实用主义者的线性回归假设指南 忘记假设的清单：您需要什么取决于您的用例 Image generated by the author with AI model DALL·E mini. Prompt: “compass next to math formulas”. Credits: craiyon.com 许多关于线性回归及其假设的文章看起来像长长的洗衣单。这些列表似乎与数
产品需求预测 机器学习中的需求预测- 机器学习技术允许预测在定义的未来期间要购买的产品/服务的数量。在这种情况下，软件系统可以从数据中学习以改进分析。与传统的需求预测方法相比，机器学习 加快数据处理速度 提供更准确的预测 根据最新数据自动更新预测 分析更多数据 识别数据
混淆矩阵简介 在本文中，我将解释什么是混淆矩阵以及如何使用它来检查机器学习分类算法的性能。如果您想了解有关混淆矩阵的更多信息，我将在本文的最后展示一些参考资料。 什么是混淆矩阵？ 混淆矩阵是一个有价值的表格，用于通过将预测结果与测试数据集的实际结果进行比较来检查机器学习
问题描述: 在学习yolov5过程中，我们可以通过如下代码进行模型导入，为什么要使用fuse() 和 eval() ? def get_model(weights): # fuse conv_bn and repvgg # only fuse conv_bn model = torch.load(weights, map_location=device)['model'].float().fuse() return m
在前两章中我们已经聊过对抗学习FGM，一致性正则Temporal等方案，主要通过约束模型对细微的样本扰动给出一致性的预测，推动决策边界更加平滑。这一章我们主要针对低密度分离假设，聊聊如何使用未标注数据来推动决策边界向低密度区移动，相关代码实现详见ClassicSolution/enhancement 半监督
时间序列分析 (4) — ARIMA 模型：ACF、PACF 在上一篇文章中，我们谈到了AR，MA模型，今天我们将研究ARIMA和ARMA模型，它们是由AR和MA模型组成的。 自相关函数 (ACF) 平稳条件，特征方程 (특성방정식) absolute of solutions of this equation are bigger than 1 增强现实(2) AR(2) w
用于金融的简单 Flask 应用程序。第2部分 Photo by 马库斯·温克勒 on 不飞溅 介绍 财务部门的职能之一是向管理层和股东提供定期报告，以便他们根据所提供的信息做出决策。财务专家通常会在复杂的电子表格中展示结果，其中包含冗长的公式和不友好的用户界面。但是，并非所有管理层和
biobank 英国的基金数据因果推断和不同的研究互相论证，而非一个研究得到的接了就行。数据融合，data fusion,同一个因果问题不同数据不同结论，以及历史上的数据，来共同得到更稳健、更高效的推断。敏感性分析(评价假定的方法)。多方验证。统计中的meta analysis荟萃分析。讨论这个做
在机器学习的背景下，很多人似乎混淆了这两个术语。这篇文章将试图澄清我们所说的这两个词是什么意思，每一个词在哪里有用，以及它们是如何应用的。在这里，我将举几个例子来直观地理解两者之间的区别。 推理和预测这两个术语都描述了我们在监督下从数据中学习的任务，以便找到一个描述自变
目录摘要1 引言2 水稻的基因组预测工作2.1 总体概述2.2 水稻基因组预测的重要发现和目前的局限性2.2.1 重要的研究结果2.2.2 目前的局限性3 将基因组预测纳入水稻育种计划：关键点3.1 绘制育种策略图3.2 减少周期3.3 设计训练集3.4 生成和整合高质量的数据3.5 考虑到成本问题4 IRRI
指令流水线基础知识复习 流水线一般分为五段 ： IF（取指） ID（译码） EX（执行） MEM（访存） WB（写回） 三种冒险 ： 1）结构冒险 ： 因硬件资源满足不了指令重叠执行的要求而发生的冒险。 2）数据冒险 ： 当指令在流水线中重叠执行时，因需要用到前面指令的执行结果而发生的冒险。 3）控制冒险 ： 流水线遇到分
基本情况 目标：本赛题将提供发债企业2019-2020年之间的违约数据用于模型训练，以预测发债企业在2021年发生违约风险的概率，其中发债企业范围为2019-2021年发行过债券的企业。初复赛提供用于预测的发债企业范围不变，在初赛的基础上，复赛将增加发债企业的股东数据、对外投资数据以及相关企
