正负样本第40页

人工智能_机器学习081_聚类评价指标_轮廓系数_公式理解---人工智能工作笔记0121

,用的是准确率对吧,然后做回归问题的时候,用均方误差.而我们在Kmeans衡量分成几类比较好用的函数是,轮廓系数对吧,可以看到上面是轮廓系数的公式可以看到,他有两个点可以看到公式中的a和ba,表示某个样本和它所在的簇内的

脑瓜凉·2023-12-29 08:10

[DAU-FI Net开源 | Dual Attention UNet+特征融合+Sobel和Canny等算子解决语义分割痛点]

文章目录概要IIntroduction小结概要提出的架构，双注意力U-Net与特征融合（DAU-FINet），解决了语义分割中的挑战，特别是在多类不平衡数据集上，这些数据集具有有限的样本。

落叶霜霜·2023-12-29 06:51

单纯型法在求逆矩阵时的数值问题

其中，在判断基解的出入基操作时，需要计算并判断非基变量的检验数的大小和正负符号，在计算检验数的时候需要通过约束条件，用非基变量的表达式替代基变量。

Lins号丹·2023-12-29 06:00

最优化方法Python计算：无约束优化应用——线性回归模型

回归是一种统计学方法，用于根据样本数据(xi,yi)(\boldsymbol{x}_i,y_i)(xi,yi)，i=1,2,⋯ ,mi=1,2,\cdots,mi=1,2,⋯,m，探究变量x\boldsymbol

戌崂石·2023-12-29 05:53

生信分析矫正P值_甲基化芯片数据的差异分析

火山图有误，阅读原文看修改版前情提要前面两个步骤已经完成了数据下载、探针过滤、数据质控、样本

weixin_39902598·2023-12-29 05:53

数据集介绍【02】CIFAR10

CIFAR10数据集共有60000个样本，每个样本都是一张32*32像素的RGB图像（彩色图像），每个RGB图像又必定分为3个通道（R通道、G通道、B通道）。

ihan1001·2023-12-29 03:22

如何让前端拥有后端的计算能力？一文彻底了解Web Worker，百万条数据计算都是弟弟...

表格4000行，25列，总十万条数据运算包括：总和、算术平均、加权平均、最大、最小、计数、样本标准差、样本方差、中位数、总体标准差、总体方差答案是:35s左右注：具体时间根据电脑配置会有所不同并且这个时间段内

程序员黑叔·2023-12-29 02:36

一文彻底了解Web Worker，十万、百万条数据都是弟弟

表格4000行，25列，总十万条数据运算包括：总和、算术平均、加权平均、最大、最小、计数、样本标准差、样本方差、中位数、总体标准差、总体方差答案是:35s左右注：具体时间根据电脑配置会有所不同并

winty~~·2023-12-29 01:57

机器学习（1）

有时整个数据集也可称为一个“样本”，因为它可看作对样本空间的一个采样。样本：数据集中每条记录关于一个事件或对象的描述，也称

LY豪·2023-12-29 01:43

准确率、召回率、F1是如何确定的

准确率和召回率是评估分类模型性能的两个重要指标，准确率与召回率（Precision&Recall）准确率P（Accuracy）是指分类器正确预测的样本数占全部样本数的比例，即：准确率=预测正确的样本数/

月疯·2023-12-29 00:39

让蜂鸣器(buzzer)响起来

0;voidmain(){while(1){sound=1;}}仿真：介绍：buzzer是直流驱动的蜂鸣器，分为有源(ACTIVE)蜂鸣器和无源(DEVICE)蜂鸣器，两者在proteus中使用不区分正负级

hdz_nosn2023·2023-12-29 00:00

数据不平衡

数据不平衡处理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·2023-12-28 23:13

模型优化方法

在构建完模型后，通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降（SGD）优点：（1）每次只用一个样本更新模型参数，训练速度快（2）随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点

alstonlou·2023-12-28 23:12

如何用非参数检验，分析多个相关样本数据？

①Friedman检验Friedman检验，是研究多相关样本差

spssau·2023-12-28 22:08

数据结构单链表——一元多项式求和（C语言版）

这里测试用例有很多的坑我是一点点改出来的：输入的多项式正负全抵消，输出是一个0，而不是多个0输入的多项式其中一个为-1，-1，即为空输入的多项式两个都为-1，-1时，结果为0我的思路是在A链表的基础上进行修改

