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数据集长什么样
什么
是深度学习与机器视觉
答:
在通用的用于检验的
数据集
,例如语音识别中的TIMIT和图像识别中的ImageNet, Cifar10上的实验证明,深度学习能够提高识别的精度。硬件的进步也是深度学习重新获得关注的重要因素。高性能图形处理器的出现极大地提高了数值和矩阵运算的速度,使得机器学习算法的运行时间得到了显著的缩短[10][11]。基本概念[编辑]深度学习的...
如何对一个
数据集
进行抽样?
答:
用EXCEL
数据
分析工具进行抽样 奇点人生 用EXCEL数据分析工具进行抽样有二种方法:第一种:举例:EXCEL表格中一列有3000多个数据,我想在这3000多个数据中随机抽取200个出来,3000多个都是文字的数据在一列里面,要随机抽取出200个出来要怎么做呢?而且要多次可以取随机的,就是200个随机数可以快捷的取多次...
全分析集(FAS)与 安全
数据集
(SS)哪个包含的样本量大???
答:
全分析集(FAS) 指合格病例和脱落病例的集合,但不包括剔除病例。主要疗效指标缺失时,根据意向性分析(intention to treat,ITT分析),用前一次结果结转。可比性分析和次要疗效指标的缺失值不作结转,根据实际获得的数据分析。安全
数据集
(SS) 至少接受一次治疗,且有安全性指标记录的实际数据。安全性...
统计学中的量纲是
什么
答:
例如有
数据集
1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0。数据中心化是为了消除量纲对数据结构的影响,因为不同变量之间单位不一样,会造成各种统计量的偏误。问题五:
什么
是无量纲化??? 20分 无量纲化(nondimensionalize 或者...
全分析集(FAS)与 安全
数据集
(SS)哪个包含的样本量大???
答:
回答:?? 全分析集(FAS) 指合格病例和脱落病例的集合,但不包括剔除病例。主要疗效指标缺失时,根据意向性分析(intention to treat,ITT分析),用前一次结果结转。可比性分析和次要疗效指标的缺失值不作结转,根据实际获得的数据分析。安全
数据集
(SS) 至少接受一次治疗,且有安全性指标记录的实际数据。...
信息熵和样本熵有
什么
区别?
答:
信息熵和样本熵都是信息论中的概念,用来描述信息的不确定性。它们之间的区别在于,信息熵是针对一个随机变量而言的,而样本熵则是针对一个
数据集
而言的。具体来说,信息熵是对于一个离散型随机变量,其不确定性的度量。它的定义为:$H(X) = - \sum_{i=1}^{n} p_i \log_2 p_i$,其中 ...
大
数据
时代有哪些主要特点?
答:
1.大量。大
数据
的特征首先就体现为“大”,从先Map3时代,一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求,然而随着时间的推移,存储单位从过去的GB到TB,乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展,数据开始爆发性增长。社交网络(微博、推特、脸书)、移动网络、各种智能工具,服务工具等,都成为...
什么
是大
数据
时代
答:
1、是数据体量巨大 数据体量(volumes)大,指代大型
数据集
,一般在10TB规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;百度资料表明,其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB),这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实,到目前为止,人类生产的所有印刷材料的...
大
数据
需要
什么样
的计算机硬件?
答:
进行大数据储存分析的计算资源,主要是指用于存储、处理和分析大规模
数据集
的硬件和软件资源。从硬件角度来看,大数据储存分析的计算资源包括了高性能计算机、大容量存储设备以及高速网络设备。高性能计算机如超级计算机,拥有强大的计算能力,能够迅速处理和分析海量的数据。大容量存储设备如分布式存储系统,可以...
机器学习有哪些算法
答:
(5)隐式特征选择,因为它给出了
什么
变量在分类中是重要的估计。 B.使用随机森林机器学习算法的优点 (1)与决策树机器学习算法不同,过拟合对随机森林不是一个问题。没有必要修剪随机森林。 (2)这些算法很快,但不是在所有情况下。随机森林算法当在具有100个变量的
数据集
的800MHz机器上运行时,并且50,000个案例在11...
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