1.1 随机试验随机试验：可以在相同的条件下进行重复。每次试验的可能结果不止一个，并且知道所有可能的结果。进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现。eg：1.2 样本空间，随机事件样本空间：随机试验 E 的所有可能结果组成的集合称为 E 的样本空间, 记为 S 。 样本空间的元素 , 即试验E 的每一个结果, 称为样本点。实例： 掷出色子点数的6种情况的集合是掷色子这个随机试验的样本空间。每种情况
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2024-05-31 10:57:47
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随机事件与概率一、样本点&样本空间1. 样本点：随机试验的每一个可能结果称为样本点，用ω表示。2. 样本空间：随机试验的所有样本点的全体称为样本空间，通常用Ω表示。样本空间实际上是所有样本点构成的集合，相应的每一样本点是该集合中的元素。例如：扔掷一枚硬币的实验中，有两个样本点ω1=“正面”，ω2=“反面”，样本空间为 Ω = { 正面，反面 } = { ω1，ω2 }。 
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2023-11-27 14:41:20
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前言上次介绍了基于Point-Based方法处理点云的模块，3D目标检测（一）—— 基于Point-Based方法的PointNet点云处理系列,其中相关的模块则是构成本次要介绍的，直接在点云的基础上进行3D目标检测网络的基础。VoteNet对于直接在点云上预测3D的目标框，有一个相对于2D而言难以解决的问题，即我们扫描得到的点云都是表示在物体表面的，而如果只利用物体表面的点云信息来预测其中心及大
1、准备测试数据10个样本，10个位点 [root@linuxprobe test]# ls test.map test.ped [root@linuxprobe test]# cat test.ped ## 10个样本，
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2020-10-07 00:44:00
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# Python求样本点概率密度
在数据分析与统计学中，概率密度函数（PDF，Probability Density Function）是描述随机变量分布的重要工具。对于给定的样本点，我们可以通过解析方法或数值方法计算其概率密度。在本文中，我们将探讨如何使用Python来计算样本点的概率密度，并提供相应的代码示例。
## 什么是概率密度？
概率密度是一个函数，描述了随机变量在各个取值上的可能
原创
2024-08-14 06:12:36
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# 在 Python 中获取样本点的质心
在数据分析和机器学习的领域，质心是一个重要的概念，它指的是数据集中所有点的平均位置。本文将一步一步教会你如何在 Python 中计算样本点的质心。我们将从简单的概念入手，逐渐深入到代码实现。
## 流程概述
下面是计算样本点质心的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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样本不均衡在机器学习中，样本不均衡是非常常见的现象。目前来看处理样本不均衡主要有一下三类方法：寻找或生成所需要的样本过采样或者负采样训练中对每个类别添加不同的权重接下来分别介绍在Xgboost，pytorch和tensorflow中是如何处理样本不均衡的Xgboost与imblearn在Xgboost的训练前我们需要先生成训练集，因此这里我们首先介绍利用imblearn这个包对训练集进行处理，然后
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2024-01-30 00:20:06
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在进行K折交叉验证时，我们通常需要将数据集分成K个互不重叠的子集，其中K-1个子集用于训练模型，剩下的一个子集用于测试模型性能。如果需要更新样本点，可以在每次交叉验证之前重新随机划分数据集，或者使用滚动窗口的方法进行交叉验证。，并在每个交叉验证的循环中获取训练集和测试集，训练模型并测试模型性能。在这个代码中，我们首
原创
2023-07-16 09:02:52
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目前遥感指数多种多样，那怎么针对不同的应用领域选择合适的植被指数？不同卫星又有哪些可以反演的指数？Henrich等人开发了Index Database(网址：https://www.indexdatabase.de/)，总结了目前主流的遥感指数，并针对不同卫星、不同应用领域进行了归纳整理。用途一：根据卫星选择遥感指数该网站已经采集了上百种卫星数据，基本覆盖了主流的遥感卫星。选中相关遥感卫星，即可看
TF电机热保护用于防止电机过热而引起的电机损坏，TF作为三个一组，德国SEW电机每项绕组中均有一个TF，TF的温度级别为155F或者180H 其电阻的值随着温度的升高而增加PTC热敏电阻符合DIN44082的标准电阻测量(电阻测量工具要求)当使用温度传感器进行过热检测时，检测功能必须是可靠，灵活和独立的回路，当温度超过允许值时，热保护功能必须立即触发。TH德国SEW电机热保护用于防止电机过热而引起
