NWPU VHR-10目标检测数据集中的ground truth，统一为256x256有时候在使用的时候很不方便，因此需要将宽和高指定为真实的宽和高，python的源代码如下，from xml.etree.ElementTree
数据集[1] 提取码：krry 有关AdaBoost的详细介绍可以参考：【干货】集成学习（Ensemble Learning）原理总结 •先利用pandas读入csv文件，以DataFrame形式存储...；然后将数据转成list（其实也可以直接操作，不过本人习惯这样做）： data = np.array(data).tolist() •分割数据，最后一列作为标签类别y，其余列为x： x = [];...#测试 print(clf.score(test_x, test_y)) if __name__ == '__main__': AdaBoost() References [1] 数据集
接着前面2期rbf相关的应用分享一下rbf在分类场景的应用，数据集采用iris 前期参考 Matlab-RBF神经网络拟合数据 Matlab RBF神经网络及其实例 一、数据集 iris以鸢尾花的特征作为数据来源...，数据集包含150个数据集，分为3类（setosa,versicolor, virginica），每类50个数据，每个数据包含4个属性。...每一个数据包含4个独立的属性，这些属性变量测量植物的花朵（比如萼片和花瓣的长度等）信息。要求以iris数据为对象，来进行不可测信息（样本类别）的估计。...数据随机打乱，然后训练集：测试集=7：3进行训练，并和实际结果作比较 二、编程步骤、思路 （1）读取训练数据通过load函数读取训练数据，并对数据进行打乱，提取对应的数据分为训练和验证数据，训练集和验证集...训练模型 net = newrb(XTrain,YTrain,eg,sc); NEWRB, neurons = 0, MSE = 0.656327 预测准确率： 97.7778 % （3）使用新的数据集测试这个网络将待识别的样本数据
今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此深入分析一下。 数据集读取与简单描述 首先导入library和设置好超参数，方便后续分析。...顺手送上一篇知乎链接 此外上边只是我通过原版数据集给的解读翻译的，如有出错误，欢迎纠正 拿到一套数据首先是要看看这个数据大概面貌~ 男女比例 先看看患病比率，男女比例这些常规的 countNoDisease...需要注意，本文得到的患病率只是这个数据集的。...数据集中还有很多维度可以组合分析，下边开始进行组合式探索分析 年龄-心率-患病三者关系 在这个数据集中，心率的词是‘thalach’，所以看年龄、心率、是否患病的关系。...本篇分析了心脏病数据集中的部分内容，14列其实有非常多的组合方式去分析。此外本文没有用到模型，只是数据可视化的方式进行简要分析。
2.具体实现 （1）方法一 ①利用slearn库中的load_iris()导入iris数据集 ②使用train_test_split()对数据集进行划分 ③KNeighborsClassifier...(X_test,y_test))) （2）方法二 ①使用读取文件的方式，使用open、以及csv中的相关方法载入数据 ②输入测试集和训练集的比率，对载入的数据使用shuffle()打乱后，计算训练集及测试集个数对特征值数据和对应的标签数据进行分割...将距离进行排序，并返回索引值， ④取出值最小的k个，获得其标签值，存进一个字典，标签值为键，出现次数为值，对字典进行按值的大小递减排序，将字典第一个键的值存入预测结果的列表中，计算完所有测试集数据后，...⑤将预测结果与测试集本身的标签进行对比，得出分数。...进行数据处理 :param filename: 数据集的路径 :return: 返回数据集的数据，标签，以及标签名 """ with open(filename) as csv_file:
从公开的数据集上调研一下可能性，但是没有发现有类似的数据集，于是想着从其他的方式入手，大致方向有三个，第一个就是利用人脸检测的框来推断出身体的位置，从而得到身体的框；第二种就是通过行人检测的数据集，将行人框的高度缩小一半来得到上半身的框...；第三种是利用人体关键点检测数据集，利用关键点来确定上半身的框。...经过调研和讨论，还是觉得用关键点的方式比较靠谱，最终选择了 COCO 数据集，它有 17 个关键点标注，我们可以利用左右肩和左右臀这四个关键点来实现上半身的检测，整一个流程的 pipeline 如下图，...这里是 COCO 对人体标注的所有关键点，我们只需要取其中的四个就行了，注意 COCO 的一个关键点对应着数组中的三个数，也就是 (x, y, flag)，其中 flag 为 0 代表关键点没有标注，为...所以接下去就直接遍历训练集的所有图片找到有关键点标注的图片并且修改成 bounding box 了，代码贴在下面，完整的代码可以在我的 GitHub 仓库找到 import json import numpy
描述 在机器学习中，拿到一堆训练数据一般会需要将数据切分成训练集和测试集，或者切分成训练集、交叉验证集和测试集，为了避免切分之后的数据集在特征分布上出现偏倚，我们需要先将数据打乱，使数据随机排序，然后在进行切分...需要用的方法如下： 注：df代表一个pd.DataFrame df = df.sample(frac=1.0): 按100%的比例抽样即达到打乱数据的效果 df = df.reset_index()：...打乱数据之后index也是乱的，如果你的index没有特征意义的话，直接重置就可以了，否则就在打乱之前把index加进新的一列，再生成无意义的index train = df.loc[0:a]: 进行切分操作
