算法思想通俗的说，就是把一些样本按照相似度分成k类。给定样本集D={x1, x2, x3, ……, xm}, 划分为k类得到集合C = {C1, C2, ……, Ck}，（其中Ci，1<=i<=k, 是包含若干个样本xi, 1<=i<=m, 的集合，使得平方误差最小化，即其中 ui是Ci类中所有样本的均值向量。但是最小化E是一个NP难问题， 所以采用了迭代优化的方式来近似求
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2024-01-16 16:34:39
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样本数据不平衡是我们建模场景中经常遇到的问题，由于目标类别的分布占比差异较大，使得模型训练难以取得较好的拟合效果，甚至模型结果在实际应用中无效。举个最常见的例子，在信贷场景中构建反欺诈模型时，训练样本数据的欺诈目标群体往往是占比很少，必然需要我们对这种正负样本不平衡的情形进行处理，从而保证模型拟合训练的有效性，并获取满足实际需求的模型结果。 解决样本不平衡的常规方法主要有重采样、样本加权等维度，其
1. 基本概念1.1 熵熵原本是一个热力学概念，是用来描述热力学系统混乱(无序)程度的度量。在信息论建立之后，关于上的概念和理论得到了发展。作为衡量时间序列中新信息发生率的非线性动力学参数，熵在众多的科学领域得到了应用。八十年代最常用的熵的算法是K-S熵及由它发展来的E-R熵，但这两种熵的计算即使对于维数很低的混沌系统也需要上万点的数据，而且它们对于噪声很敏感，时间序列叠加了随机噪声后这两种熵的计
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2024-01-02 12:18:52
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现在看很多anchor-free的方法都有east的影子，和east都很像。点的预测其实就是anchor=1.anchor-based向anchor-free进步的关键其实就在正负样本的分配问题，如何定义正负样本，正负样本的分布，分配，loss设计都是关键，在cascade rcnn通过不断的控制IOU对正负样本进行筛选来设计样本分布，在re
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2024-08-21 19:27:41
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（以下算法出自 算法爱好者 ，由本人精简，拓展学习。版权所有）1、最小栈的实现 实现一个栈，带有出栈（POP），入栈（PUSH），取最小元素（getMin）三个方法，保证方法时间复杂度为O(1) 步骤：①创建2个栈A、B，B用来辅助A ②第一个元素进栈时，元素下标进入栈B，此时这个元素就是最小元素 ③当有新元素入栈时，比较该元素与栈A中的最小值，若比其小，将其下标存入栈B
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2024-08-09 15:55:09
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前言小样本学习（Few-Shot Learning）是近几年兴起的一个研究领域，小样本学习旨在解决在数据有限的机器学习任务。 小样本学习存在的意义？近些年，以深度卷积神经网络为代表的深度学习方法在各类机器学习任务上取得了优异的成绩——很多任务上已经超越了人类表现。狂欢背后，危机四伏。因为这些深度学习方法work的关键之一是海量标注数据的支持。但是在工业界，很多时候难以获得海量的训练数据，
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2023-08-14 14:38:06
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# ISODATA聚类算法的简要介绍及Python代码示例
## 引言
随着大数据时代的到来，数据的存储和分析成为了许多行业的重要任务。在数据挖掘和机器学习中，聚类分析是一种非常常用的技术。ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）是最常用的一种聚类算法。本文将介绍ISODATA聚类算法的基本原理，以及如何在Python
在这篇博文中，我将介绍如何解决 Python 中的“drop 样本”问题。这个过程包括了详细的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和安全加固，让读者能够全面掌握解决方案。
## 环境预检
为了顺利处理“drop 样本”的问题，我们首先需要对环境进行预检。以下是我整理的思维导图，它涵盖了我们所需的环境要求和硬件配置。
```mermaid
mindmap
root((环境预检)
样本方差是统计学中的一个重要概念，用于衡量一组数据的离散程度。在Python中，我们可以利用NumPy和Pandas等库来有效地计算样本方差。本博文将详细记录如何在Python中解决“样本方差”的计算问题，并提供实用示例和配置细节。
### 环境准备
在进行样本方差计算之前，我们需要确保我们的环境准备就绪。需要安装的技术栈包括：Python、NumPy、Pandas。以下是这些库的安装命令，适
三、 dict字典 字典特点： 1、查询速度快 &nb
