正负样本第83页

模型调参——随机森林在泰坦尼克数据集上的调参应用

三、数据预处理泰坦尼克数据集需要进行数据预处理才能后续建模导入，删除了列Name、Ticket、Cabin，对列Sex、Embarked进行编码，使用平均值填补列Age缺失样本，分离出特征集与标签集。

YUENFUNGDATA·2023-10-28 06:27

mysql 体重类型身高_用身高和体重数据进行分类实验

)应用单个特征进行实验：以(a)身高或者(b)体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本

weixin_39916511·2023-10-28 05:23

关于身高体重的编程MATLAB,用身高和或体重数据进行性别分类的实验（一）.doc...

或体重数据进行性别分类的实验(一)学号：班级：组员：20093023239391彭群聂20093023099391吕鑫20093023519392袁暾实验目的用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集

JIAN人依在·2023-10-28 05:22

实验三：最小错误率的贝叶斯分类预习报告

由于分母项在不管求样本的哪个后验概率时都是一样的，实际上我们需要关注的只是分子，因此有。贝叶斯分类

Starfavouraa·2023-10-28 05:12

nodejs+vue宁夏旅游景点客流量数据分析

然后通过引入混沌算法构建了旅游景点客流量预测的学习样本,最后引入数据挖掘技术对旅游景点客流量预测进行建模,与粒子群算法优化BP神经网络的,支持向量机的旅游景点客流量预测模型的目录摘要IABSTRACTII

QQ511008285·2023-10-28 05:42

Bayes决策：身高与体重特征进行性别分类

Pattern-recognition-programming:模式识别编程(github.com)简述分别依照身高、体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本

夏天是冰红茶·2023-10-28 05:07

【转】关于数据挖掘:PSI公式模型数据稳定性指标

关于数据挖掘:PSI公式模型数据稳定性指标【转】2021-03-15因为模型是以特定期间的样本所开发的，此模型是否实用于开发样本之外的族群，必须通过稳定性测试能力得悉。

墨苏玩电脑·2023-10-28 04:44

【机器学习-04】KNN算法+模型选择与调优

K近邻算法如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

Kukkuma·2023-10-28 02:28

【机器学习算法-K近邻（KNN）】

如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最近邻）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。这里面相似性的度量可以根据欧式距离

闲看庭前梦落花·2023-10-28 02:56

如何理解Quadratic Weighted Kappa？

一个很直观的想法是，画出混淆矩阵，然后将对角线上的值汇总，除以总的样本数：Consistencyhuman−GPT=N人类评分=GPT评分N样本总数Consistency_{human-GPT}=\frac

Charlene Fung·2023-10-28 02:09

【小呆的概率论学习笔记】抽样调查之用抽样样本估计母体数字特征

文章目录1.随机变量的数字特征1.1随机变量的均值（期望）1.2随机变量的方差1.3随机变量的协方差2.抽样调查3.用抽样样本估计母体数字特征3.1估计母体样本均值3.2抽样样本均值的方差3.2估计母体样本方差

努力的骆驼·2023-10-28 00:48

【1024程序员节】献上朱毅大神的多模态串讲速览

CLIP对比学习实现zeroshot，图片-文本对构建正负样本，用对比学习进行训练。

别码了W哥·2023-10-28 00:37

DeLiGAN解读

该论文的动机是，针对小样本训练数据的情况，提出一种GAN的变种，以提高生成的数据的多样性。

6e845d5ac37b·2023-10-27 23:36

【网安专题10.25】论文8：华为团队+静默漏洞检测（识别+多分类）+数据增强、样本扩充+对比学习+微调+结果分析（降到二维空间，分类错误样本的归纳，具体应用场景优势，有效性威胁分析）

CoLeFunDa：ExplainableSilentVulnerabilityFixIdentification写在最前面论文主要贡献启发论文主要工作对论文工作的一些启发摘要目标问题:静默依赖修复问题现有工作本文工作主要贡献Proposedapproach提出的方法PPT中"Proposedapproach"和"Methodology"的区别背景知识知识迁移微调（Fine-tuning）Meth

是Yu欸·2023-10-27 22:34

计组——理解算术移位和逻辑移位

对于十进制来说，小数点左移1位，即数字右移相当于除以10，右移1位即数字左移相当于乘以10那么对于二进制来说，算术右移1位，相当于除以2；算术左移相当于乘以2在计算机硬件实现时，移位之后需要对空位进行添补，区分正负数来讨论

real_vavid·2023-10-27 22:45

深度学习中的epoch, batch 和 iteration

名词定义epoch使用训练集的全部数据进行一次完整的训练，称为“一代训练”batch使用训练集中的一小部分样本对模型权重进行一次反向传播的参数更新，这样的一部分样本称为：“一批数据”iteration使用一个

Code_LiShi·2023-10-27 21:10

送我一个礼物吧

送我一个礼物吧随便什么都好——你准备扔掉的旧衬衫你用得掉漆的签字笔把你屋子里的一方空气密封在空瓶子里你用过的石头样本包进破旧的牛皮纸里我会把你的衬衫常年挂进我的衣橱用你的笔把你写进我的故事不留痕迹那只空瓶子在最爱的书旁石头打磨的戒指比白金贵千万倍送我一个礼物吧好让我把思念的愁苦锁住

