正负样本第50页

交叉验证

在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。这是百度百科对交叉验证的的解释。在我们的实际工作和生活中，时时

vbaSQL·2023-12-17 00:19

ConnSearch：如何对有限样本量进行功能连接分析？

摘要功能连接研究越来越多地转向机器学习方法，这些方法通常涉及拟合全连接组网络的分类器，然后进行事后解释分析，以确定最能预测因变量的神经相关因素。然而，这种传统的分析范式存在两个主要限制。首先，即使分类器完全准确，解释分析也可能无法识别因变量表示的所有模式。其次，即使分类器具有泛化性，通过解释分析得出的模式也可能无法复制。换句话说，这种传统方法可以生成有效的分类器，但难以实现大多数神经科学家的目标：

茗创科技·2023-12-17 00:11

实事求是容易吗？

比如，善恶、对错、好坏、你我…但客观事实确是往往不是如此，这基于我们取样的方式存在错误，只取平均数、取极端的样本、只俯视不仰视带来的错觉，让我们看待客观事实时，得出偏差极大或者完全错误的判断结论。

贾涛Jerry·2023-12-16 23:32

机器学习中的相似性度量

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。

myword1314·2023-12-16 23:30

统计学基础知识

2.样本：就是从总体中抽出的部分观察单位某项特征的集合。3.参数：是用于描述总体特征的指标，如总体均数（μ），总体标准差（σ）、总体率（π）、总体相关系数（ρ）。

灵海之森·2023-12-16 23:45

上海队成也王哲林，败也王哲林，李春江用不用他都头痛

面对广厦队的凶狠防守，三场比赛正负值都是最低的就是明证

荒原风声·2023-12-16 22:05

机器学习中的混淆矩阵

如果每个类中的样本数量不等，或者数据集中有两个以上的类，则仅用分类准确率作为评判标准的话可能会产生误导。计算混淆矩阵可以让我们更好地了解分类模型的表现情况以及它所犯的错误的类型。

yangzhibo124·2023-12-16 22:13

【分享】“小鹅通“在集简云平台集成应用的常见问题与解决方案

1.小鹅通订单支付后触发动作获取不到样本数据怎么办？小鹅通推送开启步骤：1.进入小鹅云选择对应的店铺2.权限管理3.消息订阅（开启需要推送的功能）2.小鹅通出现全局返回码了怎么办？

集简云-软件连接神器·2023-12-16 20:43

c-语言-＞数据在内存的存储

原码：直接将数值按照正负数的形式翻译成⼆进制得到的就是原码。反码：将原码的符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到反码。补码：反码+

橘橙黄又青·2023-12-16 19:48

微信小程序跳坑（一）Do not have formSubmit handler in current page

仔细对照样本源码.一直在找wxml的问题却没有对照js里的函数。对照后才发现这样的函数formSubmit:function(e){},没有定义，那表单的注册肯定不能提交了呀。

Nevercold·2023-12-16 19:29

建设堪当民族复兴重任高素质干部队伍

严管就是厚爱，是对干部真正负责。坚持党管干部原则，坚持严管和厚爱结合、激励和约束并重，不断激发干部干事创业的活力，坚持德才兼备、以德为先、五湖四海、任人唯贤，坚持把政治标准放在首位，树立选人用

夫唯不争·2023-12-16 19:10

聚类算法模型的概念、评估及应用

聚类是一种无监督学习方法，其目标是将数据集中的样本分成不同的组别，使得同一组内的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。聚类算法模型通常通过计算样本之间的相似度或距离来实现这一目标。

rubyw·2023-12-16 19:09

GEE机器学习——利用支持向量机SVM进行土地分类和精度评定

SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分隔开来，使得两个类别的间隔最大化。具体来说，SVM通过寻找支持向量（即距离超平面最近的样本点），确定决策边界，并根据支持向量的位置进行分类。

此星光明·2023-12-16 19:06

数据分析为何要学统计学（9）——总体不服从正态分布时使用什么假设检验方法？

大多数情况下，我们都假设样本所在总体服从正态分布，然后使用t检验、方差分析等假设检验方法。

interbigdata·2023-12-16 18:59

Audio signal (MATLAB)代码学习-常见问题2

问题描述定义信号采样频率为16kHz，生成一个长度为1s，频率为1000Hz，幅度为0.5的信号y_1生成信号y_2，要求：时域长度为1s，100个样本为间隔，幅度0.7，并使用一个滤波器H(z)=1−

