正负样本第48页

Jmeter接口测试断言

mainsampieonly”就可以；若发一个请求可以触发多个服务器请求，就有mainsample和sub-sample之分了2、要测试的响应字段：(1)一般的http响应，都勾选“响应文本”；(2)url样本是对

测试杂货铺·2023-12-19 11:49

评价机器学习模型的指标

为了衡量一个机器学习模型的好坏，需要给定一个测试集，用模型对测试集中的每一个样本进行预测，并根据预测结果计算评价分数。对于分类问题，常见的评价标准有准确率、精确率、召回率和F值等。

白牛DATA·2023-12-19 10:59

NaiveBayes

1.P(“属于某类”|“具有某特征”)=在已知某样本“具有某特征”的条件下，该样本“属于某类”的概率。所以叫做『后验概率』。

迷失蔚蓝_fd81·2023-12-19 09:35

谢杨易·2023-12-19 09:38

从比对到MA-plot

subjunc比对（这里只选取其中一个样本进行比对）：home/fengruoqing/data6/mkfeng/tool/subread-1.6.4-Linux-x86_64/b

小男神马克·2023-12-19 09:18

Leetcode 376 摆动序列

题意理解：如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为摆动序列如果是摆动序列，前后差值呈正负交替出现为保证摆动序列尽可能的长，我们可以尽可能的保留峰值，，删除上下坡的中间值，或平坡值。

庄园特聘拆椅狂魔·2023-12-19 08:30

李克富 || 案例问答：我看案例分享

心理学家从不相信个案和例子，因为其随机性和主观性太过明显，但我们愿意相信大样本基础上的科学研究发现。我们希望听到动听的心理故事，但更愿意看到众多心理学观察的数据和总结。

李克富·2023-12-19 08:44

机器学习之元学习（Meta-Learning）

然而，在现实世界中，我们经常面临需要从相对较少的样本或者从未见过的任务中学习的情况。元学习的目的就是让模型在面对新任务时能够更快地学到适应性知识。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-19 08:47

二进制：整理

因为有正负之分，所有在机器数中采用最高位来表示正（0）或者负（1）。所以对应的+1和-1的机器数为：+100000001-110000001机器数000000

qingshuiting·2023-12-19 07:50

Tableau入门-瀑布图

瀑布图根据数据的正负值来表示增加和减少，适用于表达特定数值之间的数量变化关系。下图显示了不同子类别产品的利润组成情况，我们可以通过瀑布图清晰的看到总利润的构成情况，以及影响总数的关键因素。

Tableau入门·2023-12-19 07:11

支持向量机（SVM）：高效分类的强大工具

与逻辑回归的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类3.3生物信息学3.4金融领域3.5医学诊断4.SVM的优势与挑战4.1优势4.1.1非线性分类4.1.2少量样本

_用户昵称_·2023-12-19 06:34

【机器学习】11、贝叶斯网络

文章目录一、贝叶斯网络是什么二、朴素贝叶斯三、贝叶斯网络的建立一、贝叶斯网络是什么贝叶斯网络的思考：原本的问题：给定一组样本D，求得在这些样本中出现某个结论A1,A2,...,AnA_1,A_2,...

呆呆的猫·2023-12-19 06:49

python Markov马尔科夫网络节点状态预测并筛选小样本

之前写的基于马尔科夫的小样本节点检测文章里的内容~~马尔科夫决策过程是在随机过程的基础上提出来的，是对强化学习(RL)问题的数学描述。

JerryLoveCoding·2023-12-19 05:02

K均值聚类

K-均值聚类算法1.什么是K均值聚类算法K均值聚类（k-means）是基于样本集合划分的聚类算法。

Chloe-Hao·2023-12-19 04:46

第九章超越幸福和不幸

只有允许和接受所有的事物，接受本然的自己，才会发现，任何事件都没有正负之分，只有更高的善与恶(坏)。允许允许事实的存在，抗拒思维就会变弱。然后创造出胜负，这就是宽恕。宽恕当下，宽恕每一刻。

蓝亿·2023-12-19 04:57

《硅谷产品：36讲直通产品级产品经理》摘抄2.0

1、思考设计师敏感点，用用户数据说服2、多沟通，再出文档3、基于工期，商量设计实现，提前说好A/B测试：明确要改变什么、提高什么、用什么指标来衡量；样本数量够不够；考虑短期新鲜感和对长期生态系统的影响短期数据

