正负样本第85页

中国各地级市的银行金融机构网点数据（2007-2022年）

通过这些数据，可以深入了解中国金融服务的地理分布、扩张速度和市场渗透情况一、数据介绍数据名称：地级市-银行金融机构网点数据数据年份：2007-2022年样本数量：5889数据格式：面板数据数据来源：自主整理二

T0620514·2023-10-25 13:20

达梦：dts工具迁移mysql decimal(65,30)的字段，报精度超出定义

1.了解达梦的数值数据类型定义NUMERIC类型语法：NUMERIC[(精度[,标度])]功能：NUMERIC数据类型用于存储零、正负定点数。

小虾米vivian·2023-10-25 12:45

机器学习中模型优化不得不思考的几个问题

机器学习实践中，我们平时都在积累自己的“弹药库”：分类、回归、无监督模型、Kaggle上面特征变换的黑魔法、样本失衡的处理方法、缺失值填充……这些

婉妃·2023-10-25 09:40

什么是协方差(covariance)？（延伸到协方差矩阵、多元高斯分布、PCA）

协方差(covariance)是一个统计量，是对一个样本的某一统计特性给出的一个估算量。常见统计量均值估算的是样本集合的平均水平。方差估算的是样本集合的散布度，单元维度偏离其均值的程度。

子燕若水·2023-10-25 08:50

机器学习——逻辑回归一对多

但有时可能不是两种，而是多种那么下图所示的三种分类，如果用逻辑回归来处理呢一个可行的方法是：如上图，即对没有一种类别，都构建一个“一对余”的二分类逻辑回归模型，即每一个模型预测某一种类别的可能性，那么有一个新的样本之后

BioLearner·2023-10-25 06:13

生活从营生开始

因此，为了更好地生存，也为了独立自主的生活，我得开始练就一样本事了，这就从网站开始。因为现在的交流离不开虚拟的网络

吴庞炜·2023-10-25 06:50

读书笔记 - 黑天鹅 - 第3章、第4章

把这个世界上最重的那个人也加入样本，他的体重最多能占到所有人总体重的0.6%。现在考虑一下体育馆里那1000个人的净资产，再把这个世界上最富有的那个人加入他们，他的净资产占总资产的多少？99.9%！

星空梦旅人Beverly·2023-10-25 05:08

小样本学习（2）--LibFewShot使用

目录一、LibFewShot安装1、LibFewShot代码仓库2、配置环境3、测试安装是否正确二、LibFewShot结构1、config文件夹2、core文件夹3、reproduce文件夹4、results文件夹三、如何训练自己的数据集1、调用主配置文件2、修改主配置文件一、LibFewShot安装1、LibFewShot代码仓库cd~gitclonehttps://github.com/RL

Struart_R·2023-10-25 04:25

2021-10-22

昨天早上凌晨五点多就起床了，因为孩子的爸爸接受了一个新的任务，去给核酸检测送样本，就是从检测点将样本送到实验室检验。

青霞·2023-10-25 03:10

大数据背后的真正意义

大数据背后的真正意义《元宇宙：数字文明》第二章节选没有数据的网络是空洞的，没有进行技术处理的数据是无用的，基于数据孤岛的大数据分析缺乏实际意义，也很难形成具有参考价值的样本，在所有智能手机中标配的智能助理

Metakey·2023-10-25 02:48

2022-10-11

负物质指一种具有特殊质量的物质:其质量的正负值与正常物质相反，例如:−1kg。照现时我们生存的世界为参照，负物质拥有的质量是负数。

东临沧海·2023-10-25 02:35

Matlab快速绘制类似R语言中的散点密度图

这里通过将数据进行重采样，进而绘制类似于R语言的散点密度图（输入的样本数量为459780个），重采样后的数据量降到4731：绘制的结

A-Chin·2023-10-25 02:04

IEEE754 标准存储浮点数

这些格式使用了符号、阶码（指数）、尾数的二进制表示形式，其中符号表示浮点数的正负，指数表示浮点数

天地神仙·2023-10-25 01:39

【机器学习】数据均衡学习笔记

文章目录序言1.样本不均衡2.样本不均衡的影响以及样本均衡的意义3.什么时候需要进行样本均衡/数据均衡4.数据不均衡的解决办法序言数据集制作过程中需要关注样本均衡问题，学习笔记，简单记录1.样本不均衡分类任务中不同类别样本数差别很大的情况

shuaixio·2023-10-25 00:46

【数据结构与算法】Snowflake雪花算法Java实现

Snowflake产生的ID由64bit的二进制数字组成，被分成了4个部分，每一部分存储的数据都有特定的含义：第0位：符号位（标识正负），始终为0；第1~41位：一共41位，用来表示时间戳，单位是毫秒，