LANGZHIZHEN·2023-12-28 22:09

7+非肿瘤+线粒体+PPI+机器学习+实验，多套路搭配干湿结合

结果解读：在ND和AD样本中鉴定差异表达基因该研究的流程图如图1所示。PCA分析显示了AD和ND样本的分

生信风暴·2023-12-28 22:36

【已解决】TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘min_impurity_split‘

ZERWW·2023-12-28 21:14

机器学习的任务

监督学习（SupervisedLearning）在监督学习中，我们有一组带有标签（即已知输出）的训练样本作为输入。目标是通过学习输入与输出之间的映射关系，构建一个模型来预测新的输入对应的输出。

北辰Charih·2023-12-28 21:38

codellama模型部署（待补充）

codellama介绍CodeLlama是一个基于Llama2的大型代码语言模型系列，在开放模型、填充功能、对大输入上下文的支持以及编程任务的零样本指令跟踪能力中提供最先进的性能。

bulucc·2023-12-28 21:04

跑步日记丨其五

这部分的工作原理尚未仔细研究，所以正负还需要进一步的确认。负担很轻。今天采用了新学习的几个关于姿势的基本理论。效果显著。其一，从类似散步走路的姿势逐渐变成

革誉安·2023-12-28 21:11

SWUST微机原理与接口简答题

②进行地址译码或设备选择，以便使CPU能与某一指定的外部设备通讯；状态信息的应答，以协调数据传送之前的准备工作；进行中断管理，提供中断信号；进行数据格式转换，如正负逻辑的转换，串行与并行数据转换等；进行电平转换

AngleCavalier·2023-12-28 20:34

深度学习中的训练集、验证集、测试集作用有什么区别。

内容：包含大量标注好的样本数据，模型通过学习这些数据来调整自己的参数以最小化预测与实际标签的差异。

神笔馬良·2023-12-28 19:11

msng病毒分析

样本的基本信息MD5:7b4983962fe9d740d6ec5fb153a0525fSHA1:114d4cdfb3

~巴哥~·2023-12-28 18:49

一例plugx样本的分析（AcroRd32cWP）

这是一例plugx的样本，使用了一个合法签名的程序，使用侧加载的方式加载一个恶意的dll，解密一个dat文件来，在内存中执行一个反射型dll来完成恶意功能。

~巴哥~·2023-12-28 18:18

《真假灵性》| 灵性世界是否存在？

古人常用“冥想”以及“天人合一”的方式来探究灵性，以图探知人的本来面目，而现代科学家利用科技手段，用航空航天器飞向宇宙采集样本，试图发现人类以外的生命存在，这

未来生活学馆·2023-12-28 17:57

Scaling Down, LiTting Up: Efficient Zero-Shot Listwise Reranking with Seq2seq Encoder-Decoder Models

A:这篇论文介绍了两种基于T5模型的零样本列表重排方法，旨在提高列表重排的效率。作者提出了两个研究问题：1)序列到序列的编码器-解码器模型是否可以适应列表重排？

步子哥·2023-12-28 16:13

机器学习层次聚类

假设有N个待聚类的样本，其基本步骤是：1.初始化-->把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度；2.寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）；

黄粱梦醒·2023-12-28 16:07

电商精准营销—数据探索与可视化

数据背景在上一实训中，我们理解了精准营销的数据的基本结构，这个实训我们主要探索样本数据中的客户购买商品的情况，了解客户在各个时间段的购买情况。1.用户数据字段字段含义备注user_id用户

Ssaty.·2023-12-28 16:32

Kmeans聚类算法简介

k是算法计算出的超参数，表示类的数量；Kmeans可以自动分配样本到不同的类，但是不能决定究竟要分几个类。k必须是一个比训练集样本数小的正整数。有

aikiliger·2023-12-28 15:06

Flink on K8s 企业生产化实践

特征平台旨在解决数据存储分散、口径重复、提取复杂、链路过长等问题，在大数据与算法间架起科学桥梁，提供强有力的样本及特征数据支撑。

house.zhang·2023-12-28 15:00

plink清除snp位点

1.检查重复的样本或变异信息：使用PLINK的命令来查找并移除重复的信息。

咩小饬·2023-12-28 14:22

plt和sns画图

样本比例importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromscipyimportstats%matplotlibinline_,axe=plt.subplots

破阵子沙场秋点兵·2023-12-28 14:22

学习Stata统计分析必须知道的基本概念：假设检验

1.假设检验的概念假设检验是一种统计推断方法，用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起的还是本质差别造成的。常用的假设检验方法有T检验、Z检验、F检验、卡方检验等。