跛脚毛驴·2023-12-19 03:17

CLIP 对比学习源码理解快速学习

：相当于我已知这个图像跟这个文本是配对的，是相似的，或者说这两个东西是一个意思，然后把这两个当成正样本，计算正样本的

A half moon·2023-12-18 23:01

聚类算法--KMeans

1.聚类与KMeans与分类、序列标注等任务不同，聚类是在事先并不知道任何样本标签的情况下，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得同类别样本之间的相似度高，不同类别之间的样本相似度低(即增大类内聚

一只胖猪猪·2023-12-18 23:30

克里金（Kriging）模型及Python pykrige库实现

现在的二代代理模型：根据一定准则加入新样本点，循环更新代理模型。克里金（Kr

xiaoqiang_2·2023-12-18 21:30

自闭症儿童治疗之环境泛化

先说什么是泛化能力，泛化能力（generalization）是指神经网络在学习完成后神经网络对测试样本或工作样本做出正确反应的能力。例如在孩子吃到一个红色的苹果时，他就能记住苹果的颜色，形状，和味道。

onesure_dfc0·2023-12-18 19:29

大数据知识分享：Python特征工程之特征缩放

1.归一化归一化将样本分别归一化为单位范数，使得具有至少一个非零分量的每个样本都独立于其他样本进行重新缩放，如数据矩阵的每一行，以使样本的范数（l1，l2或inf）等于1。

泰迪智能科技·2023-12-18 19:30

Python - FastAPI 实现 get、post 请求

post-create_item2.get-read_items四.Requests请求1.post-create_item2.get-read_items五.总结一.引言前面介绍了LLM的相关知识，从样本加载

BIT_666·2023-12-18 19:49

倦

当堆积如山的工作压得人喘不过来气时，最好的办法大概就是想办法解决它，于是在周末这样本该休整的时候，我选择继续办公，将上周的工作收尾，当看着桌面被一点点清理干净，那种心情是无比美好的，于是晚餐约了个猪肚鸡

泠然弦上·2023-12-18 18:14

Learning Classiﬁers from Only Positive and Unlabeled Data

Learningatraditionalclassifier概念定义表示一个样本，表示其label（0或者1），表示是否被select那么，在PU问题中，当时，一定有一定成立两种采样

zealscott·2023-12-18 16:46

第一章：引言

1.1日常生活中的机器学习数据集输入–>对样本进行标注–>调整程序算法的参数–>达到最佳性能参数：可以看作旋钮，旋钮的转动可以调整程序的行为模型：任一调整参数后的程序被称为模型模型族：通过操作参数而生成的所有不同程序

起风了で·2023-12-18 13:35

Mini-Batch梯度下降

Mini-batch梯度下降是梯度下降法的一种改进版本，它通过每次迭代使用数据集的一个小批量（mini-batch）样本来更新模型参数，从而在训练过程中更加高效。

星宇星静·2023-12-18 12:21

Continuous Optimization：从Prefix-tuning到更强大的P-Tuning V2

©作者|李国趸单位|浙江大学硕士生研究方向|少样本学习Prefix-Tuning论文标题：Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration论文链接

PaperWeekly·2023-12-18 12:44

玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性

汀、人工智能·2023-12-18 11:40

【点云异常点检测】MVTec AD数据集介绍

每个类别都包含正常样本和异常样本。这些异常样本包括各种常见的生产缺陷，如划痕、裂纹、凹陷等。MVTecAD数据集旨在帮助研究人员和从业者开发和评估用于检测工业制造中物体缺陷的算法和系

坚果仙人·2023-12-18 11:57

使用Keras处理多分类问题——以新闻分类为例

包括46个不同的主题，其中某些主题的样本更多，但是训练集中的每个主题都有至少10个样本。与IMDB数据集一样，路透社数据集也内置到了Keras库中，并且已经经过了预处理。

进击的码农设计师·2023-12-18 11:28

Stable Diffusion简介

1.StableDiffusion是一种基于概率的生成模型，它通过学习数据的概率分布来生成新的样本。与传统的生成模型相比，StableDiffusion具有更好的稳定性和生成效果。

小楼先森·2023-12-18 10:14

ReSTIR GI关键点梳理

假设我们想用pdfg从抽样分布中生成样本，但不能直接这样做(例如有可能是g太复杂，也有可能是不连贯等原因)，因为g没有解析封闭形式，或者太复杂而无法积分和反演。

七言white·2023-12-18 09:06

AI人工智能和大模型（概念）之二

PyTorch运算的基本单元（4）基础数据定义和运算（5）在PyTorch中支持GPU运算，自动求导等操作机器学习两种典型的任务：（1）分类任务是对离散值进行预测（2）回归任务是对连续值进行预测大模型中的相关概念样本

