才子佳人博客

我的故事我讲述

2020-05-29 16:05:27

双样本T检验可用于特征选择

单样本T检验检验的是样本的均值是否能代表总体的均值。双样本T检验检验的是两个独立样本所代表的总体数据均值差异是否显著。
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2020-05-26 08:52:09

如何理解最小二乘法？

法国数学家，阿德里安-馬里·勒讓德（1752－1833）提出让总的误差的平方最小的y就是真值，如果误差是随机的，应该围绕真值上下波动。
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2020-05-25 11:23:42

K-means聚类算法

K-means聚类算法采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
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2020-05-21 09:22:53

分类、聚类、脑网络等汇总（2020.5.21以前）

文章整理出2020.5.21以前所有的有关分类、聚类、脑网络等的博文，共44篇。
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2020-05-20 16:02:24

关于脑网络时间序列及功能连接矩阵的来由

一个脑区对应多条时间序列，对这多条时间序列取平均后，每个脑区对应一个平均时间序列，即116条时间序列。对这116条时间序列两两相关做功能连接，得到的皮尔逊相关系数矩阵。
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2020-05-20 09:55:15

静息态功能磁共振成像（fMRI）简介

文章简要介绍了静息态功能磁共振成像原理：
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2020-05-19 11:14:00

精神分裂症脑网络研究简介（二）

近年来，基于磁共振成像的疾病模式识别研究应用越来越多。此方法是利用机器学习的统计学方法，通过影像学数据特征，找到能够预测个体疾病状态的标记特征。
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2020-05-18 11:28:44

相关度度量之皮尔逊相关系数

相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。
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2020-05-18 11:04:44

精神分裂症脑网络研究简介（一）

静息态脑网络的研究方法已经被广泛地应用到精神分裂症的研究中，目前的研究大致分为三个方向。
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2020-05-12 10:51:45

梯度消失与梯度爆炸问题简述

文章简述了梯度消失与梯度爆炸问题、成因及解决办法。
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2020-05-09 11:25:06

分类与聚类，监督学习与无监督学习

文章简要介绍了分类和聚类的基本概念、常见的分类与聚类算法以及监督学习与无监督学习概念。
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2020-05-09 11:04:58

模式识别基本概念、研究方法及其应用领域

文章简要介绍了模式识别的基本概念、研究方法及模式识别的应用领域。
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2020-01-12 14:53:15

ILSVRC竞赛项目详细介绍

ILSVRC是近年来机器视觉领域最受追捧也是最具权威的学术竞赛之一，代表了图像领域的最高水平。ILSVRC竞赛的项目主要包括以下几个问题：
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2020-01-10 16:31:14

卷积神经网络中全连接层及其反向传播的理解

全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。
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2020-01-10 09:13:10

卷积神经网络之空间金字塔池化方法

空间金字塔池化，要解决的就是从卷积层到全连接层之间的一个过渡。使用金字塔池化，使得任意大小的特征图都能够转换成固定大小的特征向量。
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