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2024-05-17 07:46:12
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一篇文章就搞懂啦，这个必须收藏！我们以图片分类来举例，当然换成文本、语音等也是一样的。Positive
正样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片是猫，这张图片就被预测成了正样本。Negative
负样本。比如你要识别一组图片是不是猫，那么你预测某张图片不是猫，这张图片就被预测成了负样本。TP
一组预测为正样本的图片中，真的是正样本的图片数。TN:
一组预测为负样本的图片中，真的是负
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2024-05-17 08:33:34
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以下是我对这个问题的看法：from math import sqrt; from itertools import count, islice
def isPrime(n):
return n > 1 and all(n%i for i in islice(count(2), int(sqrt(n)-1)))这是一个非常简单和简洁的算法，因此它并不意味着任何接近最快或最优化的素性检查算法。它
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2023-10-16 07:39:26
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感想这是牛客网的一道关于支持向量机的问题，我不小心给做错了，犯了大多数人都犯的错误，
原创
2022-08-12 08:29:29
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# NLP 中的正样本与负样本
在自然语言处理（NLP）领域，样本的标注对于模型的训练至关重要。正样本和负样本是分类任务中最基本的概念。正样本是指符合特定条件的样本，而负样本则是指不符合这些条件的样本。在本篇文章中，我们将探讨正样本和负样本的定义、用途，并通过代码示例进行解释，最后用状态图和旅行图进行可视化。
## 正样本与负样本的定义
- **正样本**：在情感分析任务中，正样本通常是指带
小样本学习和元学习基础知识人工智能最终依赖于大数据中学习。很难用很少的数据快速概括一个模型。相反，人类可以快速应用他们过去学到的东西来学习新事物。一个重要的方向是缩小人工智能与人类之间的差距。通过有限数据进行学习。少样本学习（few-shot learning）深度学习是data hunger的方法， 需要大量的数据，标注或者未标注。少样本学习研究就是如何从少量样本中去学习。拿分类问题来说,每个类
目录1. 前序2. 名词解释3. 举例说明4. 参考文献1. 前序在读论文或者看一些博客的时
原创
2022-07-18 21:25:35
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确定性现象 - 向上抛下的石子必然会下落 - 同性电荷必然相斥 统计规律性 - 确定性现象大量重复试验，结果呈规律性 随机现象 - 个别试验中结果呈不确定性 - 大量重复试验中结果又呈现出规律性 的现象 试验 某城市120急救电话一昼夜呼唤次数 灯泡寿命 某地一昼夜的最低温度和最好温度 样本空间S ...
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2021-10-30 10:49:00
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一开始学习时我没有太关注正负样本的问题，我以为正样本就是标注好的GT box，然而学到后面发现有很多的区别正负样本的方法，我才知道自己理解错了。正例是用来使预测结果更靠近真实值的，负例是用来使预测结果更远离除了真实值之外的值的。看了好几篇博文之后我大概有了一些基础的理解，在分类问题中，对于狗这一类来说，所有标签为狗的图片都是狗类的正样本，其他的图片都是负样本，正负样本也就是所有图片都进入损失函数进
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2024-05-17 15:13:55
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adaboost+hog识别目标前言:我们将要产生一个包含级联分类器的.xml文件(包含级联分类器的信息)，也就是最为关键的一部分将用到opencv_cratesample.exe和opencv_traincascade.exe(在opencv\build\x64\vc14\bin目录下，如果你是32位选择VC12)。正负样本的准备1.准备工作： 我们要建立一个文件夹，可以命名为my_det，op
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2024-09-18 16:06:30
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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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