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw 提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou.../p/12398285.html 读取数据集：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12422827.html 进行训练：https://www.cnblogs.com.../xiximayou/p/12448300.html 保存模型并继续进行训练：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12452624.html 加载保存的模型并测试：https...www.cnblogs.com/xiximayou/p/12489069.html 使用预训练的resnet18模型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12504579.html 计算数据集的平均值和方差...：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12507149.html 读取数据集的第二种方式：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12516735
[PyTorch小试牛刀]实战四·CNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 5 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示
[PyTorch小试牛刀]实战三·DNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 10 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示
[PyTorch小试牛刀]实战五·RNN(LSTM)实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 5 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示...t.nn.Sequential( t.nn.LSTM( # LSTM 效果要比 nn.RNN() 好多了 input_size=28, # 图片每行的数据像素点
这里使用CellChat对单个单细胞数据集进行细胞间通讯分析1.CellChat对象的创建、处理及初始化创建CellChat对象需要两个文件：1.细胞的基因表达数据，可以直接是Seurat 或者 SingleCellExperiment...meta数据load(url("https://ndownloader.figshare.com/files/25950872")) # 该数据集包含两组: 正常组和疾病组data.input = data_humanSkin...细胞通信网络系统分析为了便于对复杂的细胞间通信网络进行解释，CellChat 通过从图形理论、模式识别和多重学习中抽象的方法对网络进行量化。...分组可以基于功能或结构相似性进行。功能相似性：功能相似度高表示主要发送器和接收器相似，可解释为两个信号通路或两个配体受体对具有相似的作用。功能相似性分析要求两个数据集之间的细胞群组成相同。...对象以便后续使用saveRDS(cellchat, file = "cellchat_humanSkin_LS.rds")---参考来源CellChat-githubCellChat三部曲1：使用CellChat对单个数据集进行细胞间通讯分析运行
p=17950 在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能。...数据集是 credit=read.csv("credit.csv", header = TRUE, sep = ",") 看起来所有变量都是数字变量，但实际上，大多数都是因子变量， > str(credit...1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i]) 现在让我们创建比例为1：2 的训练和测试数据集...> i_test=sample(1:nrow(credit),size=333) > i_calibration=(1:nrow(credit))[-i_test] 我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归...Purpose + Length.of.current.employment + Sex...Marital.Status, family=binomia 基于该模型，可以绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上
「@Author：Runsen」 在本教程中，我们将使用 TensorFlow (Keras API) 实现一个用于多分类任务的深度学习模型，该任务需要对阿拉伯语手写字符数据集进行识别。...数据集下载地址：https://www.kaggle.com/mloey1/ahcd1 数据集介绍 该数据集由 60 名参与者书写的16,800 个字符组成，年龄范围在 19 至 40 岁之间，90%...该数据库分为两组：训练集（每类 13,440 个字符到 480 个图像）和测试集（每类 3,360 个字符到 120 个图像）。数据标签为1到28个类别。...第二层是批量标准化层，它解决了特征分布在训练和测试数据中的变化，BN层添加在激活函数前，对输入激活函数的输入进行归一化。这样解决了输入数据发生偏移和增大的影响。 第三层是MaxPooling层。...最大池层用于对输入进行下采样，使模型能够对特征进行假设，从而减少过拟合。它还减少了参数的学习次数，减少了训练时间。 下一层是使用dropout的正则化层。
