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关联分析中的支持度、可信度和提升度

关联规则下的几个参数：支持度（Support）：表示A和B同时使用的人数占所有用户数的比例，那么Support=P（A&B）可信度（Confidence）：表示使用A的用户中同时使用了B的比例，那么Confidence

bingbangx·2023-02-01 18:48

【自步课程学习】 Paced-Curriculum Learning

引入：Confidence-AwarePaced-CurriculumLearningbyLabelSmoothingforSurgicalSceneUnderstanding【Code：https:/

HelloWorld__来都来了·2023-01-29 10:15

Day 9两个模型（班级分享的）

3C模型3C模型1.Capability能力：你有足够的能力来服务客户，或者你的产品足够好2.Compatibility匹配：你的产品或服务，能够匹配客户的需求3.Confidence信心：你的言谈、举止或者你的产品宣传

雪花_cc92·2023-01-28 16:35

13.基于opencv-python+yolov3实现实时视频目标检测

importnumpyimportcv2importtimecoco='F:/coco.names'#读取模型和权重configPath='F:/yolo.cfg'weightPath='F:/yolov3.weights'CONFIDENCE

小钱要努力·2023-01-28 13:16

"Creative Confidence" by Tom Kelley & David Kelley

Iamreadingthebook"CreativeConfidence"recently.Itmentionseveryonehascreativeconfidence,it'snatural.Weforgetthatbackinkindergarten,wewereallcreative.Weallplayedandexperimentedandtriedoutweirdthingswitho

SherryMiyano·2023-01-28 06:20

pyinstaller打包exe时报错问题记录(一)

一、简介最近用pyautogui库写了一个自动化操作的小程序，为了提高识别效率，使用了confidence参数，代码为xy=pyautogui.locateCenterOnScreen(p,grayscale

xue_11·2023-01-27 11:42

Yolo系列学习笔记

使用IOU做confidence；Loss=loss(bbox)+loss(confidende)+loss(classes);Yolov2:2016/12/25Bn:移除dropout，提升了2%map

吉良吉影想要平静的生活·2023-01-23 19:27

YOLOV1-V3对比

每个gridcell预测B个boundingboxes和confidence（判断是否为物体的置信度），在合格的候

shawwn98·2023-01-21 12:08

关联规则：Apriori算法【频繁项集评估标准：支持度(support)、置信度(confidence)、提升度(lift)】

关联规则(AssociationRules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。

u013250861·2023-01-18 01:07

Two Coupled Rejection Metrics Can Tell Adversarial Examples Apart

实现鲁棒性的一种补充方式是引入拒绝选项，允许模型不返回对不确定输入的预测，其中confidence是常用的确定性代理。

你今天论文了吗·2023-01-13 08:52

OpenCV3.4.2-YOLOv3实现视频对象检测

includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;usingnamespacecv::dnn;//InitializetheparametersfloatconfThreshold=0.2;//Confidence

另寻沧海·2023-01-12 14:07

浅谈支持度与置信度

浅谈数据挖掘支持度（support）与置信度（confidence）前言参考样本定义与理解支持度（support）支持度实际作用置信度（confidence）置信度的实际作用代码与结果参考前言由于本人初学数据挖掘

野指针小李·2023-01-12 10:54

学习笔记17-置信度C、类别概率P和召回R是啥？

Confidence置信度置信度的概念是表示框出的box内确实有物体的自信程度和框出的box将整个物体的所有特征都包括进来的自信程度。那么如何简单的去理解置信度呢？

李卓璐·2023-01-10 19:10

目标检测的置信度和NMS

置信度(confidence)还存在一个很关键的问题：在训练中我们挑选哪个boundingbox的准则是选择预测的box与groundtruthbox的IOU最大的boundingbox做为最优的box

冰雪棋书·2023-01-10 19:40

deepstream 实现截取图像返还

defdraw_bounding_boxes(image,obj_meta,confidence):confidence='{0:.2f}'.format(confidence)rect_params=

foodie_psy·2023-01-08 10:01

Bandit算法学习[网站优化]04——UCB(Upper Confidence Bound) 算法

Bandit算法学习[网站优化]04——UCB(UpperConfidenceBound)算法参考资料WhiteJ.Banditalgorithmsforwebsiteoptimization[M]."O’ReillyMedia,Inc.",2013.https://github.com/johnmyleswhite/BanditsBookUCB算法原理及其在星际争霸比赛中的应用AuerP,Ces

