正负样本第39页

机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法

KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系

奶糖猫呀·2023-12-30 18:01

熵值法确定权重，主成分分析，聚类分析

（1）数据的标准化Zij=（x－u）/σZij为标准化后的变量值;x为实际变量值;μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。

Joy19·2023-12-30 17:24

21-Deep learning (DL)一种基于多组学构建肝癌患者分型的新算法

DeepLearningbasedmulti-omicsintegrationrobustlypredictssurvivalinlivercancer;2018.3;IF:9.619]目前，缺少整合多个样本群的多组学数据预测

AAA肿瘤信息学王协·2023-12-30 12:22

亲子共同成长30天17@20181107

一、肯定自己86上班时接到老妈电话说儿子又拉稀水水了，立马回家，路上微信告知领导，电话老妈取好样本收拾好等我到家即可去医院。

菲菲_e26b·2023-12-30 11:13

DP进阶之路——01背包问题

这些研究材料包括实验设备、文献资料和实验样本等等，它们各自占据不同的空间，并且具有不同的价值。

Maodo_·2023-12-30 10:56

【机器学习】Adaboost

是一种通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并进行线性结合的过程。它的自适应在于：被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。

DonngZH·2023-12-30 10:50

机器学习 --- 等度量映射

-importnumpyasnpdefisomap(data,d,k,Max=10000):'''input:data(ndarray):待降维数据d(int):降维后数据维数k(int):最近的k个样本

*Crystal·2023-12-30 10:46

大模型系列：OpenAI使用技巧_自定义文本向量化embeding

文章目录0.Imports1.输入2.加载和处理输入数据3.将数据分成训练和测试集4.生成合成的负样本5.计算嵌入和余弦相似度6.绘制余弦相似度的分布图7.使用提供的训练数据优化矩阵。

愤斗的橘子·2023-12-30 09:37

共享单车之租赁需求预估

/step1/bike_train.csv中，共享单车的训练集数据总共有8709个训练样本，训练样本中有12个特征(其中count为标签)。特征说明如下：datetime：时间。

柔雾·2023-12-30 09:42

【数据倾斜笔记】

在目标变量中，数据倾斜表示某个类别的样本数量远大于其他类别的样本数量，这可能导致模型对少数类别的预测效果不佳。在特征变量中，数据倾斜表示某个特征值出现的频率远高于其他特征值，这可能导致模型对该特

Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:01

机器学习系列06：决策树

决策树算法如何工作套用西瓜书上的一个图来说明决策树算法是如何工作的：我们挑选西瓜时，都会考虑西瓜脐部、色泽、根蒂以及敲一敲听声音等因素（特征），决策树就是对这些考虑因素进行逐个拆解，从而判断西瓜（样本）

加百力·2023-12-30 07:00

帆软FineBi V6版本经验总结

这时大数据时代用户思维是：1、数据的爆炸式增长，人们比起明细数据，更在意样本的整体特征、相互关系。2、基于明细的“小数据分析”到面向总体的“大数据分析”，是这个时代的大趋势。

大强哥666·2023-12-30 07:09

SVM（支持向量机）-机器学习

SVM的目标是找到这个超平面，使得距离超平面最近的训练样本点

普通研究者·2023-12-30 07:35

总体标准差、样本标准差、标准误差

我们之前学的标准差，指的是总体标准差，但是在现实中，由于样本数量很大，且都具有随机性，我们不可能得到全部的样本，所以要计算出总体标准差是不现实的。

Leon.ENV·2023-12-30 07:33

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

下载地址：https://archive.ics.uci.edu/dataset/109/wine这个数据集含有三种不同的红酒，共178个样本，每个样本由13个不同化学属性。

加百力·2023-12-30 07:02

7+WGCNA+机器学习+泛癌生信思路,非肿瘤也能结合泛癌分析

结果解读：DEG筛选和数据预处理数据在箱线图中进行了标准化，不同的颜色代表不同的数据集，行代表样本，列代表样本中的基因表

生信风暴·2023-12-30 07:01

梦云姐的日记（2019年3月1日）

第一件事：做出入库的表格，同事做好了样本让我照做，在做的时候他把表格里的日期1到14号改了，而后让我照做，把余下的改了。

梦云姐·2023-12-30 06:05

我正在读张萌萌姐《从受欢迎到被需要：高情商决定你的社交价值》读书会，我在第15组，欢迎你也来学习

如何做一个能成事的人的方法，用问题答案的正负能量来加减分得分越高现实成就越大，反复讲故事反复复盘挤

朱桐同学·2023-12-30 05:37

17.深度学习之计算机视觉-1

17.1图像增广图像增广（imageaugmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。

大勇任卷舒·2023-12-30 05:20

机器学习之K-means聚类

聚类是一种无监督学习方法，它试图将数据集中的样本划分为具有相似特征的组（簇）。K-means算法的目标是将数据集划分为K个簇，其中每个样本属于与其最近的簇中心。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:34

