前言 级联分类器的效果并不是很好，准确度相对深度学习较低，上一章节使用了dnn中的tensorflow，本章使用yolov3模型，识别出具体的分类。 Demo 320x320，置信度0.6 608x608，置信度0.6（.cfg里面是608） yolov3模型下载coco.names：模型具体的分类信息。https://github.com/pjreddie/
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2024-01-04 21:45:05
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1.打开摄像头自动采集保存图片void Autopic() {
VideoCapture capture(0);
Mat frame;
if (!capture.isOpened())
{
cout << "摄像头打开失败！" << endl;
return;
}
char key;
char filename[200];
int count =
本篇非常简要地介绍了深度信念网络的基本概念。文章先简要介绍了深度信念网络（包括其应用实例）。接着分别讲述了：(1) 其基本组成结构——受限玻尔兹曼机的的基本情况，以及，(2) 这个基本结构如何组成深度信念网络。 本文仅仅能使读者了解深度信念网络这一概念，内容非常浅显，甚至有许多不严密的地方。如果有愿意深入了解受限玻尔兹曼机、深度信念网络的，想对深度学习有更多了解的，请访问深
目录首先使用torch.hub.load加载已经训练好的模型对yolov5源码的修改读取新的成员变量总结 思路：https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/2186首先使用torch.hub.load加载已经训练好的模型import torch
# 从本地加载自定义的YOLOv5模型
model_path = ".." # yolov5根
文章目录引言基于Keras Sequential API搭建模型基于Keras 函数API搭建模型简单实例多输入实例多输出实例子类化API参考 引言TensorFlow提供了多种API，使得入门者和专家可以根据自己的需求选择不同的API搭建模型。基于Keras Sequential API搭建模型Sequential适用于线性堆叠的方式搭建模型，即每层只有一个输入和输出。import tenso
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2024-03-15 05:22:44
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关于“置信度Python”的整合与实现，本文将为您详细记录整个过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。以下是实施的全面策略。
## 环境准备
为了顺利进行“置信度Python”的应用，我们首先需要准备开发环境和前置依赖。确保你的工作环境满足以下需求：
### 前置依赖安装
1. Python 3.x
2. NumPy
3. Pandas
4. Scikit-le
1.点估计在讲置信度和置信区间之前先讲讲点估计，那什么是点估计呢？给你举两个例子你就知道了。现在你想要知道一个学校学生的身高情况，你可以把所有的学生测量一遍，然后得到答案，这种方法可以，而且得到的数据肯定是最真实的，但是这里有一个问题，什么问题呢？就是如果学生人数太多，全部测量的话工作量太大了，那怎么办呢？那就随机挑选一部分学生，然后测量这一部分学生的身高，得到一个值(一般用平均值)，用这一部分的
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2023-11-24 13:13:29
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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}，{尿布，面包}同时出现的概率{尿布
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2024-03-13 14:15:46
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首先两个基本概念支持度：A事件和B事件同时发生的概率置信度：在A发生的事件中同时发生B的概率，P(B|A)=P(AB)/P(A)。例子：[支持度：3%，置信度：40%]支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包置信度40%：意味着购买牛奶的顾客40%也购买面包智慧商场模型：目标是找到经常一起购买的物品集合，从而优化商场货物的摆放，提高销售额。计算一个集合（商品所有可能组合）的支持度指多少比例的交
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2023-11-07 10:33:45
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目录1. 何谓置信区间2. 计算置信区间2.1 正态分布均值的置信区间2.2 比例的置信区间2.3 非正态分布数据的置信区间3. 汇报置信区间4. Stata实例4.1 计算置信区间4.2 画置信区间5. 总结6. 相关推文 1. 何谓置信区间无论是描述性统计还是检验统计量，都是基于总体的样本进行估计的，因此存在不确定性。置信区间是指以同样的方式重新对总体抽样时，期望的估计出现在一定范围内的概率
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2023-12-07 19:39:29