CCC_bi·2023-12-16 18:51

FFPE样本的核酸提取

01样本切片石蜡样本在提取前需要进行切片处理，一般需要5-6个切片，一片镜检确定肿瘤细胞含量，其他进行后续提取处理。切片的薄厚程度对后续观察和提取会有一定影响。

evolisgreat·2023-12-16 18:10

GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试

GradientTreeBoost方法的具体步骤如下：1.数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。2.初始化模型：将初始模型设置为一个

此星光明·2023-12-16 18:45

数据链路层——以太网协议、ARP协议

协议所在的位置为什么要存在ARP协议（或者说ARP协议的作用）ARP报文的格式ARP协议的工作过程ARP伪装以让自己成为中间人、ARP攻击以太网协议以太网协议的简介在>一文中说过，实际上IP协议也不真正负责传输数据

work_hard423·2023-12-16 17:23

分类（四）—— 支持向量机

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本

shi_jiaye·2023-12-16 17:42

新版TCGA的突变SNP数据下载和整理

现在的情况是每个样本都是一个单独的maf文件，需要下载后自己整理，就像整理表达矩阵那样。

医学和生信笔记·2023-12-16 17:57

Pytorch中Group Normalization的具体实现

GroupNormalization(GN)是一种用于深度神经网络中的归一化方法，它将每个样本划分为小组，并在每个小组内进行标准化。

温柔的行子·2023-12-16 16:39

5. PyTorch——数据处理模块

数据集对象被抽象为Dataset类，实现自定义的数据集需要继承Dataset，并实现两个Python魔法方法：__getitem__：返回一条数据，或一个样本。obj[index]等价于obj.

沉住气CD·2023-12-16 16:06

03 第四章 2

定义：一颗[决策树]包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点；叶节点：对应决策结果，即样本的label根+内部节点：对应一个分割[数据集]方法，根据该方法将节点对应的数据集划分到子节点中。

罐罐儿111·2023-12-16 16:07

学习日语你会分辨外来词么？咦！日语中的外来语原来可以分辨！

日语中像ラジオ（广播）这样本来从意识上可以分辨它就是外语的单词很多，但是，像キセル（烟袋）和カボチャ（南瓜）（同为柬埔寨语）、サラ

MissZhang壹壹·2023-12-16 15:26

LabVIEW进行癌症预测模型研究

使用诊断乳腺癌数据集包含699个样本，9个变量。数据集中的样本被标注为恶性

LabVIEW开发·2023-12-16 15:56

cs231n作业-assignment1

cs231n)文章目录assignment1(cs231n)KNN基础计算distances方法一：双层循环计算distances方法二：单层循环计算distances方法三：无循环根据dists找到每个测试样本的种类

momentum_·2023-12-16 14:30

使用KNN算法进行缺失值填补的详解及实践

KNN（K-最近邻）算法是一种常用的数据插值方法，可以通过找到与缺失样本最相似的K个样本来进行缺失值的估计。本文将详细介绍KNN算法的原理，并提供使用Python实现KNN缺失值填补的示例代码。

PixelEnigma·2023-12-16 14:17

GEE机器学习——利用kNN分类器器方法进行土地分类和精度评定

kNN分类器的原理是基于样本之间的距离度量，通过找到距离待分类样本最近的k个训练样本，并根据这些样本的标签进行投票来确定待分类样本的类别。

此星光明·2023-12-16 14:43

7+m6A+分型+实验，甲基化方向的生信思路，没有思路的同学可参考

生信风暴·2023-12-16 14:36

机器学习---Adaboost算法

Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。

三月七꧁ ꧂·2023-12-16 14:17

移动端的认识与android环境搭建和adb 基础命令

1.需求分析2.测试计划5w1h3.测试设计阶段依据测试需求的分析结果，采用等价类，边界值，场景法，因果图法等一些方式方法依据原型设计的ui测试用例依据兼容性测试需求，设计兼容性测试设计用例5接收测试样本

peace or love·2023-12-16 14:41

机器学习---Boosting

弱学习机（weaklearner):对一定分布的训练样本给出假设（仅仅强于随机猜测），根据有云猜测可能会下雨。强学习

三月七꧁ ꧂·2023-12-16 14:04

WannaCry病毒分析

WannaCry病毒分析——“永恒之蓝”漏洞利用样本类型：勒索病毒样本md5：84c82835a5d21bbcf75a61706d8ab549标题WannaCry病毒分析——“永恒之蓝”漏洞利用动态分析静态分析

