前言：本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》，由于软件版本原因，部分内容有所改变，为适应软件版本的变化，特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为：SPSS25.0本专栏所有的数据文件请点击此链接下载：SPSS数据分析专栏附件！目录1.平均值检验2.SPSS实现3.分析结果1.平均值检验平均值检验是一种用于确定样本数据平均值与总体数据平均值之间是否存在显著差异的统计方法。它常用于比较两
对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。（1）阈值需要满足的条件 在软阈值化中，阈值的
1. H.264的CAVLC解析宏块残差数据的流程numCoeff和trailingOnes。随后是每一个拖尾系数的符号trailingSigns。而后是每一个非拖尾非零系数level的值。然后解析的是最高频非零系数前面的零的总个数totalZeros。最后是每一个非零系数前连续零的个数runBefore。2. 计算CAVLC解析残差的上下文参数 CAVLC编解码过程中的上下文即为当前块值num
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2024-09-26 20:23:48
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机器学习细碎知识点回顾 方差：样本与平均值之间的离散程度。 残差：实际值与模型预测值（回归曲线值） 数据点与它在回归直线相应位置的差异称为残差。 identity激活函数：f(x)=x; 是一种输入与输出相等的激活函数 好处：幅值不会随着网络层深度层数增多而有太大变化。网络更加稳定，梯度值更容易往回传。 same：输入和输出的特征图尺寸一样 valid： 仅在输入图有
1. 扩张卷积为了简单起见，我仅引用了DilatedNet结构中的公式：标准卷积(左),扩张卷积(右)左边是标准卷积。右边是扩张卷积。我们可以看到在求和时，需要满足s+l*t=p，索引我们在卷积操作过程中的会跳过一些点。当l=1时，上式表示标准卷积。当l>1时， 上式表示扩张卷积。标准卷积(l=1)(左)，扩张卷积(l=2)(右) 上面的例子说明了l=2时的卷积过程。我们可以看到感知野比标准
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2024-08-15 10:45:04
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pytorch+PyQt5实战：ResNet-18实现CLFAR-10图像分类，并利用PyQt5进行人机界面显示实验环境：1.pytorch-1.6.0 2.python-3.7.9 3.window-10 4.pycharm 5.pyqt5(相应的QT Designer及工具包)CLFAR-10的数据集作为一个初学者，在官网下载CLFAR-10的数据集下载速度不仅慢，而且不是常用的图片格式，这里
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2024-04-15 11:53:56
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import torch
import os,glob
import random
import csv
from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
# 第一部分：通过三个步
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2024-09-09 21:31:19
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包可以对芯片原始数据进行拟合回归，最后得到芯片权重（Weights）残差（Residuals）图、相对对数表达（RLE，Relative log expression）箱线图、相对标准差（NUSE，Normalized unscaled standard errors）箱线图 以样品GSM286757.CEL、GSM286756.CEL、
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2024-05-26 16:49:20
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强烈建议直接跳转查看原文。转载时有很多图片都挂掉了。在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过采集海量数据，并配合Drop
1.偏差与方差的区别定义偏差（bias）： 偏差衡量了模型的预测值与实际值之间的偏离关系。通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会拿训练数据进行预测，偏差就反应在预测值与实际值匹配度上，比如通常在keras运行中看到的准确度为96%，则说明是低偏差；反之，如果准确度只有70%，则说明是高偏差。方差（variance）： 方差描述的是训练数据在不同迭代阶段的训练模型中，预测值的变化波动
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2023-11-27 20:11:00
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前言一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高，反而会招致网络收敛变得更慢，test dataset的分类准确率也变得更差。在2015年，由华人学者提出的Resne
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2024-03-21 09:22:29
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作者 | 何从庆 什么是回归呢？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？这篇文章将从以下三个方面介绍：1、常用的回归算法2、回归竞赛问题以及解决方案
【回归分析】[6]--残差分析在这一节，我们讨论一下关于残差的问题。主要是为了验证四个假设。
1. 关于模型形式的假定：模型关于参数是线性的-- 通过观察Y-- X的散点图;
2. 关于误差的假定：a.方差服从正太分布 b.均值为0 c.方差相同 &n
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2023-08-03 10:37:41
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线性回归模型线性回归模型被假设为其中 和 b 被称为模型参数，通过调节合适的 和 b 的大小，可以使得预测值更接近真实数据。但是 和 b 值的大小，我们可以有很多个选项，那么如何比较不同的 和 b 之间，哪一组预测的输出更接近真实数据呢？因此，我们引入了代价函数（Cost fuction）代价函数（Cost f
Deep Residual Learning for Image RecognitionResNet是何凯明等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》提出的一种结构。其主要使用了残差块，来解决训练困难的问题以及模型退化问题。在2015年ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测和COCO分割任务的第一名。ResN
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2024-03-18 18:46:16
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ArcGIS中的空间回归分析回归模型中的一些术语:因变量(Y)：想预测什么？自变量(X)：解释因变量。Beta 系数：反映解释变量和因变量之间关系的权重。残差(Residual)：模型未解释的值回归公式：y = β0 + (β1 × x1 ) + (β2 × x2 ) + … + (βn × xn ) + εArcGIS 中的空间回归分析让我们通过构建栖息地适宜性指数 (HSI), 也称为资源选择
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2024-01-03 11:47:50
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###误差（Errors） 观测值与真实值的偏差。这种真实值（true value）往往是不可观测的，比如用仪器去测量一个物体的长度，无论是采用简单的直尺，还是采用高精度的游标卡尺，亦或是螺旋测微器，都无法观测到直尺的真实长度。观测值只能无限靠近真实值，却无法等同于真实值，靠近真实值的远近，即是观测误差的大小。观测值靠真实值近，则称观测误差小，否则称观测误差大。再比如，统计全球人口数也是一次对全球
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2024-03-25 21:12:11
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深度残差网络—ResNet总结写于：2019.03.15—大连理工大学论文名称：Deep Residual Learning for Image Recognition 作者：微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03
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2024-07-02 22:59:21
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论文阅读其实论文的思想在今天看来是不难的，不过在当时 ResNet 提出的时候可是横扫了各大分类任务，这个网络解决了随着网络的加深，分类的准确率不升反降的问题。通过一个名叫“残差”的网络结构(如下图所示)，使作者可以只通过简单的网络深度堆叠便可达到提升准确率的目的。 残差结构 残差结构的处理过程分成两个部分，左边的 F(X) 与右边的 X，最后结果为两者相加。其中右边那根线不会对 X 做
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2024-04-17 14:22:26
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目录4. 开始计算 4.1 启动fluent 4.2 General 设置4.3 Solution 设置5. 结果后处理5.1 查看速度分布5.2 查看压力分布 5.3 查看wall上压力分布6. 修改残差标准继续计算7.案例4. 开始计算 4.1 启动fluent在【Component Systems】中选择【Fluent】，将其拖拉到
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2024-07-31 08:07:56
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