1. github地址： https://github.com/matterport/Mask_RCNN，下载到本地:git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN2. 下载coco图像库并解压，并放置在coco文件夹下。coco数据库的下载地址为 http://cocodataset.org
转载
2024-05-28 20:07:55
94阅读
WGCNA 简明指南|3.使用WGCNA实现网络可视化WGCNA 系列WGCNA 简明指南|1. 基因共表达网络构建及模块识别WGCNA 简明指南|2. 模块与性状关联分析并识别重要基因WGCNA的基础教程到此就告一段落，之后将以已发表文章内的示例进行实战讲解。WGCNA 系列参考数据准备在R中可视化网络可视化基因网络eigengenes网络可视化将网络数据导出到网络可视化软件导出到Cytosca
import tarfiledef init_dataset(datapath): if Path(datapath).is_file() and datapath.endswith('.tar.gz'): parent=Path(datapath).parent tar = tarfile.open(datapath) dirname=...
原创
2021-08-04 10:37:47
284阅读
用knn算法预测癌细胞 1. 数据的获取 2. 数据的预处理1）从excel中读取数据后，转换成矩阵，在对目标行列进行切片获取，获取之后，进行转置，便于之后的knn算法处理。2）处理空值：检测数据元素，因为在查看数据时发现存在空值的特征，都是所有样本的此特征都为空值，所以若为空值，则将所有数据中包含此特征的值全部删除。 3. 方法结论1）使用用kn
转载
2024-05-10 16:59:29
59阅读
首先写一dataframe吧import pandas as pd
import numpy as np
test_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['Alice','Bob','Cindy','Eric','Helen','Grace '],'math':[90,89,99,78,97,93],'english':[89,94,80,94,94,90]}
df
转载
2023-09-16 13:41:20
56阅读
# Python机器学习中的KNN数据预处理
K-最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。而在使用KNN前，数据的预处理是至关重要的一步。接下来，我将为你详细讲解如何在Python中实现KNN的应用过程，并给出具体的代码示例。
## 流程概述
整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-25 04:27:34
182阅读
目录1、数据预处理的必要性2、数据预处理的主要任务1、数据预处理的必要性 数据预处理是指在对数据进行数据挖掘的主要处理以前，先对原始数据进行必要的清洗、集成、转换、离散、归约、特征选择和提取等一系列处理工作，达到挖掘算法进行知识获取要求的最低规范和标准。 哪我们为什么要进行数据预处理呢？ &n
转载
2023-08-04 12:56:10
228阅读
Rank-consistent Ordinal Regression for Neural Networks摘要分类任务的网络结构已经得到显著的发展，但是常用的损失函数（例如多类别交叉熵）不能解决ranking（排名）和序数回归的问题。本文作者提出了一个新框架（Consistent Rank Logits，CORAL），该框架具有rank-monotonicity（排名单调性） and consi
【一】什么是预处理、预分析？ 高质量数据是数据分析的前提和分析结论可靠性的保障。尽管在获取数据源时数据分析师格外谨慎，耗费大量的时间，但数据质量仍然需持续关注。不管是一手还是二手数据源，总是会存在一些质量问题。同时，为了满足数据分析、挖掘的实际需要，对噪声数据如何处理，是丢弃还是补充，或者重新计算新的数据变量，这些不是随意决定的，这就是数据预处理的一个过程，是在数
转载
2024-07-18 09:59:52
315阅读
算法原理K最近邻(KNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。
给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的K个训练样本，然后基于这 K个"邻居"的信息来进行预测。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 K 个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。具体步骤给定训练样本集\(\be
PyTorch学习和使用(一)PyTorch的安装比caffe容易太多了，一次就成功了，具体安装多的就不说了，PyTorch官方讲的很详细，还有PyTorch官方（中文）中文版本。 PyTorch的使用也比较简单，具体教程可以看Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz， 讲的通俗易懂。要使学会用一个框架，只会运行其测试实验是不行的，所以现在打算
转载
2023-11-15 15:00:11
33阅读
前言无论是在作分类任务或者是目标检测任务都需要数据集的处理，一种是txt文件保存标签的信息，另一种只有图片如下图的形式，这一步也是学会faster-rcnn的关键点 分为训练和验证的照片 | 每个分类的类别 一种是猫的照片，另一种是狗的照片，这种是自己的数据集，其实官方的数据集也是这样放置的，比如CIFAR10，其中的是有10个文件夹，每个文件夹下是很多张一种数字的照片，正常情况下我们引进官方数
转载
2024-02-05 11:27:29
53阅读
torchvision.transforms 是一个包含了常用的图像变化方法的工具包，该工具包主要用于图像预处理、数据增强等工作之中。本文将详细介绍 torchvision.transforms 中常用的数据处理函数。 数据预处理一、预处理的批量操作1.Compose2.葡萄酒数据预处理二、图像预处理1.transforms.CenterCrop2.transforms.ColorJitter
转载
2023-07-27 20:17:49
122阅读
数据集：http://host.robots.ox.ac.uk:8080/pascal/VOC/voc2011/index.html说明：本文使
原创
2022-11-10 14:29:56
192阅读
UCI（University of California, Irvine）机器学习数据库是经过精心整理的、用于研究和开发机器学习算法的数据集合。UCI机器学习数据库是一个公开的、广泛使用的数据集合，它由加州大学欧文分校的计算机科学系维护。该数据库中包含了许多数据集、任务和评估准则，用于帮助研究人员和开发者测试、评估和比较各种机器学习算法。UCI数据库包含多个领域的数据集，如统计、生物学、医学、工程
c++复现数据集预处理过程，参考源码： https://github./genbing99/SoftNet-SpotME extraction_preprocess.py #include <opencv2/opencv.hpp> #include <direct.h> #include <i ...
转载
2021-07-29 15:58:00
290阅读
2评论
mnist数据集可以从https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz 这个网址进行下载，下载的文件是一种称为npz格式的文件，这是numpy库生成的特有的压缩包格式。numpy可以将numpy.array格式的数组以文件的形式...
原创
2021-06-30 16:09:29
1442阅读
github：iTomxy/data/cocoCOCO 数据集[1] 2017 版共 12,3287 张 images，每一张对应 5 句 sentences 描述。实际有 80 个 classes，虽然 ID 标到去 90，但中间有缺的。这里为检索任务做预处理。后期数据划分不按它原本的 train / val，所以将两者合并。操作需要用到 COCO api[2]，用例见 [3,4]。text 参
转载
2024-04-12 11:15:18
75阅读
名词解释AXISAxis本质上就是一个SOAP引擎，提供创建服务器端、客户端和网关SOAP操作的基本框架。SOAP是一个基于XML的用于应用程序之间通信数据编码的传输协议。最初由微软和Userland Software提出，随着不断地完善和改进，SOAP很快被业界广泛应用. 数字水印数字水印就是在被保护的数字对象（如静止图像、视频、音频等）中嵌入某些能够证明版权归属或跟踪侵权行为的信息，这些信息可
转载
2024-08-10 13:44:53
47阅读
