# 数据挖掘中的支持度与置信度
在数据挖掘领域，支持度和置信度是两个重要的概念，尤其在关联规则学习中。这些概念帮助我们从大量数据中发现有趣的模式和关系，广泛应用于市场分析、推荐系统和电子商务等场景。
## 什么是支持度？
支持度（Support）是用来衡量某个项集在整个数据集中的出现频率。它可以帮助我们确定某一项集的流行程度。支持度的计算公式为：
\[ \text{支持度}(X) = \f
摘要 在本文中，作者提出了MOTRv2，一个简单而有效的pipline，通过预训练的目标检测器引导端到端的多目标跟踪。现有的端到端方法，如MOTR[43]和TrackFormer[20]，主要由于其检测性能较差而不如其它tracking-by-detection的方法。作者旨在通过优雅地加入一个额外的目标检测器来改进MOTR。作者首先采用queries的anchor点方式，然后使用一个额外的目标检
说在前面的话位姿估计（Pose estimation）在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色。在使用视觉传感器估计机器人位姿进行控制、机器人导航、增强现实以及其它方面都有着极大的应用。位姿估计这一过程的基础是找到现实世界和图像投影之间的对应点。然后根据这些点对的类型，如2D-2D, 2D-3D, 3D-3D，采取相应的位姿估计方法。当然同一类型的点对也有基于代数和非线性优化的方法之分，如直接线性变（
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2024-02-21 13:42:39
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深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。 至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络（英语：Deep bel
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2024-08-20 15:41:35
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前两天在B站看到一个基于opencv实时更换人像背景的视频，想到了腾讯会议里面的虚拟背景，想着蛮有意思的，试试看，正好之前搭的有python的环境装的有pycharm，就跟着敲了一遍。 代码也不多，搞好后直接跑了一下，效果感觉没视频中的好，本来想着打包成exe发给朋友看一下来着，坑就来了。 1.首先声明我是python小白哈，一查，打包exe都是pyinstaller，那就pip install一
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2024-03-27 11:56:58
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# NLP中的不同置信度如何计算准确率
在自然语言处理（NLP）领域，模型的性能通常通过准确率来衡量。准确率是指模型正确预测的样本占总样本的比例。然而，当我们引入“置信度”（confidence）这一概念时，情况就变得更加复杂。本文将探讨如何根据不同的置信度计算准确率，并用Python代码进行示例分析。
## 置信度的概念
在机器学习中，置信度是模型对其预测结果的“确信”程度。通常用一个介于
链接：目标检测中的Label Assignment
1 Label AssignmentLabel Assignment 主要是指检测算法在训练阶段，如何给特征图上的每个位置进行合适的学习目标的表示，以及如何进行正负样本的分配的过程。也就是说label assignment有两个方面的内容：（1）学习目标的表示：对于如何给特征图上的每个位置赋予合适的学习目标的这个问题，因为先验
文章目录rasa的使用一. 安装二. 创建一个简单的语音助手三、命令行四 rasa整体流程参考 rasa的使用一. 安装rasa有NLU和core两个模块，可以使用pip全部安装，默认是基于tensorflow2.1版本的 直接使用pip安装# 创建一个python是3.6.8的环境
conda create -n qa python=3.6.8
# 使用pip安装rasa
pip instal
很有用的一篇资料，经常用，经常找，不如搬过来。感谢原作者！
DE-9IM：The Dimensionally Extended Nine-Intersection Model要使用DE-9IM首先要建立几何对象的interior，boundary和exterior。首先boundary是指对几何进行一次降维之后得到对 象，举例来说一个点的boundary为空，未封闭的线的boundary为其两个端
PaddleHub体验与应用目录PaddleHub体验与应用PaddleHub简介PaddleHub安装PaddleHub体验1.PaddleHub的安装2.情感分析3.口罩检测4.人像抠图5.风格迁移PaddleHub简介PaddleHub是为了解决对深度学习模型的需求而开发的工具。基于飞桨领先的核心框架，精选 效果优秀的算法，提供了百亿级大数据训练的预训练模型，方便用户不用花费大量精力从头开始
分析：做着感觉像脑筋急转弯一样......因为空间的限制，存不下每一个数，所以用数学方法来解. 设t1=Σai - Σbi = aj - bj,t2=Σi*ai - Σi*bi = j*(aj - bj).j是a,b不相等的位置，t2/t1就是答案了.