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关联规则、Apriori算法原理及实战关联规则中三个重要知识点Apriori算法原理Apriori算法原理Apriori算法流程Apriori算法案例Apriori算法应用 关联规则中三个重要知识点某家水果店的订单清单如下：购物单号购买的水果1苹果、香蕉、梨2苹果、香蕉、梨、芒果3香蕉、梨、芒果、水蜜桃4苹果、芒果5苹果、水蜜桃支持度：百分比数，表示一个商品组合出现的次数与总次数之间的比值，支持
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2024-03-19 14:15:46
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置信区间是衡量测量精度的一个指标，也能显示出估算有多稳定，也就是说如果重复做某项实验，得到的结果与最初的估计有多接近。步骤：
确定要测试的情况：如“A大学男生的平均体重是80公斤”，则后续就是要测试在给定的置信区间内，能够准确预测A大学男生体重的概率；从所选总体中选择一个样本：从总体中抽取数据验证假设；计算样本均值和样本标准差：选择要用于估计总体参数的样本统计信息，如样本均值、样本标准差。总
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2023-09-21 12:06:24
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看到一篇机器学习中的置信区间与置信度很好的文章链接：https://www.techug.com/post/a-very-friendly-introduction-to-confidence-intervals.html 本文讨论了统计学中的一个基本术语 ：置信区间。我们仅以一种非常友好的方式讨论一般概念，没有太多花哨的统计术语，同时还会使用 Python 完成简单的实现！尽管这个术语是非常基础
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2024-04-18 14:46:00
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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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# Python 分类置信度实现流程
## 1. 确定问题
首先，我们需要明确一下我们要解决的问题是什么。在这个案例中，我们的目标是实现一个能够计算分类模型的置信度的功能。也就是说，我们希望能够得到一个在0到1之间的数值，来表示模型对于某个分类结果的置信程度。
## 2. 数据准备
在开始实现之前，我们需要准备一些必要的数据。通常情况下，我们需要有一个经过训练的分类模型，以及一些待分类的数据。
原创
2024-01-08 03:41:09
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# Python置信度计算实现流程
## 1. 理解置信度计算的概念
在开始编写代码之前，首先需要理解什么是置信度计算。在机器学习和数据分析中，置信度是指某个事件发生的可信程度。在Python中，我们可以使用统计学和数学模型来计算置信度，并对数据进行判断和预测。
## 2. 确定置信度计算的具体需求
在教会小白实现置信度计算之前，我们需要明确具体的需求。例如，我们可以考虑以下问题：
- 需要计
原创
2023-12-02 13:23:17
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一.规则库结构优化论文《置信规则库规则约简的粗糙集方法》中采用粗糙集方法约简规则属性。文中说前提属性多、前提属性的参考值多会发生“组合爆炸”，排列组合举个例子，有2个前提属性，每个前提属性有5个参考值，那么就有5*5=25条规则。规则太多导致在采用ER算法进行规则组合时产生组合爆炸。对置信规则库结构进行优化，应该是指约简前提属性，约简前提属性的参考值，也就会减少规则数量。存在问题：论文未看透。二.
# Python 置信度绘图指南
在数据科学和机器学习中，置信度绘图是一种重要的可视化技术，它帮助我们理解模型预测的不确定性。本文将逐步教你如何在Python中实现置信度绘图。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看看实现置信度绘图的基本步骤。下面是整个流程的一个概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据
f(x|θ)表示的就是在给定参数theta的情况下，x出现的可能性多大。L(θ|x)表示的是在给定样本x的时候，哪个参数theta使得x出现的可能性多大。所以其实这个等式要表示的核心意思都是在给一个theta和一个样本x的时候，整个事件发生的可能性多大。概率和似然等数学对象的区别：通过了解在某一假设下，已知数据发生的可能性，来评价哪一个假设更接近θ的真实值。似然函数不需要满足归一性。不是所有的可以
文章目录1.引言2.Yolo v1论文摘要1.介绍2.一个统一的目标检测框架2.1 网络设计2.2 训练阶段2.3 推断预测阶段2.3 Yolo的缺陷3.一些数据对比 1.引言Yolo1,2,3的作者是Joseph Redmon.Yolo是one-stage算法，即无需提取候选框、没有复杂的上下游处理工作，而是图片输入后经过网络，一次性往前推段得到bounding box的定位以及分类结果。是端
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2024-08-30 11:54:26
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