雨落俊泉·2023-01-08 06:53

caffe-ssd中 net.forward（）的4维返回值

0.007843=1/127.5（实际上就是x-127.5(均值)/因子），127.5就是均值2、net.setInput(blob)detections=net.forward()#是个四维的返回值confidence

weixin_47924038·2023-01-07 04:32

Yolov5笔记--RKNN推理部署源码的粗略理解

下图展示了不同版本Yolov5的输出信息：②阈值过滤锚框简要介绍两种过滤锚框的方法：A：利用置信度（box_confidence，即Pc）和预测概率（box_class_probs，即c1，...

憨豆的小泰迪·2023-01-05 01:14

解决SSD报错：Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated.

报错记录：Traceback(mostrecentcalllast):File"eval.py",line438,inthresh=args.confidence_threshold)File"eval.py

清纯世纪·2023-01-04 19:50

NMS（非极大值抑制）的python，cpu，gpu实现

过程以yolo为例，其预测结果tensor为（bs，boxes，location(4)+confidence+num_classes）的形式。NM

cxb1998·2023-01-04 10:53

Distance-based Confidence Score for Neural Network Classifiers 论文阅读

〇、综述如何可靠衡量分类器预测的置信度是实际应用中的重要问题，并且是分类器设计的关键部分。贝叶斯模型为推理模型不确定度提供了基础数学理论，但是计算代价较大。本篇文章提出了一个简单可测量的方法得到了可靠的置信分数，基于网络中倒数第2层推出的dataembedding。论文调研了获取embedding的两种方式，基于距离的损失函数以及对抗训练。随后论文测试了该方法在分类错误预测任务、分类器集成权重分配

蒋晨阳·2023-01-03 22:43

YOLO系列

2）每个网格要预测2个boundingbox（同类），每个boundingbox除了要预测位置之外，还要附带预测一个confidence（iou）值。每个网格还要预测C个类别的分数

July_zh·2023-01-03 08:27

YOLOv2使用笔记——grid cell、object confidence可视化

https://github.com/xueeinstein/darknet-vis1.修改cfg只需要在[net]中增加visualization=12.可视化darkney.pyfromctypesimport*importosTHIS_DIR=os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))classBOX(Structure):_fields_=[("

Gotta-C·2023-01-03 08:26

关联规则、支持度（support）、置信度（confidence）、并运用Spark RDD计算

转载请标明出处：小帆的帆的专栏例子：总共有10000个消费者购买了商品，其中购买尿布的有1000人，购买啤酒的有2000人，购买面包的有500人，同时购买尿布和啤酒的有800人，同时购买尿布的面包的有100人。关联规则关联规则：用于表示数据内隐含的关联性，例如：购买尿布的人往往会购买啤酒。支持度（support）支持度：{X,Y}同时出现的概率，例如：{尿布，啤酒}同时出现的概率support=同

小帆的帆·2022-12-25 10:54

机器学习 Apriori 关联分析算法

文章目录0简介1什么是关联分析1.1支持度：1.2可信度或置信度(confidence)：2Apriori原理3使用Apriori算法来发现频繁集4从频繁集中挖掘关联规则0简介今天学长向大家介绍一个深度学习中的一个经典网络

kooerr·2022-12-25 03:33

置信区间 confidence interval

置信区间：Findanintervalsuchthat“reasonblyconfident”thatwereisa95%chancethatthetrueμ(=P=μx¯)samplingdistributionofthesamplemeanμ:meanofthe”samplingdistributionofthesamplemean”σx¯:varianceofthe“samplingdist

normol·2022-12-22 16:24

R语言置信区间计算（confidence interval）、计算比例值对应的置信区间、为比例值构建95%执行区间、使用glue包把最终结果以标准格式输出

R语言置信区间计算（confidenceinterval）、计算比例值对应的置信区间、为比例值构建95%执行区间、使用glue包把最终结果以标准格式输出目录

statistics.insight·2022-12-22 16:52

SSL论文笔记：FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

文章目录AbstractionFixMatchAlgorithmAugmentationAdditionalimportantfactorsRelatedworkExperimentsCIFAR10/100,SVNHBarelysupervisedlearningAblationSharpeningandThresholdingAugmentationstrategyOthersAbstracti

weixin_39901859·2022-12-21 21:45

FixMatch Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

FixMatchSimplifyingSemi-SupervisedLearningwithConsistencyandConfidence作者：KihyukSohn∗DavidBerthelot∗Chun-LiangLiZizhaoZhangNicholasCarliniEkinD.CubukAlexKurakinHanZhangColinRaffel机构：GoogleResearch出处：ar