别倒在黎明之前·2023-10-24 23:42

基于卷积神经网络的乳腺癌分类深度学习医学图像计算机竞赛

文章目录1前言2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标

Mr.D学长·2023-10-24 23:32

KNN（k-Nearest Neighbor）算法原理

下面是KNN算法的原理和步骤，以及欧式距离和曼哈顿距离的计算原理：原理KNN算法基于一个假设：与一个样本最相似的其他k个样本的类别可以用来预测该样本的类别。

ywfwyht·2023-10-24 23:56

基于Storm的海量数据实时聚类

首先对于输入的样本进行缓冲，当缓冲样本的数量达到条件之后，对这些批量的样本（mini-batch）进行密度聚类，得到相应的核心对象。

xiongraorao·2023-10-24 21:33

周志华《机器学习》课后习题解析（第四章）：决策树

答：从原书p74的图4.2的决策树学习的基本算法可以看出，生成一个叶节点有三种情况：1、节点下样本全属于同一类样本，则将当前节点作为类叶节点。2、属性集，或者样本在当前属性集上取值相同。即

风度78·2023-10-24 20:06

动手学深度学习—网络中的网络NiN（代码详解）

1.NiN块卷积层的输入和输出由四维张量组成（样本，通道，高度，宽度）全连接层的输入和输出通常是二维张量（

緈福的街口·2023-10-24 20:55

YOLOv5/YOLOv7损失函数改进：SlideLoss创新升级，结合IOU动态调整困难样本的困难程度，提升小目标、遮挡物性能

本文改进：SlideLoss_IOU，困难样本的困难程度（如小目标遮挡物）动态调整，创新度十足SlideLoss_IOU|亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升也能够助力涨点。

AI小怪兽·2023-10-24 19:32

高通量测序中的接头（adapter）到底是什么

image1基本概念1.1adapter接头，为一段已知的短核苷酸序列，用于链接未知的目标测序片段1.2index或barcode几个碱基组成的寡核苷酸链，用于在混合测序时，区分不同样本1.3insert

云养江停·2023-10-24 18:52

41 # 编码的问题

常见的进制10进制：除表示正负的符号外，以1~9开头，由0~9组成。如128，+234，-278。2进制：以0b开头，0b118进制：以0或0o开头，由0~7组成的数。

凯小默·2023-10-24 17:53

稳健性检验的几种方法

4.分样本回归：根据某特性将总样本分成几个小样本分别进行研究，看结论是否会发生改变。例如，在研究激励措施对工作绩效的影响时，我

Unacandoit·2023-10-24 17:47

DCGAN训练自己的数据集生成图片（附源码)

网络结构大致如下图为了方便理解，可以把生成器G看作造假者，把判别器看作警察，通过学习真币（真实样本）的特征，造假者（生成器G）会不断生成假币（生成样本）以求骗过警察（判别器D），而警察（判别器D）会判断接收到的样本是真还是假

Ponp_·2023-10-24 16:12

YOLOv7损失函数改进：SlideLoss创新升级，结合IOU动态调整困难样本的困难程度，提升小目标、遮挡物性能

本文改进：SlideLoss_IOU，困难样本的困难程度（如小目标遮挡物）动态调整，创新度十足SlideLoss_IOU|亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升也能够助力涨点。

AI小怪兽·2023-10-24 13:42

KNN（K近邻）水仙花的分类(含答案)

题目以下采用K-NN算法来解决水仙花的分类问题，每个样本有两个特征，第一个为水仙花的花萼长度，第二个为水仙花的花萼宽度，具体数据见表，1）设置k=3，采用欧式距离，分析分类精度为多少?

koshi484·2023-10-24 12:09

面试算法37：小行星碰撞

题目输入一个表示小行星的数组，数组中每个数字的绝对值表示小行星的大小，数字的正负号表示小行星运动的方向，正号表示向右飞行，负号表示向左飞行。

Winn~·2023-10-24 09:23

海康威视搜索引擎优化方案

一、样本网站及核心关键词的选择方法及原因：选取海康威视集团作为样本网站，在百度搜索、搜狗搜索、360搜索中搜索关键词：海康威视集团、海康、摄像头。

jomace·2023-10-24 09:50

全梯度下降算法从零实现，基于Numpy

批量梯度下降法BGDGithub批量梯度下降法（BatchGradientDescent，简称BGD）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新，其数学形式如下：

Lornatang·2023-10-24 08:36

机器学习---CNN（创建和训练一个卷积神经网络并评估其性能）上

1.cnn_operations模块cnn_operations类@staticmethoddefcalc_loss(Y,tilde_Y):#训练样本个数n_samples=Y.shape[0]#网络代价

三月七꧁ ꧂·2023-10-24 08:39

模式识别与机器学习·第二章——统计判别

统计判别统计判别的意义贝叶斯判别贝叶斯最小风险判别两类（M=2）情况的贝叶斯最小风险判别多类（M类）情况的贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器统计判别的意义模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类

谷雨·清明·2023-10-24 05:40

模式识别——正态训练样本分类估计

涉足模式识别，对根据已知训练样本生成分类器进行分类估计，主要分为有监督和无监督两部分对了入门，先了解一下有监督的贝叶斯决策和无监督的Pazern窗估计贝叶斯决策贝叶斯决策，即根据先验概率P(wi)和类条件概率