羊圈里的梧桐·2023-10-27 21:49

chip_seq质量评估之计算样本间的相关性

在chip_seq的实验中，由于抗体反应的敏感性，生物学重复样本的一致性很难把控。为了保证重复样本具有较好的一致性，除了在实验上保证操作流程的规范化，对于测序数据，我们也需要对其进行评估。

生信修炼手册·2023-10-27 20:53

假设检验

先提出一个假设（对用户总体情况作出假设），然后在进行判断（通过样本信息进行判断）。基本步骤基本步骤步骤一、提出假设原

键盘上的小飞侠·2023-10-27 19:18

【深度学习】BERT变体—BERT-wwm

1.BERT-wwm1-1WholeWordMaskingWholeWordMasking(wwm)是谷歌在2019年5月31日发布的一项BERT的升级版本，主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。

DonngZH·2023-10-27 18:51

全概率与贝叶斯公式

全概率公式：P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+…+P(A|Bn)P(Bn).解释：{B1,B2,…,Bn}表示事件样本空间的一个划分，划分的定义为：集合中的事件两两互斥，并且所有事件取并集的结果为一个样本空间

miaoyibosysu·2023-10-27 18:47

区间估计

（统计学中“区间估计”指的是，用来描述根据样本求得的值与总体真实值之间的误差）一、工具Python：pandas包：画图、数据分析比Java更有优势Java：Range类：生成一个区间范围，方便判断数据是否在区间内

miaoyibosysu·2023-10-27 18:46

显著性水平和p值的理解

统计分析的核心是以随机样本推断整体；以H0代表原假设，H1代表它的相反面；p值是指假设H0为真的情况下，能够抽取到当前样本的概率，p值可以描述为：假设总体均值为10，我们抽取到的样本均值为6的概率；假设总体是

miaoyibosysu·2023-10-27 18:15

GSEA分析

Expressiondataset文件：即基因表达矩阵，主要包括基因名，样本名，表达值Expressio

护旗小能手·2023-10-27 18:06

图像数据增强算法汇总(Python)

一、数据增强概述数据增强是一种通过使用已有的训练样本数据来生成更多训练数据的方法，可以应用于解决数据不足的问题。数据增强技术可以用来提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。

fanstuck·2023-10-27 17:12

机器学习之线性回归之第一课

里输入多维标签找出特征与特征权重之间的一种组合，从而来预测对应的结果无论怎么预测，误差值始终是存在，我们该如何将误差最小回归算法是一种迭代方法，迭代就类似系统版本的迭代，新版本比旧版本更好当开始寻线性回归模型的时候，是逐步的将样本数据带入模型对其进行训练的训练开始时先用部分的样本数据训

qq_38404903·2023-10-27 17:37

python 小案例105

步骤：建立假设：原假设（H0）：产品的平均寿命≥1000小时备择假设（H1）：产品的平均寿命<1000小时收集样本数据：从生产线上随机选择一批产品，并记录每个产品的寿命（以小时为单位）计算样本均值和标准差

zg1g·2023-10-27 17:01

【Python入门教程】基于OpenCV视频分解成图片+图片组合成视频（视频抽帧组帧）

深度学习的模型训练离不开大量的样本库。我之前分享过【Python爬虫】批量爬取网页的图片&制作数据集，今天跟大家分享一下如何使用OpenCV库对视频进行抽帧，从而增加样本图片的数量。

RS迷途小书童·2023-10-27 16:42

电机控制运放选型基本知识

共模电压和差模电压共模电压这个参数表示运放正负输入端分别对地的电压的平均值，即运放两端输入电压的中点电位，超过规格书限制的共模输入电压将损坏运放。

renjkun·2023-10-27 15:34

自监督学习模型发展综述：Inst Disc、Inva Sread、MOCO、SimCLR、BYOL

文章目录一、InstDisc研究意义价值个体判别（instancediscrimination）特点实现方法如何训练CNN大量负样本如何存储前向传播过程ProximalRegularization超参数设置二

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:20

自监督学习之对比学习：MoCo模型超级详解解读+总结

文章目录一、MoCo简介1.1整体思想1.2动量1.3正负样本如何选取二、动态字典2.1query和key2.2字典特点三、编码器的动量更新3.1编码器的更新规则3.2使用动量更新的原因四、实验过程4.1

好喜欢吃红柚子·2023-10-27 14:20

数据结构与算法之ID3算法

下面介绍具体的流程：构建决策树的根节点，将所有的训练样本加入该节点。计算每个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分特征。

躺平的小懒猫·2023-10-27 14:34

字符串转换整数 (atoi)