laafeer·2023-12-30 05:31

K-means 聚类算法分析

算法简述K-means算法原理我们假定给定数据样本X，包含了n个对象，其中每一个对象都具有m个维度的属性。

夏天是冰红茶·2023-12-30 04:42

Llama 美洲鸵（大羊驼）改进之一：均方层归一化RMSNorm

LayerNorm)RootMeanSquareLayerNormalization(RMSNorm)原理对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值，1方差的归一化操作LayerNorm是一种标准化方法，它计算一个样本的均值和方差

量化交易曾小健(金融号)·2023-12-30 03:07

机器学习距离度量方法

机器学习算法中，经常需要判断两个样本之间是否相似，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是将相似的判断转换成距离的计算，距离近的样本相似程度高，距离远的相似程度低。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-30 01:04

Focal Loss-解决样本标签分布不平衡问题

文章目录背景交叉熵损失函数平衡交叉熵函数FocalLoss损失函数FocalLossvsBalancedCrossEntropyWhydoesFocalLosswork?针对VidHOI数据集Reference背景FocalLoss由何凯明提出，最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。交叉熵损失函数Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y

路过的风666·2023-12-30 01:29

linux iptables简介

INPUTOUTPUTFORWARDPREROUTINGPOSTROUTING（所有链的名字要大写）pre…之前post…之后filter表iptables默认操作就是这个表实现防火墙的功能：屏蔽或准许端口ip主要和主机自身相关，真正负责主机防火墙功能的

datacom_chen·2023-12-30 00:25

使用matlab/python进行双门限法的端点检测

.python实现双门限法端点检测端点检测是指从包含语音的一段信号中确定出语音的起始点和结束点位置.在进行基于音频信号的深度学习中,模型训练前进行端点检测,将每一个有效的激励信号提取出来,不仅可以增加样本数量

tenju·2023-12-29 23:48

Ｋ近邻模型原理（二）

ｋ近邻的最简单实现方法是线性扫描，有时也称为蛮力实现，其通过计算新的输入实例与每一个训练实例的距离，然后找出最小距离的ｋ个实例点，紧接着根据决策规则进行预测．当训练集很小时，这种方法显得有效；而当样本量很大时

徐_清风·2023-12-29 22:48

人工智能的基础-深度学习

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

人工智能MOS·2023-12-29 22:38

【AI】人工智能爆发推进器之变分自动编码器

它通过结合深度学习和概率图模型的思想，能够学习到数据分布的潜在表示，并生成新的数据样本。变分自动编码器是一种基于变分贝叶斯方法的深度学习模型，用于学习数据分布的潜在表示。

giszz·2023-12-29 21:13

使用Node Exporter采集主机数据

Prometheus周期性的从Exporter暴露的HTTP服务地址（通常是/metrics）拉取监控样本数据。这里为了能够采集到主机

Firechou·2023-12-29 21:13

[递归] 四则运算表达式的值

这个表达式满足：1、没有括号不匹配的情况，但可能有嵌套的情形2、操作数均为整数，但需考虑正负数3、没有非法表达式，也没有零作除数的情况4、所有操作都可以视为整型计算，不考虑分数和小数的情况5、中间结果和最终结果不会超出

StudyingPanda·2023-12-29 21:30

stata F值缺失_stata面板数据回归操作之GMM

数据情况：样本：31个省份的面板数据年份：2009-2016年八年数据因变量Y自变量：八个X一、数据整理、导入和保存第一步

weixin_39614637·2023-12-29 19:02

机器学习之如何处理缺失值(missing value)

文章目录机器学习之如何处理缺失值一、介绍二、缺失值分布1.null值对每个feaure的影响2.null值对每个样本的影响3.null值和label之间的线性关系4.null值个数与label之间的分布关系三

wwqauznii·2023-12-29 19:32

微生物所孟颂东课题组发现T细胞驱动的乙肝病毒进化机制

通过临床样本分析发现乙肝病毒核心蛋白突变与慢性乙肝疾病进展密切相关，进一步利用热休克蛋白

82ace2a35951·2023-12-29 19:59

荔枝有声小说配音兼职，有声小说配音兼职平台新手

然后，提交你的配音样本以展示你的演技和声音特点。一旦通过审核，你可以开始接受任务并进

配音新手圈·2023-12-29 19:22

详解协方差矩阵，相关矩阵，互协方差矩阵（附完整例题分析）

目录一.写在前面二.样本向量的均值与协方差2.1均值与方差2.2向量的均值2.3协方差矩阵三.协方差矩阵的线性变换3.1均值的线性变换3.2协方差的线性变换四.互协方差矩阵五.相关矩阵六.例题一.写在前面在看

