置信度

转载 于 2021-04-15 14:53:38 发布 · 218 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43384257/article/details/100974776

本文详细探讨了使用TypeScript进行前端开发，并重点介绍了如何通过Vue组件构建高效应用。作者分享了实践经验和最佳实践，适合初学者和进阶开发者。

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43384257/article/details/100974776
在这里插入图片描述

机器学习推荐算法之关联规则（Apriori）——支持度；置信度；提升度
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
03-03 5万+
目录 🍎走进关联规则 🍊什么是关联规则？ 🍒关联规则的分类 🍉关联规则的基本概念 置信度的局限——错估某个关联规则的重要性 提升度和零事务的关系 先验原则 实际案例 代码实战 频繁项集和支持度 置信度调用 文末资源推荐 每文一语 🍎走进关联规则 🍊什么是关联规则？ 🐾🐾情景引入：🍺啤酒与尿布🍼 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直...
【无标题】GBase 8s统计更新的分辨率和置信度
tingchennie的博客
10-31 331
分辨率与可以使用的容器数量有关，可以使用的容器数量=100/resolution，但是容器的最大数量也取决于磁盘空间和 IDS 施加的任何限制。分辨率(Resolution) 是指放入每个容器（bin）的数据所占的百分比。分辨率是介于 0.005 到 10 之间的一个数。它用一个介于 0.80 到 0.99 之间的值表示。对于 MEDIUM 模式，默认的分辨率为 2.5，默认的置信度介于 0.85 到 0.99 之间。对于 HIGH 模式，默认的分辨率为 0.5，默认的置信度为 0.99。
mosse matlab,基于高置信度更新策略的高速相关滤波跟踪算法
weixin_35212670的博客
03-16 441
3.2 定量比较除了OPE模式, 还有文献[为了进一步分析所提算法在不同挑战因素下的跟踪性能, 将各算法在11种不同属性的视频序列集合上分别进行测试(每组视频序列对应多个不同的属性)。这些属性包括:含38组序列的光照变化(IV)属性、含65组序列的尺度变化(SV)属性、含49组序列的遮挡(OCC)属性、含44组序列的形变(DEF)属性、含31组序列的运动模糊(MB)属性、含42组序列的快速运动(F...
GATK流程
zhu_si_tao的博客
11-24 3万+
一、使用GATK前须知事项： （1）对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据，而且全部是基于illumina数据格式，目前还没有提供其他格式文件（如Ion Torrent）或者实验设计（RNA-Seq）的分析方法。 （2）GATK是一个应用于前沿科学研究的软件，不断在更新和修正，因此，在使用GATK进行变异检测时，最好是下载最新的版本，目前的版本是2.8.1（2014-02
「GATK 4」如何提高HaplotyperCaller的效率
xuzhougeng blog
12-13 4896
GATK的HaplotypeCaller 应该是目前最常用的变异检测软件，尤其是在人类基因组上。不过HaplotypeCaller的速度相对于其他软件，例如bcftools, freeBayes 也是最慢的，当然这还是可以抢救一下的，只不过需要我们额外写一些代码，利用--intervals参数进行手动并行。 如下代码仅考虑单个样本，多个样本的gvcf文件类似 策略1: 按照染色...
BSA分析拟南芥F2代分离群体混池测序
samhuairen的专栏
07-16 8831
1. 实验背景 为了研究拟南芥对高温响应的基因，我们对拟南芥的野生型Col进行了EMS诱变，通过对诱变后的种子多代的高温筛选，我们发现了一个对高温敏感的突变体，该突变体的下胚轴的长度在高温下要比野生型显著的短。之后，将此突变体和野生型Col进行杂交，F1表现长下胚轴，F1自交，F2出现了明显的性状分离，即表现长下胚轴和短下胚轴两种类型（长：短～3:1），遗传分析表明该突变是一个隐形突变，有单基因控制。 2. 实验设计及测序 对F2群体中的长，短下胚轴的两种类型的材料分别取30株，然后混合提取DNA，建
基于PyTorch实现的ByteTrack多目标跟踪算法_视频流目标追踪_高精度目标检测与轨迹预测_低置信度检测过滤与高置信度检测匹配_卡尔曼滤波预测轨迹_匈牙利算法最优匹配_CI.zip
最新发布
07-16
ByteTrack通过融合低置信度检测过滤与高置信度检测匹配的策略，来提高目标识别的准确性。低置信度检测过滤是指对于那些不确定性较大的检测结果进行剔除，避免引入噪声；而高置信度检测匹配则是指对于识别准确度较高...
精选资源
pconf:论文代码：“基于置信度数据的二进制分类”
05-07
该存储库提供了在论文“基于正置信度数据的二进制分类” （NeurIPS 2018）中提出的正置信度（Pconf）分类的实现。 执行 我们对正和负类使用两个高斯分布。 对于高斯分布，我们可以分析性地计算正后验，将其用于置信...
关联规则 置信度定义
06-10
标题中的“置信度定义”是指关联规则中的一个重要度量标准，用于评估规则的可信程度。置信度是衡量从一个事件到另一个事件发生的概率，即在已知前件发生的情况下，后件发生的条件概率。 关联规则通常由两部分组成：...