数据科学作家·2023-12-28 12:03

一文读懂分类模型评估指标

混淆矩阵混淆矩阵是在分类问题中用于评估模型性能的表格，它展示了模型对样本的分类情况。混淆矩阵的行表示实际类别，列表示预测类别。

deephub·2023-12-28 12:27

ggplot2绘制柱形图（2）

ggpolt2有两个函数可以绘制柱形图，一个是昨天介绍的geom_bar（stat_count），另一个是geom_colgeom_bar是对每一组中的样本个数进行计数后画图，柱子的高度代表组内样本的个数

钿璎纍纍佩珊珊·2023-12-28 12:41

高斯函数、高斯核函数（RBF、径向基函数

如下图所示，有一组一维数据，两个类别，明显是线性不可分的情况：然后通过多项式将样本数据再增加一个维度，假设就是‍‍，样本数据就变成这样了：此时原本线性不可分的样本数据，通过增加一个维度后就变成线性可分的状态

全是头发的羊羊羊·2023-12-28 12:41

【机器学习】西瓜书第6章支持向量机课后习题6.1参考答案

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第6章支持向量机1.试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。

楚歌again·2023-12-28 11:53

Android逆向笔记之AndroidKiller与Android Studio的使用

前言：书本中对crackme02.apk的破解是分析关键词进行破解的，而本文使用另外的Smali分析方式，对样本进行分析。

aijia1857·2023-12-28 11:15

Python遥感影像深度学习指南(4)-利用层次聚类方法实现高分辨率影像分类（水体识别）

聚类分析是一种非监督技方法，用于识别多维数据空间中的相似样本。在遥感数据中，它主要用于像素分类。

gis收藏家·2023-12-28 11:05

模式识别与机器学习-SVM（带软间隔的支持向量机）

软间隔思想的由来在上一篇博客中，回顾了线性可分的支持向量机,但在实际情况中，很少有完全线性可分的情况，大部分线性可分的情况都是整体线性可分，个别样本点无法线性分割开。

Kilig*·2023-12-28 11:29

第9章-用户分群方法-聚类评估指标

目录简单例子轮廓系数均方根标准差R-SquareARI聚类是一种无监督分类算法，通常给定的样本没有类别或标签，聚类结果的好坏难以使用有监督模型的评估方法衡量。

leboop-L·2023-12-28 11:29

机器学习之特征工程-降维

PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的

城市中迷途小书童·2023-12-28 10:31

优化算法2D可视化的补充

之所以会走"之字形"，是因为它在每次更新参数时只考虑当前的样本梯度。这导致参数更新非常不稳定，每个样本的梯度方向不一致，从而产生了"之字形"的更新路径。

Simon52314·2023-12-28 10:08

87-预测分析－Ｒ语言实现-集成模型

>library(pacman)>p_load(dplyr,caret)集成模型方法：1、装袋-使用同一个数据集的不同样本（可通过有放回的抽样创建）来训练同一个模型的多个版本，然后这些模型会对新的观测数据进行投票

wonphen·2023-12-28 10:46

WAF防火墙有什么用

WAF防火墙（WebApplicationFirewall）也叫WEB应用防火墙，通过记录分析黑客攻击样本库及漏洞情况，使用数千台防御设备和骨干网络，及安全替身、攻击溯源等前沿技术，构建网站应用级入侵防御系统

德迅云安全-小潘·2023-12-28 10:49

单细胞分析（五）——使用Harmony进行数据整合和去批次

单细胞分析（五）——数据整合和去批次为什么要进行数据去批次数据分次读入多个数据整合数据去批次处理数据质控去批次后数据分析后续分析参考文章为什么要进行数据去批次进行样本去批次（batchcorrection

生信小鹏·2023-12-28 09:13

Python3机器学习之04基于概率论的分类方法朴素贝叶斯

贝叶斯使用通过已知3个概率来计算位置的概率特征数量与样本关系通常如果有t个特征，每个特征需要N个样本，那么就需要个总样本数。

iCloudEnd·2023-12-28 07:12

K近邻算法（KNN）

KNN算法KNN算法原理K近邻(K-nearstneighbors,KNN)是一种基本的机器学习算法，所谓k近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。

温柔倾怀·2023-12-28 05:08

何时应该使用非参数检验？

就是说使用方差分析需要三个前提条件：1、各样本须是相互独立的随机样本；2、各样本来自正态分布总体；3、各总体方差相等，即方差齐。纵然方差分析的用途广泛，可以不受比较组数的限制，进行多组比较。

spssau·2023-12-28 05:50

贝叶斯推断

贝叶斯推断贝叶斯推断的基本概念与传统推断的区别贝叶斯推断作为统计推断的一种，从样本中学习或拟合真实的模型，推断概率分布函数的某个参数，和传统的统计推断的区别在于将推断的对象视作常数还是随机变量（v.t.

Asica·2023-12-28 03:05

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