Harrylin、·2022-12-21 21:45

paper总结（5）FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learningwith Consistency and Confidence

半监督学习（Semi-supervisedlearning）是一种学习方法，其使用少量标记的数据和大量未标记的数据进行学习。半监督学习的关键是如何从未标记的数据中获取teachersignal。使用模型将预测值作为临时标签似乎很常见。最受欢迎的伪标签方法，仅使用对预测具有最高置信度的预测标签进行标记。但是，最初没有标签，因此不知道是否可以相信这些label。因此，存在一种称为一致性正则化的方法，该

miss9785·2022-12-21 21:43

论文阅读：FixMatch：simplifying-semi-supervised-learning-with-consistency-and-confidence

重点总结：主要结合了伪标签和一致正则化（两种数据增强的方式实现）方法利用更少的带标签数据，实现了更高的准确度。下面具体说一下关于FixMatch具体实施细节：先来介绍一下本篇论文中数据增强。数据增强的主要思路：在未标记的图像上进行弱增强从而生成伪标签，同时也在未标记的图像上进行强增强进行预测。具体使用到的方法的解释如下：1.弱增强：包括对图像的翻转和平移两种策略。2.强增强：主要应用RandAug

coding小白·2022-12-21 21:41

[论文阅读] FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

[论文地址][代码][NeurIPS2020]Abstract半监督学习(SSL)提供了一种有效的手段，可以利用未标记的数据来提高模型的性能。这一领域最近取得了快速进展，但代价是需要更复杂的方法。在本文中，我们提出了FixMatch，这是一种对现有SSL方法进行了显著简化的算法。FixMatch首先使用模型对弱增强的无标签图像的预测来生成伪标签。对于一个给定的图像，只有在模型产生高置信度预测的情况

xiongxyowo·2022-12-21 21:40

Nips20 - 半监督图像分类代表作 FixMatch《Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence》

文章目录原文及参考初识相知回顾原文及参考原文地址：直接点我就能跳转初识作者认为，当前主流的半监督学习方法(semi-supervisedlearning,SSL)都可以归结于：在无label数据上构造人为标签。比如伪标签(也叫self-training)，使用模型的预测作为label再次进行训练；一致性约束，对输入和模型进行随机扰动（增广/dropout）后的输出结果作为人为标签（希望两者趋于一致

我是大黄同学呀·2022-12-21 21:10

半监督学习——FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

论文：https://arxiv.org/abs/2001.07685代码：https://github.com/google-research/fixmatch1.论文题目与摘要FixMatch:SimplifyingSemi-SupervisedLearningwithConsistencyandConfidence摘要：半监督学习有效的利用没有标注的数据，从而提高模型的精度。这篇论文，我们将

CV-deeplearning·2022-12-21 21:32

FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

FixMatch:SimplifyingSemi-SupervisedLearningwithConsistencyandConfidence,NIPS,2020要点：1、首先，基于“弱增强的未标记样本的模型预测”生成伪标签；接着，对于给定的样本，只有模型预测的置信度高时，伪标签才会被再训练；最后，通过输入同一样本的强增强版本进行伪标签预测的训练；2、SSL方法：为未标记图像生成一个人工标签，并将

nightluo·2022-12-21 21:00

数据挖掘十大算法之Apriori算法

“啤酒与尿布”的案例2.Aprior算法核心术语事物集记录(事务)项目(项)项目集(项集)K项集支持度(Support)置信度(Confidence)最小支持度(min_support)最小置信度(min_confidence

每天都要加油呀！·2022-12-21 18:27

【目标检测】--YOLO系列（YOLO v1）

YOLO整体思路是将一张(448x448)图片划分成nn个网格,同时,每个网格会产生B个bounddingbox（x,y,w,h）和得到一个confidence（判断是哪个类别，在网络最后一层有输出）。

将*秋·2022-12-20 21:09

python 关联规则

文章目录一、基本概念定义1.记录（事务）定义2.事务集定义3.项目（项）定义4.项目集（项集）定义5.k项集定义6.支持度（Support）定义7.置信度（Confidence）定义8.最小支持度（minSupport