在5.6节（深度卷积神经网络）里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模
样本熵（Sample Entropy）是一种用于量化时间序列中复杂性和不确定性的方法。在信息科学、数据分析等领域，了解时间序列的样本熵对于揭示其潜在结构和模式具有重要意义。本文将详细记录如何在Python中实现样本熵的计算，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优及故障排查等方面。
## 环境预检
在开始之前，我首先确认了我的计算环境与项目需求的兼容性。以下是我使用的环境规格与兼容
我有一个要为其计算样本方差的列表。当我使用numpy.var时，得到的结果与定义的函数不同。有人可以帮我了解我所缺少的吗？my_ls = [227, 222, 218, 217, 225, 218, 216, 229, 228, 221]
def calc_mean(ls):
sum_tmp = 0
for i in ls:
sum_tmp = sum_tmp + i
return round(s
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2023-10-25 23:01:36
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import pandas as pd
def getEmpDataFrame(num):
'''创建一份可复用的数据，有一定的随机性和真实性'''
原创
2018-01-19 18:06:13
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# Python 样本抽样指南
在数据分析和机器学习中，样本抽样是一个重要的方法，用于从较大的数据集中提取一部分数据以进行分析。本文将详细讲解如何在 Python 中实现样本抽样，适合刚入行的小白学习并掌握基础知识。
## 流程概述
首先，让我们大概了解一下样本抽样的流程。以下是一个简单的步骤表，帮助你理清思路。
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-06 03:34:43
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# 样本增广：提升机器学习模型性能的好帮手
在机器学习的世界里，数据质量和数量对模型的性能有着至关重要的影响。而在某些情况下，获取大量标注数据可能会非常困难或耗时。因此，样本增广（Data Augmentation）便应运而生，它通过对已有数据的扰动生成新的样本，以此增加训练数据的多样性，帮助模型更好地学习。本文将介绍样本增广的概念、原理及其在 Python 中的实现，并展示相关的流程图和状态图
1 数据均衡方法数据的不均衡问题往往会让模型更偏向于多数类的样本，而对少数类样本的识别表现不佳，因此数据的不均衡是模型构建中需要重点解决的问题。常用的解决方法可以划分为两个层面：一个层面是从数据的角度出发，通过采样的方式调整样本类别比例来实现数据的均衡；另外一个层面是从算法的角度考虑，通过集成的思想改进算法或者构建新的分类算法来实现数据的均衡。（1）数据层面对于数据层面而言，通过采样来实现数据的均
一、Meta Learning 元学习综述 二、Few-shot Learning 小样本学习综述 三、生成对抗网络 GAN 综述 四、迁移学习综述 五、深度迁移学习综述 六、其他概念介绍：知识蒸馏、增量学习
【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[握手][握手]【再啰嗦一下】本来只想记一
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2024-04-10 21:48:09
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当您对一组人进行研究时，几乎不可能从该组中的每个人那里收集数据。 而是选择一个样本。 样本是将实际参与研究的一组个人。为了从结果中得出有效的结论，您必须仔细决定如何选择代表整个群体的样本。 采样方法有两种：概率抽样涉及随机选择，使您可以对整个组进行统计推断。非概率采样涉及基于便利性或其他条件的非随机选择，使您可以轻松收集初始数据。人口与样本首先，您需要了解总体与样本之间的差异，并确定研究的目标人群
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2024-08-27 21:52:02
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关于本博客的说明： 本次博客主要分享样本熵（Sample Entropy, SampEn, SE）的理论相关知识及其代码实现.一、理论基础**样本熵(SampEn)**是基于近似熵(ApEn)的一种用于度量时间序列复杂性的改进方法，在评估生理时间序列的复杂性和诊断病理状态等方面均有应用[1]. 由于样本熵是近似熵的一种改进方法，因此可以将其与近似熵联系起来理解.算法表述如下：设存在一个以等时间间隔
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2024-07-02 05:53:37
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