原创
2021-12-31 10:31:52
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passion 激情 perfect 完美 confidence 自信
原创
2021-07-08 09:40:38
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利用“直方图”进行密度估计利用直方图进行数据的密度估计：确定bin的大小后，计数各个bin中n_sample的个数作为数据密度。 直方图密度估计有一个明显的缺陷：即bin的大小不一样，可能得到的概率密度图存在较大差异。除此以外，利用直方图得到的概率密度图不连续。而kernel density estimation可以很好的解决上述问题。下图为“直方图”密度估计，和kernel density es
MonoIndoor: Towards Good Practice of Self-Supervised Monocular Depth Estimation for Indoor EnvironmentsPaper: https://arxiv.org/abs/2107.12429Code: NoneTowards Interpretable Deep Networks for
原创
2023-02-17 18:23:43
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本文翻译于《An overview of dynamic parameter identification of robots》（网上可以找到电子版），我译了大部分内容，因为对在线识别不是特别了解，所以将其省略，感兴趣的同学可以下载来祥读。这篇论文是一篇介绍机器人动力学参数辨识的综述论文，我觉得可以作为入门文章来看，其中涉及了动力学参数辨识的流程，介绍了常用的辨识方法，还有提供了一些辨识的案例。一
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2024-07-22 12:34:22
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Pytorch从零构建CNN网络实战前言CNN基础卷积核一维卷积核二维卷积核池化视图从零构建CNN网络基于MNIST包的图像识别实战数据获取训练函数主程序 前言本文是基于Pytorch进行构建CNN(Convolution Neural Network)卷积神经网络的简单实践。其中包含：构建CNN所需的基础知识从零构建CNN网络基于MNIST包的图像识别实战由于CNN的构建是基于Pytorch的
企业在实施ITIL项目的时候，配置管理常常被视为项目的“鸡肋”——食之无味，弃之可惜。究其原因主要是因为企业在创建CMDB（配置管理数据库）的时候，往往不知所措，耗费了大量的人力和时间收集各类IT基础架构信息，最后，大功告成的却是一个极其复杂而难以维护的“IT基础架构信息库”。这与ITIL描绘的配置管理是企业实践IT服务管理的基础或核心，为ITIL
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2009-06-15 16:47:59
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模型介绍对于有监督的数据挖掘算法而言，数据集中需要包括标签变量（即因变量y的值）。
但在有些场景下并没有给定的y值。对于这类数据的建模，一般称为无监督的数据挖掘算法。
最为典型的当属聚类算法。
Kmeans聚类算法利用距离远近的思想将目标数据聚为指定的K个簇，
进而使样本呈现簇内差异小，簇间差异大的特点。聚类步骤从数据中随机挑选k个样本点作为原始的簇中⼼计算剩余样本与簇中⼼的距离，并把各样本标记为
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2024-04-18 12:41:08
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发展应用场景：smartly reject non-speech noises, detect/reject out-of-vocabularywords, detect/correct some potential recognition mistakes, clean up human transcriptionerrors in large training corpus, guide th
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2024-04-04 08:00:19
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传送门首先f[i][j] 表示1--i 区间分成j段的最小花费,w[i][j]表示区间i--j的花费现在是如何快速求w[i][j]的问题首先知道B因取中位数其次发现w[i][j] = val[后半部分] - val[前半部分]用两个优先队列动态维护前一半和后一半就好了复杂度O(n^2*log(n) + n^2*k)#include<cstdio>#include<cstr
原创
2022-07-05 10:26:01
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