正负样本第63页

Fuzzy c-means

孤嶋·2023-11-23 16:46

【面试题合集】（1）

生成对抗网络（GAN）中的模式崩塌是指生成器网络只能生成有限的几种样本，而不能生成更多的样本。这种情况通常发生在训练过程中，生成器网络只学习到了一部分数据的特征，而没有学习到其他数据的特征。

LuH1124·2023-11-23 15:14

关于CGAffineTransformMakeRotation

defineM_PI3.14159265358979323846264338327950288其实它就是圆周率的值，在这里代表弧度，相当于角度制0-360度，M_PI=180度旋转方向为：顺时针旋转*/CGAffineTransformMakeRotation旋转方向不是由参数的正负决定的

hello_iOS程序媛·2023-11-23 15:26

YOLOv5 分类模型数据集加载 3

YOLOv5分类模型数据集加载3自定义类别flyfishYOLOv5分类模型数据集加载1样本处理YOLOv5分类模型数据集加载2切片处理YOLOv5分类模型的预处理（1）Resize和CenterCropYOLOv5

文野历笑生·2023-11-23 15:50

Dropout 作用

一、前言Dropout出现的原因训练深度神经网络的时候，总是会遇到两大问题：（1）容易过拟合（2）网络费时在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

shadowismine·2023-11-23 14:12

Dropout层、BN层、Linear层 & 神经网络的基本组成

承接上三篇博客：卷积层(空洞卷积对比普通卷积)、激活函数层、池化层&感受野目录（1）Dropout层（2）BN层（BatchNormal）（3）全连接层（1）Dropout层在深度学习中，当参数过多而训练样本又比较少时

Flying Bulldog·2023-11-23 14:11

2020-08-25：BloomFilter的原理以及Zset的实现原理。

布隆过滤器重要的三个公式1.假设数据量为n，预期的失误率为p（布隆过滤器大小和每个样本的大小无关）。2.根据n和p，算出BloomFilter一共需要多少个bit位，向上取整，记为m。

福大大架构师每日一题·2023-11-23 13:54

压缩感知基本理论

具体来说，压缩感知假设信号可以表示为一个稀疏系数向量和一个原子字典的线性组合，其中原子字典是一组基函数或样本点，可以表示信号的各个部分。

飞大圣·2023-11-23 13:39

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

训练循环（trainingloop）1、抽取训练样本x和对应的目标y组成的数据批量；2、在x上运行网络[这一步叫前向传播（forwardpass）]，得到预测值y_pred；3、计算网络在这批数据上的损失

庵下桃花仙·2023-11-23 12:42

Matlab通信仿真常用函数

信源函数randerr产生比特误差样本randint产生均匀分布的随机整数矩阵randsrc根据给定的数字表产生随机矩阵wgn产生高斯白噪声信号分析函数biterr计算比特误差数和比特误差率eyediagram

BurtonChang·2023-11-23 12:48

关于git hooks

这个目录包含一系列样本hook脚本，这些脚本以.sample结尾。如果你想启用某个hook，只需将相应的样本脚本复制并

唧唧bong_·2023-11-23 12:33

测试及执行

1使用Jrebel热更新插件以及XRebel性能分析插件以达到快速修复的目的2使用Junit单元测试可以模拟整个或局部功能的测试或者用该功能生成测试样本数据(测试数据可以通过DB编写脚本或者函数生成)3

KwaiSZ·2023-11-23 11:41

Pytorch之LinearRegression

将所有的(x,y)当作用于拟合的样本点。之后尝试使用线性单元或是pytorch框架中的线性层对以上数据点进行拟合，得到一条拟合曲线。

海棠未眠d·2023-11-23 11:35

halcon缺陷检测学习7皮革·凹痕、磨损、刮伤缺陷inspect_leather_photometric_stereo

*输入4张皮革样本的图片，光线来自不同的方向。

mlxg99999·2023-11-23 10:44

机器学习-有监督学习-分类算法：SVM/支持向量机【SVM：高维空间里用于二分类的超平面；支持向量：超平面附近隔离带边界上的样本】【求参数(ω,b)使超平面y(x)=Φ(x)·ω+b能最优分隔两集合】

支持向量机(supportvectormachine)：简称SVM。机，即机器，指的是这个模型是一个机器，它的作用是分类，所以可以理解为一个分类用的机器。通俗来讲，它是一种二类分类模型。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。当训练样

u013250861·2023-11-23 08:47

【论文阅读】An Experimental Survey of Missing Data Imputation Algorithms

AnExperimentalSurveyofMissingDataImputationAlgorithms|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore处理缺失数据最简单的方法就是是丢弃缺失值的样本

