第一步：在win7的命令框输入cmd，进入dos命令窗口第二步：新建一个文件夹trainXML用于存放所需的样本和程序；在trainXML文件夹下创建文件夹pos用于存放正样本的人脸图片、文件夹neg用于存放负样本的图片、xml用于存放训练的模型；将opencv中的opencv_createsamples.exe、opencv_traincascade.exe和opencv_world341.dl
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2023-12-20 05:15:01
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Yolov1Yolov1是Yolo 系列的开山之作，论文中给出了具体的损失函数。 其思想本质也极为简单暴力，把目标检测问题看成是一个回归问题， 坐标，宽高，分类，置信度（有目标置信度，没有目标置信度）损失都采用SSE损失函数，一顿狂怼，依赖平台算力把目标检测出来，没有什么特别的技巧。。 其输出向量形式为7 * 7 * （2 * 5 + 20） = 7 * 7 * 30 损失函数定义如下：Yolov
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2023-12-20 00:26:58
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用python对学生成绩进行预测 文章目录用python对学生成绩进行预测一、提出问题二、理解数据0. 采集数据1. 导入数据2.查看数据集信息2.1 查看数据集大小2.2 查看各字段数据类型，缺失值2.3 观察数据统计描述3.数据预处理(有无缺失值,有无异常值)4.相关性分析4.1 单变量分析4.1.1 类别型变量分析4.1.2 数值型变量分析4.2 多变量分析4.2.1 家长回答是否由学校提供
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2023-08-06 13:38:23
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在Python开发中，尤其是与OpenCV相关的项目，常常会碰到“Python OpenCV窗口无法正常显示”的问题。这可能导致图像展示不正常，影响开发体验。本文将细致讲解如何解决这一问题，涵盖我们解决问题过程中遇到的技术原理、架构解析、源码分析及性能优化等方面。
## 背景描述
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，常被用来处理和分析图像、视频及其他视觉数据。然而，在使用OpenCV时，
目录Mask-RCNN（一）：从零学习使用 Mask-RCNN 训练自己的数据1.下载Mask-RCNN2.安装Anaconda3.安装tensorflow环境4.安装标注工具labelme5.制作自己的训练数据6.训练自己的数据 Mask-RCNN（一）：从零学习使用 Mask-RCNN 训练自己的数据以下代码运行采用win10系统的电脑，编程语言python。 参考博客：1.下载Mask-R
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2024-08-08 12:09:09
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当我们开始精通编程语言时，我们不仅希望实现最终的编程目标，而且还希望可以使我们的程序更高效。在本文中，我们将学习一些 Ipython 的命令，这些命令可以帮助我们对 Python 代码进行时间分析。注意，在本教程中，我建议使用 Anaconda。1．分析一行代码要检查一行 python 代码的执行时间，请使用＊＊％timeit＊＊。下面是一个简单的例子来了解它的工作原理：＃＃＃＃ magics 命
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2023-11-18 20:47:00
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## Python Metrics 分类结果评估
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用 Python 进行分类结果评估。在本文中，我将以表格的形式展示整个流程，并提供每一步需要使用的代码和相应的注释。
### 流程
下面是实现分类结果评估的整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-23 21:48:48
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# Python预测结果评估参数
在机器学习领域，我们经常需要对模型的预测结果进行评估，以了解模型的性能如何。在Python中，有一些常用的评估参数可以帮助我们判断模型的准确性、召回率、精确性等等。本文将介绍一些常用的评估参数，并提供相应的代码示例。
## 评估参数介绍
### 准确率（Accuracy）
准确率是最常用的评估参数之一，它表示分类器正确分类的样本数与总样本数之比。准确率越高
原创
2023-08-18 05:49:48
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基于患者报告的临床结局(PatientReported Outcome,PRO)是指直接来自于患者对自身健康状况、功能状态以及治疗感受的报告，其中不包括医护人员及其他任何人员的解释。PRO数据通过一系列标准化的问卷收集而来，这些问卷作为测评工具，由明确的概念框架构成，其中包括症状、功能(活动限制)、健康形态/健康相关生命质量(HRQL)或生命质量以及患者期望等各个层面的内容。PRO可为医生的诊断治
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2024-10-19 12:17:55
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【YOLOv8训练结果评估】YOLOv8如何使用训练好的模型对验证集进行评估及评估参数详解
原创
2024-06-21 17:01:26