导读 如何使用物体的多个特征来提升物体检测的能力，使用YOLOv5进行多属性物体检测的实验。 我们发布了RarePlanes数据集和基线实验的结果。...最终，我们决定使用YOLOv5进行物体检测，事后看来，这是对的，分割方法很难分离靠的很近的相似物体。 YOLO网络在各种任务上都显示了优良的性能。...然后对这些输出进行过滤，从最终的预测中去除重叠和低置信的检测。这些包围框然后被输送到一个神经网络中进行检测。...预处理/准备工作 RarePlanes数据集包含了tiled图像，这些tiled图像是在PS-RGB_tiled目录下找到的实例周围进行局部选取的。...我们建议首先对这些图像进行训练，因为它们可以提高训练速度。下载好了图片，必须按照下面的结构进行组织： YOLOv5数据层次结构 使用RarePlanes数据集，你可以为你想要检测的特性提供许多选项。
第四部分：使用层次结构图、圆图或和弦图可视比较细胞-细胞通信 第五部分：比较不同数据集之间的信号基因表达分布 保存合并的CellChat对象 CellChat 采用自上而下的方法，即从大局出发，然后对信号机制进行更详细的改进...如果有更多的数据集进行比较，我们可以直接显示每个数据集中任意两个细胞群之间的交互次数或交互强度。...根据信号/结构的相似性识别差异较大（或更少）的信号网络以及信号组 CellChat 根据推断的通信网络的功能和拓扑相似性，对其进行联合多重学习和分类。NB：此类分析适用于两个以上的数据集。...如果有三个以上的数据集，可以通过在函数rankSimilarity中定义comparison进行对比。...我们可以将来自不同数据集的所有已识别的信号通路进行组合，从而并排比较它们，包括传出信号、传入信号和整体信号，方法是将传出和传入信号聚合在一起。
系列教程共三篇：单个数据集分析，多个数据集比较分析，具有较大成分差异的数据集比较分析。...保存cellchat对象 此教程概述了使用CellChat对单个数据集细胞通信网络进行推断、分析和可视化的步骤。...CellChat 要求将细胞的基因表达数据作为输入，并通过将基因表达与信号配体、受体与其同因子之间的相互作用的先验知识相结合来对细胞-细胞通信的概率进行模拟。...对于后者，CellChat 通过根据低维空间或伪时间轨迹空间中的细胞距离构建共享的邻近图自动对细胞进行分组。 加载数据 对于基因表达数据矩阵，要求基因为行名，细胞为列名。...分组可以基于功能或结构相似性进行。 功能相似性：功能相似度高表示主要发送器和接收器相似，可解释为两个信号通路或两个配体受体对具有相似的作用。功能相似性分析要求两个数据集之间的细胞群组成相同。
在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能数据集是credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...Purpose + Length.of.current.employment + Sex...Marital.Status, family=binomia基于该模型，可以绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上...本文选自《R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测》。...点击标题查阅往期内容逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例R语言使用Metropolis- Hasting抽样算法进行逻辑回归R语言逻辑回归Logistic回归分析预测股票涨跌...R语言在逻辑回归中求R square R方R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集R语言对用电负荷时间序列数据进行K-medoids聚类建模和
p=17950 最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。...在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是 credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i]) 现在让我们创建比例为1：2 的训练和测试数据集... + Length.of.current.employment + Sex...Marital.Status, family=binomia 基于该模型，可以绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上...$Creditability[i_test]) + return(c(AUCLog2,AUCRF)) + } > plot(t(A)) ---- 本文选自《R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测
在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能 数据集是 credit=read.csv("gecredit.csv", header = TRUE, sep...1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20) > for(i in F) credit[,i]=as.factor(credit[,i]) 现在让我们创建比例为1：2 的训练和测试数据集...> i_test=sample(1:nrow(credit),size=333) > i_calibration=(1:nrow(credit))[-i_test] 我们可以拟合的第一个模型是对选定协变量的逻辑回归... + Length.of.current.employment + Sex...Marital.Status, family=binomia 基于该模型，可以绘制ROC曲线并计算AUC（在新的验证数据集上...$Creditability[i_test]) + return(c(AUCLog2,AUCRF)) + } > plot(t(A)) ---- 本文选自《R语言用逻辑回归、决策树和随机森林对信贷数据集进行分类预测
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