题目简介 有点长： 火星小镇上有\(n\)个居民（编号\(1,2,……,n\)）。机器学习算法预测出这些居民在接下来\(T\)个时刻（编号\(1,2,……,T\)）的生死情况，每条预测都是如下两种形式之一： 难兄难弟\(0\) \(t\) \(x\) \(y\)：在\(t\)时刻，如果\(x\)是死亡状态，那么在\(t+1\)时刻，\(y\)是死亡状态。（注
灰色预测模型 灰色预测的概念 灰色系统的应用范畴大致分为以下几方面： 灰色关联分析。 灰色预测：人口预测；灾变预测… 灰色决策。 灰色预测控制 灰色系统：系统内一部分信息已知，另一部分信息未知，系统内各因素间有不确定的关系。 灰色预测法： 灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统
1、模型增强 数据增强在这里与之前相比换了一种方法 原因是'Sequential' 里没有 'flow'，找了一段时间也没有找到解决方法，便把数据增强的方法换成了ImageDataGenerator ImageDataGenerator实例：通过读取的图片执行多次随即变换实现数据增强。 显示几个随机增强后的训练图像 图像显
目录评价指标1. TP、FP、TN、FN2. 常用指标3. ROC4. AUC 评价指标 1. TP、FP、TN、FN P (Positive) 和 N(Negative) 代表模型的判断结果 T (True) 和 F(False) 评价模型的判断结果是否正确 FP: 假正例，模型的判断是正例 (P) ,实际上这是错误的(F),连起来就是假正例 FN:假负
以前在做飞机游戏 (Wings of Fate) 的时候，实现过一个改善同步的技术，用来降低高ping客户端的延时感受（客户端的动态预测和延时补偿技术）。前两天跟朋友L聊天时表达了一下，觉得有记录下来的价值，遂有此文，以备日后参考。 有A和B两个客户端，在B移动时，A的客户端上会以一定频率收到B的移动信
在CV领域，两阶段通常指两阶段目标检测算法，俗称2-stage。 以最为经典的2-stage算法Faster R-CNN为例进行说明： 第一阶段是为了区分前景和背景，仅做二分类，同时回归得到前景所在的区域范围，称作RoI(Region of Interest)，通常用矩形框表示，俗称bbox (bounding box)； 第二阶段利用RoI在CNN提
#第一关绘制等边三角形 #********* Begin *********# import turtle as tl tl.pencolor('red') tl.pendown() tl.left(60) tl.forward(200) tl.right(120) tl.forward(200) tl.right(120) tl.forward(200) #********* End *********# #保存屏幕图片 ts = tl.getscreen() ts.getca
https://www.bilibili.com/video/BV1hv411v7tM?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 如果一个序列是按照时间序列排序的，是按照时间上一个等长的间隔时间去采样的，序列的先后是有相互影响/依赖关系的；那么基本上就可以说是
时间序列是一种衡量事物随时间变化的数据类型。在一个时间序列数据集中，时间列本身不代表一个变量：它实际上是一个基本结构，可以使用它对数据集排序。由于我们需要应用特定的数据预处理和特征工程技术来处理时间序列数据，因此这种基本的时间结构使时间序列问题更具有挑战性。 时间序列
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27042 原文出处：拓端数据部落公众号 该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以累积的形式呈现，为了找出每天的新病例，我们需要减去这些值 df.head(10) 这些数据是根
四级词汇 单词记忆方法 发音辅助记忆 chaos(嘈杂) 生活中的英语 ATM、GDB 形近词 reserve 储备 reverse反向 词源词根词缀法 predict预测 indicate表明 dictionary字典 词以类记 promote v.促进 prompt促使 accelerate加速 词汇——前缀 时间、空间 predicti
前言 anchor boxes是学习卷积神经网络用于目标识别过程中最重要且最难理解的一个概念。这个概念最初是在Faster R-CNN中提出，此后在SSD、YOLOv2、YOLOv3等优秀的目标识别模型中得到了广泛的应用，这里就详细介绍一下anchor boxes到底是什么？有什么作用？在哪里起作用？ 问题1：为什么