机器学习置信度机制研究综述.pdf
09-24
根据置信度机制的形成机制和方法，可以将机器学习的置信度机制分为三类：基于概率论的置信度机制、基于信息论的置信度机制和基于-meta学习的置信度机制。 第一类置信度机制是基于概率论的置信度机制，这类机制使用...
第四单元 关联规则挖掘
....
06-07 2748
第四单元 关联规则挖掘 Python在调用efficient-apriori包中的apriori函数进行挖掘关联规则时，第一个返回值是（）。 A.关联规则 B.频繁项集 C.最小置信度 D.最小支持度 Python在调用efficient-apriori包中的apriori函数进行挖掘关联规则时，第二个返回值是（）。 A.关联规则 B.最小支持度 C.频繁项集 D.最小置信度 如下表所示，X={butter,cheese}，则支持度support(X)=（）。 交易号（TID）商品（Items）
生信学习笔记：利用GATK call SNP
ccArtermices的专栏
09-19 1万+
生信学习笔记：利用GATK call SNP SNP是指在基因组上单个核苷酸的变异,包括置换、颠换、缺失和插入。SNP在基因组中分布相当广泛，近来的研究表明在很多物种基因组中每300bp就出现一次。大量存在的SNP位点，使人们有机会发现与各种疾病，包括肿瘤相关的基因组突变。既然SNP那么广泛存在，获得SNP就变成一项重要的任务。在经历了样本收集、测序、质控和mapping后，我们输出了bam格式...
【转】GATK使用方法详解（包含bwa使用）
weixin_30335353的博客
12-30 1560
一、使用GATK前须知事项： （1）对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据，而且全部是基于illumina数据格式，目前还没有提供其他格式文件（如Ion Torrent）或者实验设计（RNA-Seq）的分析方法。 （2）GATK是一个应用于前沿科学研究的软件，不断在更新和修正，因此，在使用GATK进行变异检测时，最好是下载最新的版本，目前的版本是2.8.1（2014-02...
gatk过滤_vcf文件过滤
weixin_39950824的博客
12-31 1693
1：参考文献：Li H. Towards better understanding of artifacts in variant callingfrom high-coverage samples[J]. Bioinformatics, 2014:btu356.2：针对GATK的call SNP有UnifiedGenotyper与HaplotypeCaller。现在基本上HaplotypeCal...
二代测序call indel 总结
浩然正气
07-18 5393
自己也做一代测序，二代测序数据分析3年有余，但是从来没有认真整理过； 看到这边博文写的不错，就转载过来了，先对做技术总结的的人致敬； 原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d25c0920101d3fn.html Change logs: Version 1.0.0 2012/12/08: The initial version.   Indel Cal
单目标跟踪 （三） 小结
weixin_41386168的博客
11-27 6076
特征： 如果目标快速变形，基于HOG的梯度模板就跟不上了， 如果快速变色，基于CN的颜色模板就跟不上了。 置信度指标: 高置信度更新：只有在跟踪置信度比较高的时候才更新跟踪模型，避免目标模型被污染，减少模型漂移与更新次数，同时提升速度。 1）最大响应值：最大响应分数Fmax。 2）平均峰值相关能量(average peak-to correlation energy,APCE)：反应响应图的波动程度和检测目标的置信水平：（遮挡时波动剧烈） 3）峰值旁瓣比(Peak to Sidel..
中国大学慕课《数据挖掘与python实践》第四单元测验
Zoe的博客
05-26 3826
1.Python在调用efficient-apriori包中的apriori函数进行挖掘关联规则时，第一个返回值是（ ）。 2.Python在调用efficient-apriori包中的apriori函数进行挖掘关联规则时，第二个返回值是（ ）。 3.如下表所示，X={butter, cheese}，Y={beer}，则置信度confidence(X→Y)=（ ）。 4.对于任一个频繁项集X和它的一个非空真子集Y， S=X-Y，规则S→Y成立的条件是（ ）。 5.在多层次关联规则分析中，如果将商品进
置信度传播算法（Belief Propagation）
热门推荐
I am not a quitter.
11-06 5万+
置信度传播算法利用结点与结点之间相互传递信息而更新当前整个MRF的标记状态，是基于MRF的一种近似计算。该算法是一种迭代的方法，可以解决概率图模型概率推断问题，而且所有信息的传播可以并行实现。经过多次迭代后，所有结点的信度不再发生变化，就称此时每一个结点的标记即为最优标记，MRF也达到了收敛状态。对于无环环路的MRF，BP算法可以收敛到其最优解。
PyTorch SSD置信度评估与应用
资源摘要信息:"ssd.pytorch-置信度" 根据提供的文件信息，我们可以推断出该资源可能与使用PyTorch框架实现的单发多盒检测器（Single Shot MultiBox Detector, 简称SSD）有关，并且在该资源中特别强调了“置信度”这...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值