自助采样包含训练集里63.2%的样本? 在学习随机森林的时候，经常会看到这么一句话“ 自助采样法给bagging带来的好处就是:由于每个学习器只是使用了% 63.2 的数据,剩下的约%36.8的样本可以用作验证集来对泛化性能进行“包外估计”。 “ 那么这个63.2%是怎么来的呢？假设我们有n个样本， ...
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2018-10-25 14:03:12
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1、Threads（线程组），简单来说就是控制一个线程组控制器，用来控制线程的一些操作。 2、逻辑控制器，官方解释就是用来控制采样器的执行顺序。 3、配置元件，这个栏目的工具是我最喜欢的工具，因为他可以让人偷懒，可以大大的提高工作效率；另一种说法可以说是一个公共部分，只要添加了一个之后下面的所有地方 ...
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2018-10-24 17:53:36
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引言 已经有很多U Net Like的神经网络被提出。 U Net适用于医学图像分割、自然图像生成。 在医学图像分割表现好： 1. 因为利用了底层的特征（同分辨率级联）改善上采样的信息不足。 2. 医学图像数据一般较少，底层的特征其实很重要。 不只是医学图像，对于二分类的语义分割问题，类 UNet ...
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2018-10-22 14:41:44
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1、limit限制调整 一般情况下，Limit语句还是需要执行整个查询语句，然后再返回部分结果。 有一个配置属性可以开启，避免这种情况 对数据源进行抽样 hive.limit.optimize.enable=true 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size 设置最 ...
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2018-10-22 13:03:47
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场景用户画像的构造中，想象一个场景：你经过辛辛苦苦抓数据，清洗数据，收集用户行为，目的就是给用户计算兴趣标签。 这时候你可能会遇到一个两难的问题：如果给用户计算出兴趣标签的权重了，那应该保留多少标签呢？保留太多的话，每次召回候选集时，计算复杂度可不低，只保留少部分吧，那真是手心手背都是肉，生怕丢弃的 ...
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2018-10-21 16:06:01
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前言 前段时间调试 STM32F030 的 ADC，在多通道转换时遇到了奇怪的问题，使用官方的例程和库函数连续转换多个 ADC 通道，得到的几个通道的结果是一样的，解决办法参考了 "关于STM32F0系列多路ADC单独采样数据相同问题的处理" ，在此表示感谢。 记录 在官方库的例程 ADC_Basi ...
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2018-10-17 11:01:48
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MAP：最大后验概率（Maximum a posteriori） 估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。它与最大似然估计中的 Fisher方法有密切关系， 但是它使用了一个增大的优化目标，这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。所以最大后验估计可以看作是规则化（regularization ...
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2018-10-16 19:24:39
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由于最近的demo中需要在活体检测的同时进行音视频录制 , 尝试使用MediaRecord和camera来录制视频 , 然而Camera.onPreviewFrame 不能与 MediaRecord同时调用。活体检测的原理其实是把camera的预览回调onPreviewFrame(byte[] da ...
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2018-10-15 11:58:10
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连续时变系统状态方程的离散化 连续时变系统状态方程的离散化 用计算机对连续时间系统状态方程求解，需先将其状态方程化为离散方程。 假设：(1)t=kT，T为采样周期，且很小，k=0，1，2…为一正整数。 (2)u(t)只在采样时离散化，即在kt≤t≤(k+1)T，u(t)=u(kT)=常数 本文是主要 ...
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2018-10-14 16:34:53
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做完 Kaggle 比赛已经快五个月了，今天来总结一下，为秋招做个准备。 题目要求：根据主办方提供的超过 4 天约 2 亿次的点击数据，建立预测模型预测用户是否会在点击移动应用广告后下载应用程序。 数据集特点： 不平衡数据集的处理思路： 一般对样本进行 上采样 和 下采样，顾名思义就是 多的样本少采 ...
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2018-10-14 13:58:18
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