永远的HelloWorld·2023-12-18 08:29

实验记录：可能造成深度学习模型训练过程中准确率振荡的原因

可能造成模型训练过程中准确率振荡的原因：数据集因素：1.数据集中含有噪声或者样本分布不平衡，这会导致模型学习到一些错误的规律，从而引起训练准确率的震荡。2.训练数据量过小。

爱编程的小金毛球球·2023-12-18 08:51

变分自编码器（VAE）初识

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），AE（Auto-Encoder）的架构可以如下所示;记XXX为整个数据集的集合，xix_{i}xi是数据集中的一个样本。自编码

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:38

过拟合与欠拟合

二、过拟合与欠拟合1、过拟合过拟合的定义：当学习器把训练样本学的“太好”了的时候，很可能已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降，这种现象称为过拟合。

奉系坤阀·2023-12-18 08:07

交叉熵在机器学习里做损失的意义

对于一个具体的样本，设真实标签为y，真实分布可以表示为一个概率分布P，其中P(y)表示样本属于类别y的概率。模型的预测输出可以表示为另一个概率分布

何处不逢君·2023-12-18 08:17

pytorch | epoch, batch, iteration

（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个

Mine4ever_·2023-12-18 08:47

【YOLO系列】速看！YOLOv3中如何使用K-Means聚类算法生成Anchor Box

k-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照

江湖小张·2023-12-18 07:31

数据分析为何要学统计学（10）——如何进行比率检验

比率检验是通过样本推测某种事件的总体占比水平。要求事件仅有互斥的两种情况，即，概率分别为p与1-p。比率检验分单样本和双样本两种情况，以下我们分别介绍。

interbigdata·2023-12-18 07:27

模型选择与评估

搁浅丶.·2023-12-18 07:15

Support Vector Machine(SVM)——支持向量机

1.从逻辑回归到SVM回顾一下逻辑回归的模型然后经过sigmoid函数得到预测y=1的概率，sigmoid函数如下图对于单个样本来说损失函数如下当一个输入的真实标签为1时，损失函数就只剩，如左图所示,我们想要让

搁浅丶.·2023-12-18 07:05

使用Yellowbrick绘制获取最佳聚类K值的示例

使用Yellowbrick绘制获取最佳聚类K值的示例在机器学习中，聚类是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇。确定最佳的聚类簇数（K值）对于聚类算法的有效性至关重要。

后端工程架构·2023-12-18 07:16

机器学习入门-西瓜书总结笔记第十三章

西瓜书第十三章-半监督学习一、未标记样本二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类一、未标记样本形式化地看，有训练样本集Dl={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,

一入材料深似海·2023-12-18 06:14

哈工大操作系统实验--实验四：进程运行轨迹的跟踪与统计，实验记录及实验报告

进程运行轨迹的跟踪与统计记录一些学习哈工大操作系统实验的学习笔记和心得Github地址欢迎star⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️课程实验楼环境课程主页课程视频课程教材：Linux内核完全注释操作系统原理、实现与实践实验内容基于模板process.c编写多进程的样本程序

赵英英俊·2023-12-18 06:43

2020-04-16长光工程师学习日记

今天学习了C语言中的结构体，结构体可以应用于一些数据很多的样本输入，较多的样本的输入与输出更加方便操作主要需要struct语言，该语言微结构体的名字，用于赋予结构体的具体名字作业一#includevoidfun

Sergey_2ab6·2023-12-18 05:38

数学建模之：TOPSIS综合评价模型python代码

基本思路是通过假定正、负理想解，测算各样本与正、负理想解的距离，得到其与理想方案的相对贴近度（即距离正理想解越近同时距离负理想解越远），

今天还没打卡噢·2023-12-18 01:54

免费学习AI知识的渠道，整理了一些公开的GPT综合学习资料

GPT提示词学习LearnPrompting:YourGuidetoCommunicatingwithAI如何与人工智能交流，提示词学习零样本提示|PromptEng

会记忆的鱼·2023-12-17 23:17

数据加载器---- collate_fn 参数

在深度学习中，数据加载器（DataLoader）是用来批量加载数据的工具collate_fn：数据加载器的一个参数，用于指定如何将单个样本组合成一个批次当使用数据加载器加载数据时，每个样本被解释为一个元组或字典在进行训练时

Kelly_Ai_Bai·2023-12-17 23:00

嫦娥五号探月器，带回的月球样本，填补了太阳系历史的空白

通过对嫦娥五号探月器带回的第一批新鲜月球岩石和碎片样本的分析，一个国际科学小组确定这些月球岩石的年龄接近19.7亿年，为太阳系历史填补了一个关键空白。

小优探索·2023-12-17 23:47

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