Owen_Q·2023-10-24 05:33

概率论_概率公式中的分号(；)、逗号(,)、竖线(|) 及其优先级

2.2条件概率（定义）2.3全概率(乘法公式的加强版)2.4贝叶斯公式贝叶斯定理的公式推导1.概率公式中的分号(;)、逗号(,)、竖线(|);分号代表前后是两类东西，以概率P(x;θ)为例，分号前面是x样本

惊鸿一博·2023-10-24 05:26

YOLOv8改进：LOSS系列篇 | SlideLoss，解决样本之间不平衡、简单样本和难样本（小目标遮挡）的不平衡问题

本文改进：SlideLoss，解决样本之间不平衡、简单样本和难样本的不平衡问题SlideLoss，对小目标、遮挡物性能提升明显YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习

会AI的学姐·2023-10-24 04:33

YOLOV8损失函数改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题

本文改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题，并使用有效感受野的信息来设计Anchor。

AI小怪兽·2023-10-24 04:31

守恒定律马文卓

守恒定律知识点动量守恒、角动量守恒的直观感受动量守恒的方程角动量守恒的方程约定好正方向初态时，写出各个物件的角动量（注意正负号）末态时，写出各个物件的角动量（注意正负号)然后，列方程为：tip相比对单词的辨析进行死记硬背

当年的小屁孩·2023-10-24 03:26

授人以鱼不如授人以渔

1.确定abc的正负2.确定判别式Δ3.确定对称轴与对称点4.为x赋值±1,±2,±3，根据选项选择。但是在评讲提问的时候，课代表回答的依然是因为a>0,b>0，所以a＋b

o相随·2023-10-24 03:09

均方误差代数函数小结

损失函数LossFunction：定义在单个样本上，算的是一个样本的误差。代价函数CostFunct

孟哲Hogan·2023-10-24 03:48

分类问题不采用均方误差MSE作为损失函数的根本原因

关于这个问题，网上一堆帖子，多数是围绕着梯度问题来说的，我提一个更底层的原因： MSE的假设是样本{(xi,yi)}i=1n\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^n{(xi,yi)}

我说我糊涂·2023-10-24 03:48

均方误差代价函数

代价函数可以用来衡量假设函数(hypothesisfunction)的准确性在线性回归中，如果假设函数为h(x)=θ0+θ1*x,均方误差代价函数公式如下图:θ0和θ1是假设函数的参数h(x)就是预测值m是训练的样本数量

悟天克斯^·2023-10-24 03:47

2021-01-16交叉熵损失函数比均方误差损失函数优点在哪里

/details/44239919这篇没看懂https://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064分类问题中，预测结果是（或可以转化成）输入样本属于

火星种萝卜·2023-10-24 03:46

常用损失函数loss（均方误差、交叉熵）

公式：m表示样本数量。二、交叉熵（crossentropy):极其有意思的现象：A和B的交叉熵=A与B的KL散度-A的熵。信息论1、信息量含义：越不可能发生（概率越小）的事件发生了，其信息量就越大。

卷不动的程序猿·2023-10-24 03:45

交叉熵损失函数和均方误差损失函数

交叉熵分类问题中，预测结果是（或可以转化成）输入样本属于n个不同分类的对应概率。

-牧野-·2023-10-24 03:45

2019-07-04

3，中国房地产指数系统对100个城市的全样本调查数据显示，2019年上半年百城均价累计上涨1.45%，较去年同期收窄1.19个百分点。4，下半年楼市会有所波动，频率加快，但波幅收窄。

AA面朝小溪·2023-10-24 02:14

花花阅读第一节课

抓住态度的正负也就确定了大方向，五道题的大方向确定了，可以排除不少选项。

是无敌粽粽·2023-10-24 02:20

特征选择与降维2--降维

现实应用中属性维度成千上万，在高维度情况下会带来很多麻烦，而且当维度大的时候，数据样本一般分布的非常稀疏，这是所有学习算法要面对的问题，降维技术应运而生。

TKE_manman·2023-10-24 01:11

吃瓜教程2|线性模型

线性几率回归（逻辑回归）线性判别分析想让同类样本点的投影点尽可能接近，不同类样本点投影之间尽可能远，即：让各类的协方差之和尽可能小，不用类之间中心的距离尽可能大。

fof920·2023-10-24 01:04

150、假设检验——独立双样本检验之 AB测试案例

项目背景原生产线上有A、B两台机台，由于订单量的减少，现在需要选出最优那一台继续生产，另一台需要整体改造，另作他用。该如何选出最优的机台？首先，我们需要设置目标，用来衡量两台机台的优劣。已知两台机台都需要检测产品上端子平面度尺寸，端子平面度为0~0.05mm，在这范围内端子平面度越小，则机台精度越高，越平稳。有了衡量标准后，下一步就是采集数据。接下来给这两台机台分别试跑20个产品，然后记录机台检测

陈容喜·2023-10-24 00:28

20180622读书笔记第26/90天

✅立命之学的修行点，正负对冲法，就是

wendy_1560·2023-10-24 00:09

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