长白山下大绵羊·2023-12-16 13:23

APT-28-FancyBear 样本分析

APT-28-FancyBear样本分析样本MD5:36524C90CA1FAC2102E7653DFADB31B2分析报告下载：分析报告Github下载

长白山下大绵羊·2023-12-16 13:22

APT-34 样本分析

APT-34样本分析样本MD5:36fcaf23def7876d16000a319c3ac744分析报告下载：分析报告Github下载

长白山下大绵羊·2023-12-16 13:22

吴恩达《机器学习》12-2-12-3:大边界的直观理解、大边界分类背后的数学

一、大边界的直观理解1.大间距分类器的背景支持向量机的大间距分类器着眼于构建一个能够在正负样本之间划定最大间距的决策边界。

不吃花椒的兔酱·2023-12-16 12:01

机器学习中数据的特征表示

而很多机器学习算法要求输入的样本特征是数学上可计算的，因此在机器学习之前我们需要将这些不同类型的数据转换为向量表示。图像特征：在手写体数字识别任务中，样本为待识别的图像．为了识

白牛DATA·2023-12-16 12:26

Python 全栈体系【四阶】（五）

第四章机器学习三、数据预处理1.数据预处理的目的去除无效数据、不规范数据、错误数据补齐缺失值对数据范围、量纲、格式、类型进行统一化处理，更容易进行后续计算2.预处理方法2.1标准化（均值移除）让样本矩阵中的每一列的平均值为

柠檬小帽·2023-12-16 12:44

【影像组学入门百问】#25--#26

在影像组学中，数据不平衡是一个常见的问题，即不同类别的样本数量不相等。这可能导致机器学习模型在训练过程中对较多的类别过度拟合，从而降低模型对较少类别的预测性能。

有Li·2023-12-16 11:52

线性回归，softmax回归，多层感知机，激活函数的基本概念

这里，X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d，其中nnn是样本数量，ddd是特征数量。每个样本的平方误差损失：l(i)(w,b)=12

hadiii·2023-12-16 11:50

对于分类任务当样本较少时，什么算法较为合适？

当样本较少时，可以考虑使用以下算法：1朴素贝叶斯分类器（NaiveBayes）：朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，并基于贝叶斯定理进行分类。

有Li·2023-12-16 11:43

上位机与PLC：ModbusTCP通讯之数据类型转换

前请提要：从PLC读取的数值，不管是读正负整数还是正负浮点数，读取过来后都会变成UInt16，也就是Ushort类型一、ushort（UInt16）转成Int32源代码方法：//ushort类型转Int32

走丢的男孩·2023-12-16 10:11

sk-learn中StratifiedShuffleSplit（）函数

sk-learn中提StratifiedShuffleSplit()提供分层抽样功能，确保每个标签对应的样本的比例参数说明n_splits：是将训练数据分成train/test对的组数，可根据需要进行设置

wtzhu_13·2023-12-16 10:39

100：ReconFusion: 3D Reconstruction with Diffusion Priors

简介官网少样本重建必然导致nerf失败，论文提出使用diffusion模型来解决这一问题。从上图不难看出，论文一步步提升视角数量，逐步与Zip-NeRF对比。

C--G·2023-12-16 07:08

12:Repurposing Diffusion-Based Image Generators for Monocular Depth Estimation

模型源自于稳定扩散和微调合成数据，可以零样本转移到未见过的数据集，提供最先进的单目深度估计结果。实现流程Marigold微调过程。

C--G·2023-12-16 07:28

搞懂C#中%运算符

文章目录%*运算符*是什么意思如果判断结果正负为啥^3^%~4~等于`3`呢这是目录%运算符是什么意思就是取第一个操作数除第二个操作数的余数,和取模没有关系如果判断结果正负正负和第一个操作数的正负相同为啥

Sky.Allen·2023-12-16 06:26

hive中如何求取中位数？

目录中位数的概念代码实现准备数据实现中位数的概念中位数（Median）又称中值，统计学中的专有名词，是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分

浊酒南街·2023-12-16 05:58

IQ信号，IQ样本，IQ数据，constallation diagram（星座图）

1、IQ样本常用的SDR设备通常将采集到的信号以信号的IQ形式提供给用户，用户得到是信号的一连串IQ样本点，如下。"一连串IQ样本点"表示的是信号的某段时间，各等间隔采样时刻下的瞬时IQ值。

牙买加_小杨·2023-12-16 05:16

python 检验两个样本均值是否相同_一文秒懂方差齐性检验

根据样本资料，你能观察到有何相似之处和差异？2、评价两种方法总体均值之间的差异，讨论你的结论？3、计算每一种系统的标准差与方差，进行两种系统总体方差相等的假设检验，讨论你的结论。4、关于两种方法

weixin_39806779·2023-12-16 01:57

python 方差分析_Python数据科学：方差分析！

②双样本t检验：一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍：方差分析：一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。其中分类个数大于两个，分类变量也可以有多个。

weixin_39629947·2023-12-16 01:56

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