有效地划分不同类别的样本。基本原理超平面在二维空间中，超平面是一条直线，而在更高维的空间中，它是一个平面。

草明·2024-01-05 16:29

【损失函数】深度学习回归任务中你必须了解的三种损失函数，绝对误差损失（L1 Loss、MAE）均方误差损失（L2 Loss、MSE）以及平滑L1损失（Huber Loss）（2024最新整理）

其中，是样本数量，是第个样本

daphne odera�·2024-01-05 15:58

04 supervised learning

RecommenderSystems（推荐系统）ReinforcementLearning（强化学习）一、K-means算法1.Notiona)K-means做的k-means重复做的两件事中第一件：是分配簇质心，然后将样本点距离近的变成相关的颜色第二件

叮咚Zz·2024-01-05 14:39

【单细胞组学】scCITE-seq（单细胞转录组+细胞表面蛋白表达）

不同的测序手段适用于不同的情况，研究者们需要综合考虑样本来源、处理方法、研

SciNote·2024-01-05 13:43

亚信安全捕获银狐木马控制端样本，揭晓最新发现

近日，亚信安全威胁情报中心获取到银狐远控样本，通过远控端生成一个Payload并对Payload进行分析，还原了银狐组织攻击的完整过程。建议相关用户部署全面防病毒产品，积极采取相关措施。

亚信安全官方账号·2024-01-05 13:27

小样本学习介绍（超详细）

小样本学习介绍本文首先介绍了什么是小样本学习，其次介绍了为什么小样本学习的很多文章都采用元学习的方法。目的是通过通俗的解释更加清楚的介绍小样本学习是什么，适合初学者的入门。

s_m_c·2024-01-05 12:00

KNN 回归

它的基本思想是通过找到与给定测试样本最近的K个训练样本，并使用它们的输出值来预测测试样本的输出。它与K最近邻分类类似，但是用于解决回归问题而不是分类问题。

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

基于transformers，用GPU训练的显存优化方法

这样在计算梯度的时候是每per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps个样本计算一下2.设置gradient_checkpo

鱼鱼9901·2024-01-05 12:16

临床试验中的样本量估算---实践篇

#-*-coding:utf-8-*-classSampleSizeCalculator:def__init__(self,alpha=0.05,beta=0.1,sigma=None,delta=None,is_one_sample=False,is_one_side=False):self.alpha=alpha#显著水平,假设检验中犯第一类错误的概率self.beta=beta#假设检验中犯

Big-brother·2024-01-05 11:44

物种-样本关系的circos图

原文：如何优雅地展示群落微生物数据|circos图物种与样本关系展示下面一张图，拆解来看，有以下几个需要关注的点：数值：内圈数值范围，表示丰度或tag;外圈百分比，表示该物种内样本组成百分比；分组信息：

新欣enjoy·2024-01-05 10:22

联邦学习将如何影响您的日常生活？

数据隐私与需求之间的冲突训练的数据样本的大小决定了可用于增强AI性能的机器学习(ML)结果的可靠性和准确性。然而，从互联网上获取有用的数据并不总是一件容易的事。

CyberVein·2024-01-05 08:25

自然语言转SQL，一个微调ChatGPT3.5的实例(下)--模型微调及模型性能

提交训练集进行微调一旦我们创建了JSONL文件（可以在这里或ipfs_here找到一个小样本），下一步是使用以下命令将创建的文件上传到OpenAI：openai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY

数大招疯·2024-01-05 08:01

K-均值聚类（K-means clustering）

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇，使得簇内的样本点相似度最高，而簇间的样本点相似度最低。

python无人驾驶医学芯片·2024-01-05 07:30

详解机器学习算法基础--K近邻算法

K近邻算法就是通过distance来寻找最近的样本，获取我们传入数据的labe

quzah·2024-01-05 06:44

目标检测 IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU

在训练阶段IoU可以作为anchor-based方法中，划分正负样本的依据；同时也可用作损失函数；在推理阶段，NMS中会用到IoU。

scott198512·2024-01-05 05:05

随机森林（random forest）

假如训练了5颗树，其中4颗树是True,1颗树是False那么结果就是True3.单颗决策树建立的过程（1）随即在N个样本中选择一个样本，重复N次（样本有可能重复）。