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CNN模型的尺寸、计算量和参数数量对比自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计（hand-crafted）特征和分类器，不仅提供了一种端到端的处理方法，还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度，更甚者超越了人眼的精度（LFW人脸识别任务）。CNN模型在不断逼近计算机
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2024-02-19 11:29:26
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前言在目标检测领域，通常将网络的输出转为直观的检测框信息这一过程称为decode，就是根据网络的输出获取直观的检测框信息。那么encode就是将检测框信息（通常为ground-truth bounding box的坐标、宽高信息）转化为形为网络输出的信息，便于网络损失函数的求解。两阶段检测的框架就是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，
我发现自己经常使用Python的解释器来处理数据库，文件等 - 基本上是大量的半结构化数据的手动格式化。 我没有像我希望的那样经常保存和清理有用的位。 有没有办法将我的输入保存到shell（数据库连接，变量赋值，少量循环和逻辑位） - 交互式会话的一些历史记录？ 如果我使用类似script东西，我会得到太多的噪音。 我真的不需要腌制所有对象 - 但如果有一个解决方案可以做到这一点，那就没关系。 理
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2024-05-15 10:09:11
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训练完目标检测模型之后，需要评价其性能，在不同的阈值下的准确度是多少，有没有漏检，在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算。希望能提供一些思路，如果觉得有用欢迎赞我表扬我~IoU的值可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。系统预测出来的框是利用目标检测模型对测试数据集进行识别得到的。计算方法即检测结果DetectionResult与GroundTr
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2023-10-12 09:16:48
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本次案例来自2022华为杯第E题，第2小问。给定了2012.01-2022.03的土壤湿度的月度数据，需要预测2022.04-2023.12的土壤湿度的月度数据。典型的时间序列预测。传统的时间序列预测肯定是ARIMA模型，可以参考我之前的文章。Python统计学10——时间序列分析自回归模型(ARIMA)现在流行的方法肯定是深度学习的循环神经网络（RNN,LSTM,GRU），也可以参考我这篇文章。
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2023-09-01 22:25:25
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本篇文章详细阐述机器学习模型评估和参数调优。将主要围绕两个问题来阐述：“知其所以然”：当你选择的一个机器学习模型运行时，你要知道它是如何工作的；“青出于蓝”：更进一步，你得知道如何让此机器学习模型工作的更优。模型评估的方法一般情况来说，F1评分或者R平方(R-Squared value)等数值评分可以告诉我们训练的机器学习模型的好坏。也有其它许多度量方式来评估拟合模型。你应该猜出来，我将提出使用可
Bert提出了很好的双向LM训练和迁移框架，但它的训练方式槽点较多，这一章就训练方案改良，我们来聊聊RoBERTa和SpanBERT，看作者这两篇paper是一个组的作品，所以存在一些共同点~。正在施工中的代码库也接入了这两种模型作为backbone，同时支持半监督，领域迁移，降噪loss，蒸馏等模型优化项，感兴趣的戳这里>>SimpleClassifi
项目简介信用风险：未履行合同的义务而造成的经济损失的风险。 评分卡：以分数的形式来衡量风险几率的一种手段，分数越高越安全。有15万条的样本数据，– 基本属性：包括了借款人当时的年龄。 – 偿债能力：包括了借款人的月收入、负债比率。 – 信用往来：两年内35-59天逾期次数、两年内60-89天逾期次数、两年内90天或高于90天逾期的次数。 – 财产状况：包括了开放式信贷和贷款数量、不动产贷款或额度数
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2023-07-27 21:32:27
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def train_clf2(train_data, train_tags): #clf = SVC(kernel = 'linear')#default with 'rbf' clf = LinearSVC(C=1100.0)#default with 'rbf' clf.fit(train_data,train_tags) retur
原创
2023-07-11 00:17:10
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聚类性能评估一、综述二、Rand index(兰德指数)(RI) 、Adjusted Rand index(调整兰德指数)(ARI)三、Silhouette Coefficient(轮廓系数)(s(i))四、建模实例参考文献： 一、综述聚类性能度量亦称聚类“有效性指标”(validity index)。与监督学习中的性能度量作用类似，对聚类结果，我们需要通过某种性能度量来评估其好坏；另一方面，若
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2023-06-11 13:03:01
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