我在做人臉檢測試驗的時候,發現了問題,別人的二分類器(判別是不是人臉)的閾值很高,大於90%點概率,而我的閾值要設置的很低10%點概率即認為是臉,經過觀察,我的負樣本數數量上比正樣本數多的太多了,導致網絡對負樣本的判別有信心,對正樣本判別能力微弱,猜測正負樣本分布對閾值有影響,故上網 ...
功效分析:可以幫助在給定置信度的情況下,判斷檢測到給定效應值時所需的樣本量,也可以在給定置信水平的情況下,計算某樣本量內可以檢測到的給定效應值的概率 .t檢驗 案例:使用手機和司機反應時間的實驗 結論:每組需要 個樣本 人才能保證有 的把握檢測到 . 效應值,並且最多 會存在誤差 .方差分析 案例:對 組數據做方差分析,達到 . 的功效,效應值為 . ,選擇 . 的顯著水平.計算總體樣本的大小 結 ...
2018-02-18 00:19 0 1892 推薦指數:
我在做人臉檢測試驗的時候,發現了問題,別人的二分類器(判別是不是人臉)的閾值很高,大於90%點概率,而我的閾值要設置的很低10%點概率即認為是臉,經過觀察,我的負樣本數數量上比正樣本數多的太多了,導致網絡對負樣本的判別有信心,對正樣本判別能力微弱,猜測正負樣本分布對閾值有影響,故上網 ...
1、向量 向量是R語言中最基本的數據類型,在R語言中沒有單獨的變量。 (1) 創建向量 R語言中可以用 = 或者 <- 來賦值。 向量名 <- 向量 或 向量名 = 向量 向量的創建方式有c()函數,seq()函數等。 注:R中的向量默認為列向量,如果要得到行向量需要 ...
library(caret) PS:根據因變量特征值進行數據分區,outp$V1 其中outp為因變量列表,V1為特征值的name 按照p=0.7划分,訓練集占70%,測試集占30% ...
本系列是一個新的系列,在此系列中,我將和大家共同學習R語言。由於我對R語言的了解也甚少,所以本系列更多以一個學習者的視角來完成。 參考教材:《R語言實戰》第二版(Robert I.Kabacoff),書中所提到的John Cook的優秀博文,關於代碼規范的《來自Google的R語言編碼風格指南 ...
kibana 6.2 加載樣本數據 kibana loading sample data 下載樣本數據 解壓文件 數據格式 Shakespeare數據集 account數據集 logs數據集 Mapping Fields 加載這些數據之前,需要先創建它們的索引 ...
某表df,有編號列、數量列,新增一列,同編號的數量累加。 1:dim(df)[1],把df的行的索引取出。f<-function,(編號列==編號列[索引])*數量列,累加,[索引]返回。sapply(索引,f)。 如果有多個數量,如進、出,再新增函數、新增列。 先 ...
說明 在前一篇中,我們介紹了 R 語言和 R Studio 的安裝,並簡單的介紹了一個示例,接下來讓我們由淺入深的學習 R 語言的相關知識。 本篇將主要介紹 R 語言的基本操作、變量和幾種基本數據類型,好對 R 語言的使用方法有一個基本的概念。通過本篇的學習,你將了解到: R 語言 ...
原文鏈接 安裝所需的包 wants <- c("coin") has <- wants %in% rownames(installed.packages()) if(any(!has)) install.packages(wants[!has])> 一個樣本 ...