海滩上的那乌克丽丽·2024-01-05 05:59

【nn.Parameter】Pytorch特征融合自适应权重设置（可学习权重使用）

原文：基于自适应特征融合与转换的小样本图像分类（2021）期刊：计算机工程与应用（中文核心、CSCD扩展版）实现这篇论文里面多特征融合的分支！

bao文·2024-01-05 05:51

52、全连接 - 特征与样本空间的对应关系

上一节说到经过全连接层之后，神经网络学习到的特征，会从隐层特征空间逐步映射到样本空间，这主要是由于全连接层可以融合全局的特征。

董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:19

一文讲透教研产品：56%教学、教研人的晋升必选

参与人才来自29家不同机构，调研样本分布较为平均：其中15家为线上机构，14家为线下机构。

产品经理之禅·2024-01-05 05:35

【Ai绘图】关于如何鉴别图片是否是Ai生成的

1.对于细节的过分处理很少有画师会对画面中一些无关紧要的细节去做精细的处理，毕竟这样本身对画面的实际效果提升意义不大，但是AI不同，由于AI是以像素点为单位进行的运算，其经常会在

a辰龙a·2024-01-05 04:16

【数据集】-独立同分布

这意味着训练数据集中的样本之间是相互独立的，并且这些样本都是从同一个真实分布中采样得到的。因此，在传统机器学习任务中，数据同在一个中心是理所当然的。

ihan1001·2024-01-05 02:47

三、数学建模之灰色关联分析【清风数学建模个人笔记】

目录灰色关联分析概述应用一：进行系统分析什么是系统分析步骤代码应用二用于综合评价步骤：灰色关联分析概述当样本个数n较大时使用标准化回归；当样本个数n较少时，才使用灰色关联分析系统分析的方法：回归分析、方差分析

小赵要考研究生·2024-01-05 02:11

机器学习模型评价指标

机器学习模型评价指标可以分为以下几类：1.分类模型评价指标：-准确率（Accuracy）：模型正确分类的样本占总样本数量的比例。

亦旧sea·2024-01-05 00:06

关于自责

但是，这一情绪如果按照正负来分的话会被划分为负面情绪。对待负面情绪不能沉溺其中，也不能再去想如果当时怎样就好了。更多的，我们需要去思考有没有更好的方式来改变结

边安·2024-01-04 23:30

机器学习-贝叶斯网络

贝叶斯分类器贝叶斯网络是通过假设数据的先验分布，利用贝叶斯公式计算后验概率，将样本根据概率进行分类。

alstonlou·2024-01-04 21:18

机器学习期末复习题

欠拟合：由于训练模型过于简单没有提取到测试样本的特性，无法拟合被测样本。

南笙，·2024-01-04 20:24

LN和BN

假设batch为2，（2，3，256，256）这样的样本LN比较直观就是在每个独立的样本上计算均值和方差，然后归一化。

HRU_3912·2024-01-04 19:35

在线作图|微生物多样性分析——稀释曲线

稀释曲线稀释曲线(RarefactionCurve，也称稀疏曲线)：一般在微生物组研究中用于评估测序量或样本量的饱和情况。

维凡生物·2024-01-04 19:29

聚类算法详解

K-maens&DBSCAN与分类、回归任务不同，聚类任务事先并不知道任何样本标签，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得同类别之间的相似度高，不同类别之间的样本相似度低。

alstonlou·2024-01-04 17:37

数据不平衡

数据不平衡数据不平衡原因数据采集存在不平衡的问题，采集的样本之间天然存在数据少数样本的问题数据抽样的代表性不够，抽样样本分布不一定能代表整体样本分布如何处理数据不平衡现存的方法主要是采用进一步对数据进行抽样的方法对数据进行处理为什么要抽样计算资源不足数据采集限制时效性要求现阶段不一定存在上述问题

alstonlou·2024-01-04 17:06

决策树（人工智能期末复习）

对于随机事件，如果当前样本集合D中第k类样本所占的比例为pk{p_k}pk，那么D的信息熵为：我们需要选择熵最小的。

倒杯Whisky·2024-01-04 17:23

用于非均匀数据建模的自适应多尺度拉普拉斯金字塔

论文个人笔记翻译转载参考请注明出处摘要基于内核的技术已经成为描述在真实流程中生成的数据样本的局部和全局关系的常用方法。在本研究中，我们专注于一种基于多尺度核的自适应拉普拉斯金字塔(ALP)技术。

子覃·2024-01-04 16:11

深度学习中的泛化能力是什么意思。

问题解答：在深度学习中，泛化能力（GeneralizationAbility）指的是模型在处理未见过的、新样本时的表现能力。

神笔馬良·2024-01-04 15:21

data.TensorDataset解析

在实际应用中，通常将特征张量和标签张量作为输入，每个样本的特征和标签分别对应一个位置上的张量。下面是一个简单的

Recursions·2024-01-04 15:10

k Nearest Neighbour(KNN)建模

它的基本思想是对未知样本进行预测时，先找到训练数据集中与该样本最近的K个样本，然后根据这K个样本的标签进行预测。

取名真难.·2024-01-04 15:58

表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值

归一化：将每个样本的特征值（在转录组中，特征

天明豆豆·2024-01-04 14:44

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