唠嗑！·2023-12-29 16:33

怎么制作样本册

如果你不懂设计，那么制作样本册可能会让你感到困惑。不过，不用担心，4步就能轻松制作一本样本册。首先，你需要一款制作样本册的工具。比如：FLBOOK在线制作电子杂志平台。

Styal_Amy·2023-12-29 16:51

8.向量的索引

索引：访问向量中元素的方法1.正负整数索引：根据元素在集合中的位置进行访问2.逻辑向量索引3.名称索引1.正负数索引>xx[1]12345678910111213[14]14151617181920212223242526

小小一枚wll·2023-12-29 15:19

双尾检测与单尾检测区别

一、检验目的不同1、双尾检验：检验目的是检验抽样的样本统计量与假设参数的差是否过大（无论正方向，还是负方向），把风险分摊到左右两侧。

Catherine_In_Data·2023-12-29 14:14

华为OD机试真题- 荒岛逃生游戏-2023年OD统一考试（B卷）

输入描述：给定一非0整数数组，元素个数不超过30000；正负表示逃生方向（正表示向右逃生，负表示向左逃生），绝对值表示战斗力，越左边的数字表示离左

2023面试高手·2023-12-29 13:35

只看到“别人家的孩子”优秀，也许是眼神有问题

做为家长，我们总是羡慕别人家的孩子，我也是那种家长中一员，看到孩子一个优点时候，同时能看到孩子10多个缺点，正负抵消，可不就是看不到自己孩子的好。我作为这样一位认知短浅的妈妈竟然一直到我妞五年级。

卉言己说·2023-12-29 13:46

Flutter进阶学习笔记，一文掌握Android Flutter跨平台开发框架

之前在一篇文章中看到过国内大厂在移动端跨平台的框架接入情况，共计53个样本中，flutter占19个、weex17个、react-native22个，可以看出，Flutter不再是小众框架，两年间，其已逐步成为主流的跨平台开发框架之一

大鱼Ss·2023-12-29 13:31

C# Excel 生成图表，添加趋势线、误差线

Excel中可设置误差线的显示方向：正负偏差，负偏差，正偏差；以及设置误差类型及误差量：

Eiceblue·2023-12-29 12:41

在网上找雅思培训机构是一种怎样的体验？

网上的培训机构，质量总是层次不齐的，要擦亮眼睛，才能找到真正负责任/做实事的教育培训老师。作为一个同样也是做线上教育的内行人，我就有几个挑选时的建议，希望可以帮到

Mindy与桥上彩虹·2023-12-29 10:27

信息论（熵&信息增益&增益率&gini指数）

1、信息熵（Ent(D)）用来度量一组样本集合的纯度（信息熵越小，纯度越高）。

田浩thao·2023-12-29 10:46

机器学习笔记（11）：贝叶斯学习（1）

朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一个分类模型，如下图所示，有正反两类样本数据点，该模型寻找出一个决策边界正确地将两类数据分隔开来。模型的背后是贝叶斯规则。

链原力·2023-12-29 09:33

多元正态分析(3):聚类分析

3.1简介3.1.1聚类分析概念将分类对象（样本、指标）分成若干类，相似的归为一类定量的指标之间相似性的度量：统计距离统计距离包括：注意：欧氏距离、绝对值距离、明考斯基距离、切比雪夫距离受量纲的影响！！

Oasis of the World·2023-12-29 08:17

应用回归分析(6):多重共线性

1、经济问题涉及时间序列2、截面数据建立的回归方程（截面数据（cross-sectiondata）是指在同一时间（时期或时点）截面上反映一个总体的一批（或全部）个体的同一特征变量的观测值[1]，是样本数据中的常见类型之一

Oasis of the World·2023-12-29 08:47

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

分别计算每个样本与所有质心之间的距离，将每个样本分配到与其距离最近的质心所在的簇中。更新质心，即将每个簇的质心移动到该簇中所有样本的平均位置。重复步骤2和3，直到质心不发生变化或达到最大迭代次数。

程序猿～厾罗·2023-12-29 08:12

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