当我们寻找到的第一个非空字符为正或者负号时，则将该符号与之后面尽可能多的连续数字组合起来，作为该整数的正负号；假如第

二进制的二哈·2023-10-27 14:50

一文讲明白阿里云ace认证的含金量！

北京云计算架构师平均工资：¥32800/月，取自105份样本（统计来自职友集）。而且，30岁以上还能广泛就职并发展的I

传知摩尔狮·2023-10-27 13:24

地球最强生物水熊虫坠落月球，难道会进化出水熊虫文明？

当时，“创世纪”探测器搭载的是非盈利组织“拱门任务基金会”（TheArchMissionFoundation）创建的含有三千万页容量的人类历史档案、人类的DNA样本以及数千只脱水水熊虫样本。

懒猫1573·2023-10-27 13:52

掌握了命运的算法，才有机会改变命运

玄学之玄，无法解释，就有了各种自以为的解释，如果没有充足的样本佐证，那就出现各种的以偏概全，先有结论，再找证据，一定能找到。但是值得注意并要引起重视的是，有意识地找反例证据，也能找到。

醒知行悟·2023-10-27 13:24

基础课9——机器学习

当可用于学习的样本数量增加时，这些算法可以自适应提高性能。机器学习是人工智能的一个子领域，也是人工智能的核心。

AI 智能服务·2023-10-27 10:22

进阶课4——随机森林

1.定义随机森林是一种集成学习方法，它利用多棵树对样本进行训练并预测。随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，每棵树都由随机选择的一部分特征进行训练和构建。

AI 智能服务·2023-10-27 10:52

特征缩放（Feature Scaling）

特征缩放原因：数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位数量级的差异将导致迭代收敛速度减慢依赖于样本距离的算法对于数据的数量级非常敏感特征缩放好处：提升模型的精度：在机器学习算

轩儿毛肚·2023-10-27 09:09

大数据时代的学习方向和清晰的路线分享

大数据的“样本=总体”的全数据模式，这是“让数据发声”。至于什么是大数据？定义是大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨

金罗老师·2023-10-27 09:06

【基于Matlab，svm的农作物叶片的识别与分类】GUI,源代码

关于SVM20世纪90年代，支持向量机SVM被Cortes和Vapnik率先研究出，它可在小样本中得到较为精确的训练样本，在非线性中通过转换计算出分类间隔，并能够进行有效的机器学习。

试图清醒kk·2023-10-27 09:35

全球30m不透水地表动态数据集（GISD30）

GISD30是通过创新的自动化方法精心创建的，该方法充分利用了光谱概括和自动样本提取策略的优势。该数据集利用GoogleEarthEngin

此星光明·2023-10-27 08:42

能量—正能量、负能量

能量对于我而言是一个重要的东西，可能不只对我对他人也很重要，而我们如何去平衡好能量，如何去调节正负能量。有的人满身正能量，而有的人却在负能量当中不能自拔。

沫白·2023-10-27 08:17

多组试验时正态分布标准差估计公式

本文介绍如何通过多组试验数据来估计正态总体的标准差.一,各组试验次数相等设正态总体X～N(μ,σ),其中均值μ和标准差σ未知.今有m组样本,每组样本大小n相等,其试验数据如下:求标准差σ的估计σ.多组试验时正态分布标准差估计公式

铁松溜达py·2023-10-27 07:24

使用BigInteger进行大数运算

BigInteger是Java程序员在密码学中进行大数运算基础工具，使用过程中经常出现的错误是正负数问题和16进制转换问题。

zhangbaolin·2023-10-27 07:12

吴恩达机器学习第十周测试

C：在随机梯度下降算法执行之前，先要将样本打乱，正确。D：在大量数据样本的情况下，随机梯度下降要比批量梯度下降效率高，正确。第三题答案AD第四题答案CD第五题答案ACD

一叶知秋Autumn·2023-10-27 07:28

数学分析：傅里叶三角级数

这个引理的意思是，当它震动到达无穷大的时候，正负部分相互抵消了。这里是傅里叶的逼近速度。可以看到，如果f是m阶可导的，那么傅里叶逼近速度会很快。

yxriyin·2023-10-27 06:05

《漫游女子》笔记

一个月之前第一次去过之后，一直想再去，这个书店有一种独特的气质，让我魂牵梦绕：现代而不失亲切，每本书都有样本可以随意翻阅，不似大多数书店只能隔着塑封触摸，冷冰冰的商业感。

Julyhennaaa·2023-10-27 05:57

python把ChestX-Det-Dataset的json样本转为COCO数据集的json格式

ChestX-Det-Dataset数据集网址：https://github.com/Deepwise-AILab/ChestX-Det-Dataset/tree/main数据集JSON内容：[{"file_name":"36199.png","syms":[],"boxes":[],"polygons":[]},{"file_name":"36302.png","syms":["Effusion

清梦枕星河~·2023-10-27 05:01

机器学习之KNN与KNN算法解决鸢尾花分类问题

这里写目录标题kNN（k-NearestNeighborClassification）1、计算步骤:1.算距离（测试样本到训练样本的距离）2.找邻居3.做分类2、算法流程3、Python实现kNN（k-NearestNeighborClassification

San**·2023-10-27 04:19

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