数据分析小鹏友·2022-12-19 20:34

机器学习分类问题指标评估内容详解（准确率、精准率、召回率、F1、ROC、AUC等）

、混淆矩阵（confusionmatrix）二、准确率，精准率，召回率，F1分数1.准确率（Accuracy）2.精确率（Precision）3.召回率（Recall）4.F1分数1.概念2.置信度（Confidence

Emins·2022-12-16 10:18

YOLOv5 检测结果取消显示标签(只显示边界框bbox）

检测结果取消显示类别class和置信度confidence利用Yolov5进行密集小目标物体检测时，只显示bbox可视化效果更好yolov5/models/common.pyclassDetections

wangchen1801·2022-12-12 17:17

用R语言做关联分析——以商场选购为案例

2）置信度（Confidence）：先决条件X发生的条件下，关联结果Y发生

自律的萱小主·2022-12-12 12:56

YOLOv1学习笔记

encoder操作(3)decoder操作(4)原理思想总结三.网络设计和loss函数设计(1)网络设计(2)loss函数设计(1)object_loss(2)classification_loss(3)confidence_loss

收尾人VEM·2022-12-11 09:46

deepSORT目标检测框架参数设置

修改位置:deep_sort_pytorch/configs/deep_sort.yamlmin_confidence:检测目标的最小置信度nms_max_overlap:暂时不明，看了代码后也未能找到其使用的地点

山地车撒旦·2022-12-10 23:03

【关联分析挖掘的Apriori算法】Python自行实现+应用实例

（2）生成关联规则通过用户给定的最小可信度，在每个最大频繁项目集中，寻找confidence不小于minconfidenc

SaynHolems·2022-12-09 12:45

苹果MAC视网膜屏pyautogui的坐标转换

这么神奇的博客-CSDN博客_python图像识别在学习上面文章的时候，我把源码复制下来调试的过程中发现两个问题1、locateOnScreen识别不到图像locateOnScreen返回None，原因是默认参数confidence

心猿亦码·2022-12-09 08:37

【论文笔记_多教师知识蒸馏_2022】CONFIDENCE-AWARE MULTI-TEACHER KNOWLEDGE DISTILLATION

摘要知识蒸馏最初是为了利用单个教师模型的额外监督来进行学生模型培训。为了提高学生的表现，最近的一些变体试图利用来自多名教师的不同知识来源。然而，现有的研究主要通过对多个教师预测进行平均或使用其他无标签策略将它们结合起来，从而整合来自不同来源的知识，这可能会在低质量教师预测的情况下误导学生。为了解决这个问题，我们提出了基于置信度的多教师知识提取（CA-MKD），该方法在真实标签的帮助下，自适应地为每

乱搭巴士·2022-12-08 00:15

解读FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence

还是Googleresearch出品论文：https://arxiv.org/abs/2001.07685官方代码：https://github.com/google-research/fixmatch主要贡献：（A+B=C的操作）1.主要结合了pseudolabel和consistencyregularization（两种数据增强方式实现）方法。2.在cifar10利用250个标签样本实现了94

dxz_tust·2022-12-07 01:13

YOLO网络理解

每个网格预测b个box（一般是2），除了预测每个box的位置（xywh）之外，还要预测一个confidence值（一个box一共五个要被预测的值）。再加上要预测的类别的分数（准确度）。

很努力的小刘·2022-12-06 21:35

【论文简述】P-MVSNet: Learning Patch-wise Matching Confidence Aggregationfor Multi-View Stereo（CVPR 2019）

一、论文简述1.第一作者：KeyangLuo2.发表年份：20193.发表期刊：ICCV4.关键词：MVS、块匹配、置信度、代价聚合5.探索动机：参考图像的像素，各向同性和各向异性1.Apopularmatchingmetricusedinmostexistingmethodsisthevarianceoffeaturesbetweenthepairofpixels,inwhichthecontr

华科附小第一名·2022-12-02 22:58

Python的pyautogui库（图片操作篇locateOnScreen）

spm=1001.2014.3001.5501locateOnScreen中有region用来指定想要匹配的图片在屏幕哪个范围，grayscale可以实现灰度匹配和confidence的值决定精度1.指定范围查询

柒翼·2022-12-02 05:37

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