在分类问题当中，数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数。相比于多分类问题，样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高。举例来说，在银行或者金融的数据中，绝大多数信用卡的状态是正常的，只有少数的信用卡存在盗刷等异常现象。
今天将分享脑血管间隙分割的三个步骤级联分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
今天将分享脑微出血检测的三个步骤级联分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
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上一篇文章《HTML5(五)——Canvas API》介绍 canvas 绘制基本图形，这节开始介绍canvas的高级操作。
angle 旋转弧度，如果想使用角度，可以把角度转成弧度，公式为：deg * Path.PI/180。
Bootstrap（自助法、自举法）是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。指用原样本自身的数据再抽样得出新的样本及统计量，根据其意现在普遍将其译为“自助法”或“自举法”。其最初由美国斯坦福大学统计学教授Efron在1977年提出。作为现代统计学较为流行的一种统计方法，Bootstrap在小样本时效果很好。
数据预处理的方式较多，针对不同类型的数据，预处理的方式和内容也不尽相同，这里我们简单介绍几种较为常用的方式：
本文是基于canvas去实现图片裁剪工具。因为canvas代码还是比较长的，尽量写思路，完整代码已放在github上。
大于0，则A和B是正相关，这意味着A值随B值得增加而增加。该值越大，相关性越强。因此，一个较高值表明A(或B)可以作为冗余而被删除。
图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理，以使处理后的图像更清晰，以便随后进行图像分析和理解。本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。
泛化能力强-->验证集上的误差小，训练集上的误差不大（不必追求完美，否则可能会导致过拟合）即可。
让我们看看在监督学习中对数转换如何执行。我们将使用上面的两个数据集。对于 Yelp 评论数据集, 我们将使用评论的数量来预测商户的平均评级。对于 Mashable 的新闻文章, 我们将使用文章中的字数来预测其流行程度。由于输出是连续的数字, 我们将使用简单的线性回归作为模型。我们在没有对数变换和有对数变换的特色上，使用 Scikit Learn 执行10折交叉验证的线性回归。模型由 R 方评分来评估, 它测量训练后的回归模型预测新数据的良好程度。好的模型有较高的 R 方分数。一个完美的模型得到最高分1。分数可以是负的, 一个坏的模型可以得到一个任意低的负评分。通过交叉验证, 我们不仅得到了分数的估计, 还获得了方差, 这有助于我们判断两种模型之间的差异是否有意义。
无论是从酒店房间接听电话、在办公里楼工作，还是根本不想在家庭办公室等情况，电话会议模糊功能都可以让会议与会者专注于自己，这样的功能对于在家工作并希望保护其家庭成员隐私的人特别有用。 为了实现这样的功能，微软利用计算机视觉、深度学习以及实例分割技术实现。 在之前的博文中，介绍了如何利用YOLO以及OpenCV实现目标检测的功能，今天将采用Mask R-CNN来构建视频模糊功能。
本文简单介绍python中一些常见的数据预处理，包括数据加载、缺失值处理、异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练集测试集划分、数据规范化。
KNN 分类算法是一个比较成熟也是最简单的机器学习(Machine Learning)算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中与K个实例最为相似(即特征空间中最邻近)，那么这 K 个实例中大多数属于哪个类别，则该样本也属于这个类别。其中，计算样本与其他实例的相似性一般采用距离衡量法。离得越近越相似，离得越远越不相似。因此，决策边界可能不是线性的。
EllipticEnvelope假设数据是正态分布的，并且基于该假设，在数据周围“绘制”椭圆，将椭圆内的任何观测分类为正常（标记为1），并将椭圆外的任何观测分类为异常值（标记为-1）。 这种方法的一个主要限制是，需要指定一个contamination参数，该参数是异常观测值的比例，这是我们不知道的值。
本文是使用python进行图像基本处理系列的第三部分，在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作，见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》和《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》，下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容，并不会加入任何工程项目中的图像处理内容，本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识，出于这个原因，本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作，此外，还会时不时的使用其他类型的工具库，比如图像处理中常用的OpenCV等： 本系列分为三个部分，分别为part I、part II以及part III。刚开始想把这个系列分成两个部分，但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷，因此不得不把它分成三个部分。系列所有的源代码地址：GitHub-Image-Processing-Python。 在上一篇文章中，我们已经完成了以下一些基本操作。为了跟上今天的内容，回顾一下之前的基本操作：
昨天讲了DarkNet的底层数据结构，并且将网络配置文件进行了解析存放到了一个network结构体中，那么今天我们就要来看一下Darknet是如何加载数据进行训练的。
了解了机器学习的基础知识后我们便正式进入机器学习的实践领域，通过实践来了解机器学习到底都在做些什么，首先要进行的一项重要工作便是数据预处理。日常生活中的数据有文字、图像、音频等多种形式，但熟悉计算机的同学都知道它们在计算机中会以01二进制的形式存在。那么以后在机器学习中最常接触的便是“一行一样本、一列一特征”的数据样本矩阵。
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wavelet 小波 decomposition 分解 approximation 近似值 coefficient 系数 discrete 离散的 low-pass filter 低通滤波器 high-pass filter 高通滤波器 orthogonal 正交的
