Bayes判别示例数据:鸢尾花数据集

特征之间的独立性假设。在R中,我们可以使用`e1071`包中的`naiveBayes`函数来实现这一算法。下面,我将通过一个简单的示例展示如何在R中应用朴素贝叶斯方法来进行数据分类。 示例数据:鸢尾花数据集 这个例子使用的是鸢尾花数据集(Iris dataset),这是一个常用的分类实验数据集,包含150个样本,分属于三个类别,每个类别有50个样本。每个样本有四个特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣...

【极速前进】20240422:预训练RHO-1、合成数据CodecLM、网页到HTML数据集、MLLM消融实验MM1、Branch-Train-Mix

few-shot准确率。DeepSeekMath-7B在500Btoken上预训练和RHO-1-7B在15Btoken上的效果相当。 ​ 工具集成推理结果。RHO-1-1B和RHO-1-7B在MATH数据集实现了SOTA。 ​ 通用预训练结果。相比于直接继续预训练,选择性语言建模(SLM)在15个基准上平均改善幅度为6.8%,这种改善在代码和数学中尤其明显。 二、CodecLM:使用定制合成数据对齐LM...

课堂行为动作识别数据集

8类。 全部为教室监控真实照片,没有网络爬虫滥竽充数的图片,可直接用来训练。以上图片均一一手工标注,标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。         本人使用此数据集训练的yolov5s模型,准确率在98.6%左右,可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件和检测UI界面。 以下为数据集的部分图片展示,有需要的朋友可以随时交流交流。 ...

NASA数据集——通过将强度和偏振的被动多角度、多光谱测量与高光谱分辨率激光雷达进行的主动测量相结合,可以获得最广泛的气溶胶属性数据

ACEPOL ER-2 Meteorological and Navigational Data Version 1 简介 ACEPOL_MetNav_AircraftInSitu_Data是ACEPOL期间在ER-2上收集的现场气象和导航测量数据。为了更好地了解气溶胶对气候和空气质量的影响,测量气溶胶的化学成分、粒度分布、高度剖面和光学特性至关重要。就遥感仪器而言,通过将强度和偏振的被动多角度、多光谱...

课堂行为动作识别数据集

8类。 全部为教室监控真实照片,没有网络爬虫滥竽充数的图片,可直接用来训练。以上图片均一一手工标注,标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。         本人使用此数据集训练的yolov5s模型,准确率在98.6%左右,可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件和检测UI界面。 以下为数据集的部分图片展示,有需要的朋友可以随时交流交流。 ...

课堂行为动作识别数据集

8类。 全部为教室监控真实照片,没有网络爬虫滥竽充数的图片,可直接用来训练。以上图片均一一手工标注,标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。         本人使用此数据集训练的yolov5s模型,准确率在98.6%左右,可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件和检测UI界面。 以下为数据集的部分图片展示,有需要的朋友可以随时交流交流。 ...

基于YOLOv5s的电动车入梯识别系统(数据集+权重+登录界面+GUI界面+mysql)

面          本人训练的yolov5s模型,准确率在98.6%左右,可准确完成电梯内检测电动车任务,并搭配了GUI检测界面,支持权重选择、图片检测、视频检测、摄像头检测、识别结果拍照和在线标注数据集等功能。 2.注册登录 并且为用户提供了登录注册功能,使用mysql数据库进行存储和校验。   3.算法准确率         训练的模型准确率在98.6%左右。 4.数据集数据集用于电梯禁入电动...

使用立体视觉作为 3D LiDAR 的替代方案,在 KITTI ADAS 立体视觉数据集上微调立体变换器 (STTR) 模型-含数据集+源码资料下载

为什么是立体视觉? ADAS 立体视觉是指使用两个摄像头(类似于人眼)从略有不同的角度捕获图像的技术。该设置模仿人类双眼视觉,使系统能够感知环境的深度和 3D 结构。 立体视觉的关键技术方面 ADAS 立体视觉具有多种优势和高度复杂的功能。让我们探索它们以更好地理解:  对极几何和深度估计:立体视觉依赖于对极几何,这是计算机视觉中的一个基本概念,描述了立体设置的两个视图之间的几何关系。通过查找一对图像中...

基于YOLOv8的PCB缺陷检测系统(Python源码+Pyqt6界面+数据集

cs公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练,并且能够在各种硬件平台上运行,从CPU到GPU。 具体改进如下: Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时Y...

NASA数据集——阿拉斯加七个地点进行的解冻深度测量

ABoVE: Thaw Depth at Selected Unburned and Burned Sites Across Alaska 简介 文件修订日期:2024-02-06 数据集版本: 1.0 摘要 该数据集提供了 2016 年 8 月、2017 年 6 月和 9 月以及 2018 年 7 月至 8 月期间在阿拉斯加七个地点进行的解冻深度测量。其中三个地点是成对的未烧毁-烧毁地点。在每个地点,...
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2024-04-26 06:05:22 1714082722