轩儿毛肚·2023-11-23 06:41

【机器学习】On the Identifiability of Nonlinear ICA： Sparsity and Beyond

独立成分分析简单来说，就是给定很多的样本X，通过样本分离出组合成样本的源S。关于ICA的详细内容，可以参考YifanShen的博客：

小丫么小阿豪·2023-11-23 05:25

图像分类单张图片预测准确率达到百分之百

针对单个图片获得100%准确率的情况可能包括以下几种情形：图片本身特殊性:如果测试集中的某张图片在训练集中有完全相同或非常相似的样本，并且模型已经准确地学习了这张图片的特征，那么模型可能会对这张图片预测出

Make_magic·2023-11-23 04:32

美国国家安全实验室员工详细数据在网上泄露

该组织发布了泄露数据的样本，但无法确认SiegedSec是否拥有其声称窃取的更大数据集。INL发言人洛里·麦克纳马拉证实发生了

网络研究院·2023-11-23 04:16

人机环境系统智能与人工智能

大数据为人工智能提供了丰富的训练样本和资源，使得机器学习和深度学习等技术得以发展和应用。通过对大数据的学习，人工智能可以不断优化和改进自身的算法和模型，提高其在各个领域的应

人机与认知实验室·2023-11-23 04:33

空间多组学分析破译胶质母细胞瘤中的双向肿瘤-宿主相互依赖性（空间微环境）

不得不说现在的研究都是以大样本量著称。Graphicalabstractsummary，肿瘤细胞的

单细胞空间交响乐·2023-11-23 03:12

matlab 感兴趣区域,感兴趣区域（Region of interest）

感兴趣的区域(ROI)是数据集为特殊目的而选出的一些样本[1]。ROI的概念通常在许多应用领域中使用。

里油哪多·2023-11-23 02:07

第2章模型评估和选择

2.1经验误差和过拟合错误率：分类错误的样本数n占样本总数m的比例。

小陈同学eer·2023-11-23 02:32

深度学习之基础知识详解（文末有福利）

过拟合，欠拟合过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。

I小码哥·2023-11-23 01:01

基于鹈鹕算法优化卷积神经网络POA-CNN实现数据分类算法研究附matlab代码可直接运行适合作为创新点

数据分类是指将数据集中的样本按照其特征或属性进行

机器学习之星主·2023-11-23 00:57

【CNN分类】基于鹈鹕算法优化卷积神经网络POA-CNN实现数据分类算法研究附matlab代码可直接运行适合作为创新点

数据分类是指将数据集中的样本按照其特征或属性进行

科研助手大师·2023-11-23 00:57

概率图模型——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了半监督学习，首先从如何利用未标记样本所蕴含的分布信息出发，引入了半监督学习的基本概念，即训练数据同时包含有标记样本和未标记样本的学习方法；接着分别介绍了几种常见的半监督学习方法：生成式方法基于对数据分布的假设

Pandy Bright·2023-11-23 00:14

聚类——基于机器学习_周志华

首先从准确性和差异性两个重要概念引出集成学习“好而不同”的四字真言，接着介绍了现阶段主流的三种集成学习方法：AdaBoost、Bagging及RandomForest，AdaBoost采用最小化指数损失函数迭代式更新样本分布权重和计算基学习器权重

Pandy Bright·2023-11-23 00:13

sklearn模型中预测值的R2_score为负数

它用来度量未来的样本是否可能通过模型被很好地预测。分值为1表示最好，但我们在使用过程中，经常发现它变成了负数，多次手动调参只能改变负值的大小，却始终不能让该值变成正数。

赵孝正·2023-11-23 00:00

数据在内存中的存储

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+1就得

YishanWasten·2023-11-22 23:29

4.5 Windows驱动开发：实现进程数据转储

反内核工具中都存在驱动级别的内存转存功能，该功能可以将应用层中运行进程的内存镜像转存到特定目录下，内存转存功能在应对加壳程序的分析尤为重要，当进程在内存中解码后，我们可以很容易的将内存镜像导出，从而更好的对样本进行分析

微软技术分享·2023-11-22 23:25

用PLS和OPLS分析代谢组数据

loadingplot变量投影重要度(VIP)代谢物对个体性别的定性响应-OPLS执行OPLS数据提取Overfittingreference简介主成分分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)是对变量数超过样本

吴十三和小可爱的札记·2023-11-22 23:49

台湾大学林轩田机器学习（五）---The Learning Problem

但是，随后引入了统计学知识，如果样本数据足够大，且hypothesis个数有限，那么机器学习一般就是可行的。本节课将讨论机器学习的核心问题，严格证明为什么机器可以学习。

文子轩·2023-11-22 20:03

Python --- 切片详解（正负索引、索引越界、返回浅复制）（底层解析）

一、Python可切片对象的索引方式列表元素支持用索引访问，正向索引从0开始colors=["red","blue","green"]colors[0]=="red"colors[1]=="blue"同时，也可以使用负向索引(python中有序序列都支持负向索引)colors[-1]=="green"以列表lst=['a','b','c','d','e']为例二、切片操作[start_index:

Whitemeen太白·2023-11-22 20:28

机器学习之贝叶斯分类器

贝叶斯判定准则(Bayesdecisionrule)：为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使条件风险最小的类

yangtom249·2023-11-22 19:06

概率论与数理统计第一章概率论的基本概念要点复习笔记

2.样本空间与随机事件样本空间——随机试验E的所有基本结果组成的集合，记为Ω。样本点——样本空间的每个基本结果，即E中的元素。随机事件——随机试验E的样本空间Ω的子集，简称事件。

芯芯小布丁♢·2023-11-22 19:00

【机器学习】贝叶斯分类器

假设样本的特征向量服从一定的概率分布，我们就可以计算出该特征向量属于各个类的条件概率。分类结果是条件概率最大的分类结果。如果假设特征向量的每个分量彼此独立，则它是朴素贝叶斯分类器。

十年一梦实验室·2023-11-22 19:26

数理统计的基本概念（一）

文章目录总体、样本与统计量总体及其分布样本及其分布统计量统计量概念样本矩顺序统计量及其分布样本中位数与样本极差经验分布函数参考文献总体、样本与统计量总体及其分布在数理统计中，称所研究的对象的全体为总体，

如松茂矣·2023-11-22 19:26

代谢组研究基础篇 | 从样本制备、检测技术到数据分析，你想知道的都在这里...

样品采集和制备样本采集和处理的标准

尐尐呅·2023-11-22 17:39

让聊天可以聊

你跟他说“这个才好吃吗”，他说“还行”这样本来想说话的你瞬间就没有什么话题想说。你问他要吃什么，他总是说随便。那如何与这些话题终结者聊天，以及如何让自己好好聊天，那我们直接进入正题。

微风知意·2023-11-22 16:43

Jmeter-Flow Control Action（测试活动）

测试元素不是生成样本，而是暂停或停止所选目标。此采样器还可以与事务控制器结合使用，因为它允许包含暂停而无需生成样本。对于可变延迟，将暂停时间设置为零，并添加一个Timer作为子项。

凡晨丹心·2023-11-22 16:44

PYTHON机器学习实战——集成学习 AdaBoost元算法

集成学习AdaBoost元算法更新数据集增大判断错误的样本权重自举汇聚法（bootstrapaggregating），也称为bagging方法，是在从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术。

EwenWanW·2023-11-22 16:15

分类模型-评估指标（2）：ROC曲线、 AUC值（ROC曲线下的面积）【只能用于二分类模型的评价】【不受类别数量不平衡的影响；不受阈值取值的影响】【AUC的计算方式：统计所有正负样本对中的正序对】

ROC曲线、AUC值：解决样本不均衡时评价指标的问题。灵敏度（Sensitivity）：实际为正样本预测成正样本的概率Sensitivity=TPTP+FNSensitivity=\c

u013250861·2023-11-22 15:07

[机器学习] - 提升方法AdaBoost

Adaboost是一种集成学习的方法，当采用基于简单模型的单个分类器对样本进行分类的效果不理想时，人们希望能够通过构建并整合多个分类器来提高最终的分类性能。

ZhuNian的学习乐园·2023-11-22 15:35

ROC曲线和AUC值

1.1TPR、FPR对于一个二分类任务（假定为1表示正类，0表示负类），对于一个样本，分类的结果总共有四种：类别实际为1，被预测为0

zenRRan·2023-11-22 15:03

adaboost 预测马病的几率,最大auc取法, 测试集准确率82.09%

1.以机器学习中的horseColicTraining为训练样本,horseColicTest为测试样本2.实践中当迭代次数较大的时候会过拟合,故以最大训练次数40次,在训练集错误率不上升的前提下,最大的

陈君豪·2023-11-22 15:59

深度学习之权重衰退

此时，权重往往会很大（受噪音影响），显然模型并没有训练到最优（虽然它记住了训练数据的一切，但是对于新的样本泛化能力很差）。

Jender_Sean·2023-11-22 15:28

实验八内部排序

(1)随机产生整数样本，进行8种排序，并比较各种排序算法的执行时间，如执行时间均为0，可考虑增大样本，如加大至5000或10000。

小明同学喊你学习啦·2023-11-22 15:45

python算法例16 数字判断

3.代码实现使用一个标记变量来记录是否遇到数字、小数点、指数符号和正负号。通过遍历字符串的每个字符，并根据不同的情况进行判断，最终确定字符串是否为数字。

北辰Charih·2023-11-22 15:39

别了，人人网，回不去的青春

但12年的更迭，至少影响了与我同龄范围内，正负差3-5岁的一小代人

龙行天下_0cd8·2023-11-22 13:31

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