算法步骤:随机森林由LeoBreiman于2001年提出，它通过自助法（Bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合。 然后根据自助样本集生成k个分类树，这k个分类树组成随机森林。 新数据的分类结果按各分类树投票多少形成的分数而定。 采样与完全分裂 两个随机采样的过程，Random Forest对输入的数据要进行、列的采样。 对于行采样，采用有放回的方式，采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。 列采样，在得到的样本中，从M个特征中，选择m个（m << M）。 对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出决策树，这样决策树的某一个叶子节点要么是无法继续分裂的，要么里面的所有样本的都是指向的同一个分类。 完全随机的取样方式使得每棵树都有过学习的可能，但是因为数量足够多使得最后的模型过学习的可能性大大降低 随机森林在最后输出时采取的是Majority-voting。
paper链接：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Github源码pyth
所谓的旋转就是所有的子布局绕着圆形移动，布局一旦移动就代表中间位置改变，根据上面我们计算的子布局位置的公式来看:
目标检测（Object Detection) 就是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，通俗点说就是给定一张图片要精确的定位到物体所在位置，并完成对物体类别的识别。其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。
使用单一指标对某事物进行评价并不合理，因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法，就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标，并通过它评价、比较该事物。由于性质不同，不同评价指标通常具有不同的量纲和数量级。当各指标相差很大时，如果直接使用原始指标值计算综合指标，就会突出数值较大的指标在分析中的作用、削弱数值较小的指标在分析中的作用。为消除各评价指标间量纲和数量级的差异、保证结果的可靠性，就需要对各指标的原始数据进行特征缩放。
Canvas是 HTML5 新增的，一个可以使用脚本(通常为JavaScript)在其中绘制图像的 HTML 元素。它可以用来制作
若 λ 较大时，意味着模型复杂度较低，这时候容易发生欠拟合，对应偏差增大，方差减小。做个简单总结：
作者：Noah Golmant 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 来自 UC Berkeley RISELab 的本科研究员 Noah Golmant 发表博客，从理论的角度分析了损失函数的结构，并据此解释随机梯度下降（SGD）中的噪声如何帮助避免局部极小值和鞍点，为设计和改良深度学习架构提供了很有用的参考视角。 当我们着手训练一个很酷的机器学习模型时，最常用的方法是随机梯度下降法（SGD）。随机梯度下降在高度非凸的损失表面上远远超越了朴素梯度下降法。这种简单的爬山法技术已经主导了现代的非凸优化
【导读】许多研究已经证明深度神经网络容易受到对抗性样本现象（adversarial example phenomenon）的影响：到目前为止测试的所有模型都可以通过图像的微小扰动使其分类显著改变。为了解决这个问题研究人员也在不断探索新方法，L2 正则化也被引入作为一种新技术。本文中人工智能头条将从基本问题——线性分类问题开始给大家介绍解决对抗性样本现象的一些新视角。
文章提出的STN的作用类似于传统的矫正的作用。比如人脸识别中，需要先对检测的图片进行关键点检测，然后使用关键点来进行对齐操作。但是这样的一个过程是需要额外进行处理的。但是有了STN后，检测完的人脸，直接就可以做对齐操作。关键的一点就是这个矫正过程是可以进行梯度传导的。想象一下，人脸检测完了，直接使用ROI pooling取出人脸的feature map，输入STN就可以进行矫正，输出矫正后的人脸。后面还可以再接点卷积操作，直接就可以进行分类，人脸识别的训练。整个流程从理论上来说，都有梯度传导，理论上可以将检测+对齐+识别使用一个网络实现。当然实际操作中可能会有各种trick。
我们业务每天需要记录大量的日志数据，且这些数据十分重要，它们是公司收入结算的主要依据，也是数据分析部门主要得数据源，针对这么重要的日志，且高频率的日志，我们需要一个高性能且安全的日志组件，能保证每行日志格式完整性，我们设计了一个类 csv 的日志拼接组件，它的代码在这里 datalog。
除coin和lmPerm包外，R还提供了其他可做置换检验的包。perm包能实现coin包中的部分功能，因此可作为coin包所得结果的验证。corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验。
Contents 1 关键词 2 白化介绍 3 2D的例子 4 ZCA白化 5 正则化 1. 关键词 白化 whitening 冗余 redundant 方差 variance 平滑 smoothing 降维 dimensionality reduction 正则化 regularization 反射矩阵 reflection matrix 去相关 decorrelation 2. 白化介绍 在（自动编码
本文参考：模型融合的【机器学习】模型融合方法概述 概况有五个部分：Voting、Averaging、Bagging 、blending、Boosting、 Stacking（在多个基础模型的预测上训练一个机器学习模型）
现在有了高质量的细胞，首先探索数据并确定任何不需要的变异来源。然后需要对数据进行归一化，计算方差并回归任何对数据有影响的协变量。
在深入研究特征工程之前，让我们花点时间看看整个机器学习流水线。这将帮助我们更好地了解应用的大方向。为此，让我们从数据和模型等基本概念入手。
集成算法（Emseble Learning）是构建多个学习器，然后通过一定策略结合把它们来完成学习任务的，常常可以获得比单一学习显著优越的学习器。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过数据上构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。
接着 《Canvas 从入门到劝朋友放弃（图解版）》 ，本文继续补充 canvas 基础知识点。
Converts values of type short to values of type float using the "scale" and "offset" attributes (if present).
文章主要介绍了多目标检测算法的发展、评测指标、基于度量学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。其中，基于度量学习的评测方法包括使用聚类算法进行标注、使用分类算法进行标注、基于深度学习的评测方法和基于进化算法的评测方法。最后，文章介绍了基于进化算法的评测方法的实现流程和实验结果。
对别名的修改会影响原变量，（浅）复制中的元素是原列表中元素的别名，而深层复制是递归的进行复制，对深层复制的修改不影响原变量。
归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基 本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习 （Ensemble Learning）方法。
随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一颗弱学习器，通过投票或平均的方式来提高整体的准确率和稳定性。本文将详细介绍随机森林的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。
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