欠采样的逻辑中往往会结合集成学习来有效的使用数据，假设正例数据n，而反例数据m个。我们可以通过欠采样，随机无重复的生成（k=n/m）个反例子集，并将每个子集都与相同正例数据合并生成k个新的训练样本。我们在k个训练样本上分别训练一个分类器，最终将k个分类器的结果结合起来，比如求平均值。这就是一个简单的 ...
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2021-04-02 13:19:39
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XVII.CF666E Forensic Examination 首先，同之前大部分题一样，本题仍然有两种解法。SA解法参见本人的题解。SAM解法见下。 仍然，同之前大部分题一样，本题SAM解法完爆SA——码量、思维难度、复杂度。 首先，考虑把所有东西怼一块跑广义SAM，然后对于询问的原串中某一段区 ...
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2021-04-02 12:54:47
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大屏23Tesseract字库训练Tesseract 3 超级详细的Tesseract-OCR样本训练方法 Sharon Liu 2018-11-05 16:38:52 55039 收藏 163 分类专栏： C++ java 版权 Tesseract-OCR样本训练方法 一、简介 Tesseract ...
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2021-03-29 12:43:25
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用两个例子来理解样本空间缩减法： 例1：已知一户人家有两个娃，一个是女娃，求另一个也是女娃的概率 逆概率公式解：设事件A为{至少有一个女娃} B{另一个也是女娃} 则AB为{两个女娃} P(B|A) = P(AB)/P(A)=1/3 缩减法解：原样本空间{(男,女)，(男,男)，(女,男)，(女,女 ...
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2021-03-29 12:32:09
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前提： 原统计文档中条目以空格分隔或只有一列（为了方便awk筛选出某一个列） 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import sys 4 import os 5 6 PRINTRED = "\033[1;31m" 7 PRINTGR ...
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2021-03-18 14:42:22
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渲染流水线中的光栅化（一） 需要曦曦品味 Rasterization，光栅化，又称为栅格化，它用于执行绘图指令生成像素的颜色值。光栅化是渲染流水线中的一个重要环节，但是不同的 UI Toolkit 和不同浏览器渲染引擎使用的光栅化策略并不一样，本文主要讨论各种不同的光栅化策略和它们各自的优劣。 渲染 ...
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2021-03-18 14:22:21
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纵坐标：真正例率 正样本被正确召回的比例 横坐标：假正例率（分子是预测为正实际为反，分母是负样本） 负样本被错误找回的比例 因此在ROC曲线的面积AUC，可以理解为是固定FPR，正样本的正确召回率；或者固定TPR，负样本的正确召回率。（样本预测的排序质量） 因此AUC越大越好。 显然，我们关注的是模 ...
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2021-03-15 10:38:57
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输出数据集信息，统计缺失变量样本，箱式图判断异常点 一：任务内容： 1.输出数据集的基本信息 2.统计缺失的变量和样本个数 3.通过箱式图判断异常点 二.实现过程及代码 1.输出数据集的基本信息 读取csv: import pandas as pd data=pd.read_csv(r'C:\Use ...
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2021-03-15 10:32:39
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本文是数理统计的绪论内容，主要介绍了总体、样本和统计量的相关概念和性质。 ...
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2021-03-08 14:04:09
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梯度下降： θ 不一定可求。找最低点：每走一步求偏导调整方向。 第一步： 获得目标函数 第二步：交给机器一堆数据，告诉它想要的最终结果，告诉他什么样的算法。 第三步： 如何优化。迭代10000次。完成迭代 随机点，更新参数。 计算损失函数，每个样本都要参数计算。 数据存在： 离群点，噪音点。 小批量 ...
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2021-03-06 14:41:58
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