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查询Tags标签： 样本，共有 247条记录-
西瓜书笔记 第一二章
西瓜书笔记 第一章 绪论 机器学习：利用“数据”作为“经验”形式，让计算机在计算数据时产生 “模型”，然后根据得到的“经验”模型来对新的情况作出判断。 基本术语 样本：记录中对一个事件或对象的描述 数据集：一组记录的集合 属性：反映时间或对象在某方面的表现或性…
2022/1/12 6:06:29 人评论 次浏览 -
Out-of-distribution Detection系列专栏（二）
目录 前言 A baseline for detecting misclassified and out-of-distribution examples in neural networks ID与OOD OOD研究中常用的数据集以及实验构造方式 OOD实验的基本设置 Max-Softmax方法的主要思想 评价指标 AUROC与AUPR的计算方法前言 这是OOD检测专栏的第二篇文…
2022/1/11 23:34:54 人评论 次浏览 -
Out-of-distribution Detection系列专栏（二）
目录 前言 A baseline for detecting misclassified and out-of-distribution examples in neural networks ID与OOD OOD研究中常用的数据集以及实验构造方式 OOD实验的基本设置 Max-Softmax方法的主要思想 评价指标 AUROC与AUPR的计算方法前言 这是OOD检测专栏的第二篇文…
2022/1/11 23:34:54 人评论 次浏览 -
BUAA_概率统计_Chap07_统计量及其分布
第七章 统计量及其分布 7.1 总体与样本 7.1.1 总体与个体总体：具有一定共同属性的研究对象的全体； 个体：组成总体的每一个元素在实际中我们主要关心的是： 研究对象的某一（或某几项）数量的指标 \(X=X(\omega)\)，它是一个随机变量。 总体：随机变量（数量指标） \(X\…
2022/1/9 6:03:34 人评论 次浏览 -
BUAA_概率统计_Chap07_统计量及其分布
第七章 统计量及其分布 7.1 总体与样本 7.1.1 总体与个体总体：具有一定共同属性的研究对象的全体； 个体：组成总体的每一个元素在实际中我们主要关心的是： 研究对象的某一（或某几项）数量的指标 \(X=X(\omega)\)，它是一个随机变量。 总体：随机变量（数量指标） \(X\…
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python 求各种距离公式（numpy矩阵）
导入必要库 ： from scipy.spatial.distance import pdist, squareform 一、距离计算（压缩成一维的） 1、欧式距离计算数组矩阵 X 样本之间的欧式距离，返回值为 Y 为压缩距离元组或矩阵（以下等同） X = pdist(X, euclidean) 2、明氏距离 X = pdist(X, minkowski, p) 3、…
2022/1/8 1:03:34 人评论 次浏览 -
python 求各种距离公式（numpy矩阵）
导入必要库 ： from scipy.spatial.distance import pdist, squareform 一、距离计算（压缩成一维的） 1、欧式距离计算数组矩阵 X 样本之间的欧式距离，返回值为 Y 为压缩距离元组或矩阵（以下等同） X = pdist(X, euclidean) 2、明氏距离 X = pdist(X, minkowski, p) 3、…
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数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法（超详细附代码）
相关文章： 数据挖掘领域十大经典算法之—C4.5算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法数据挖掘领…
2022/1/2 14:14:24 人评论 次浏览 -
数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法（超详细附代码）
相关文章： 数据挖掘领域十大经典算法之—C4.5算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法（超详细附代码）数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法数据挖掘领…
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样本类别不平衡问题之SMOTE算法（Python imblearn极简实现）
类别不平衡问题类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑…
2022/1/1 11:07:13 人评论 次浏览 -
样本类别不平衡问题之SMOTE算法（Python imblearn极简实现）
类别不平衡问题类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑…
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Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 论文解读（含核心源码详解）
♥ 第一印象 Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 这篇文章算是我读的 detection 文章里面比较难理解的，原因可能在于：创新的点跟普通的也不太一样；文章里面比较多公式。但之前也有跟这方面的工作如 AP Loss、aLRPLoss 等。它们都是为…
2022/1/1 1:07:25 人评论 次浏览 -
Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 论文解读（含核心源码详解）
♥ 第一印象 Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 这篇文章算是我读的 detection 文章里面比较难理解的，原因可能在于：创新的点跟普通的也不太一样；文章里面比较多公式。但之前也有跟这方面的工作如 AP Loss、aLRPLoss 等。它们都是为…
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机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 完整代码前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法，重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上，只有在明确了这些后，我们才能据…
2021/12/31 23:12:07 人评论 次浏览 -
机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 完整代码前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法，重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上，只有在明确了这些后，我们才能据…
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