为C生成LMDB我试图使用caffe(我使用python包装器)为显著性分析构建一个深入的学习模型。但我无法理解如何生成用于此目的的lmdb数据结构。我已经看过Imagenet和mnist的例子,我知道我应该按照格式 ...2024-05-23 已阅读: n次
在显著性检测后,如何去除物体周围的可见背景边界?我正在处理一个背景删除问题。我使用了基于深度学习的显著性检测技术来分离前景和背景 示例输入-https://imgur.com/8v0wet0 背景移除后的结果-https://imgur.com/e ...2024-05-23 已阅读: n次
基于显著性部分信息的完整轮廓提取我正在使用一种深度学习方法来寻找图像中的显著对象。显著性查找器的输出是像素信息(0-1之间)。根据一些阈值,我在图像中得到一个区域。但很多时候,它只是一个局部对象。请看下面的图片: 左边的图像是输入 ...2024-05-23 已阅读: n次
如何在分位数回归中找出不同分位数的系数是否显著不同?(SPSS或Python)我正在研究某一职业的收入增长率在收入分配的不同部分是否存在显著差异,看看收入差距是否在显著扩大或缩小 量子模型 我已经在SPSS中执行了分位数回归(我对编码是新手,只掌握Python的基本知识,所以我 ...2024-05-23 已阅读: n次
数据显著性检验我在此数据集的数据分析中遇到问题 因此,有注册前阶段(-5到0)和注册后阶段(0到5)的客户,我想知道这两个阶段之间的成本影响。例如,对于数据集,每个客户机以及作为一个整体的成本是增加还是减少 现在, ...2024-05-23 已阅读: n次
scikit学习线性回归中的p值(显著性)如何找到每个系数的p值(显著性)? lm = sklearn.linear_model.LinearRegression() lm.fit(x,y) ...2024-05-23 已阅读: n次
在Python中,如何计算两个数据数组之间的相关性和统计显著性?我有两组同样长的数据数组,或者我可以创建一个包含两个条目的数组,我想计算数据表示的相关性和统计显著性(可能是紧密相关的,也可能没有统计显著性的相关性)。 我用Python编程,并安装了scipy和nu ...2024-05-23 已阅读: n次
解释安德森-达林检验斯科普有兴趣知道如何用python解释Anderson-darling测试的结果。在 似乎AD stat必须低于其相关显著性水平的临界值,尽管我不确定如何从函数的返回正确地确定这一点。在 这是函数的结果 A ...2024-05-23 已阅读: n次
如何关联哪个单数值对应哪个条目?我用numpy-linalg程序lstsq来解方程组。我的A矩阵的大小是(11046504),而我的B矩阵是大小(11046,1),并且确定的秩是249,所以大约一半的x数组的解算不是特别有用。我想用 ...2024-05-23 已阅读: n次
与具有不同统计显著性水平的数据相匹配Polyfit是一个很好的工具来拟合一条线到一组点。然而,我的数据具有不同程度的统计意义。在 例如,对于一个点(x1,y2),我可能只有10个观测值,而对于另一个点(x2,y2),我可能有10000个 ...2024-05-23 已阅读: n次
在seaborn散点图中显示相关值我用seaborn的lmplot/regplot来可视化散点图。我希望能够查看散点图,直观地查看x和y之间是否存在“显著”关系。用相关值(即皮尔逊r)和/或其斜率和显著性标记回归线将是完美的。我不认为 ...2024-05-23 已阅读: n次
python:如何向barp添加p值signifance下面我有一个条形图的代码,我还想展示这些图的Pvalue有效值。有没有简单的方法来表示这些条形图的统计显著性 import matplotlib.pyplot as plt X= [-0.93848 ...2024-05-23 已阅读: n次
dabest估计统计是一个简单的框架<;https://thenewstatistics.com/itns/>; 在避免显著性测试陷阱的同时,使用熟悉的统计数据 概念:平均数、平均差和误差线。更重要的 ...2024-05-23 已阅读: n次
remarkable#非凡的[![构建状态](https://secure.travis ci.org/michaeljoseph/卓越.png)(http://travis ci.org/michaeljoseph/卓 ...2024-05-23 已阅读: n次
yard这是另一个绘制roc曲线的python包。它也 让你画出精确的回忆,积累和集中的roc (Croc)曲线并计算AUC(曲线下面积)统计。 AUC得分之间差异的显著性也可以是 使用成对排列测试进行测试。 ...2024-05-23 已阅读: n次
pysalienc比重 pysalicent是一个用于显著性建模的python包。它旨在提供一个统一的接口 显著性建模中使用的传统显著性映射和概率显著性 模型。 显著性可以评估最常用的显著性指标,包括AUC、SAUC、 ...2024-05-23 已阅读: n次
randh兰迪 ^ {EM1}假设假设具有近似随机化 近似随机化是一种适用于NLP的显著性检验方法 问题。 为什么不是传统的t检验? 而随机化测试和分析方法一样好,比如 t-test,如果不满足后者的假设 ...2024-05-23 已阅读: n次
salienc显著性方法 简介 这个存储库包含SmoothGrad的代码,以及 其他一些显著的技巧。每种技术也可以是 增加了平滑梯度。此库中实现的技术有: 香草梯度 (paper, paper) 引导回传(pap ...2024-05-23 已阅读: n次
flashtorch手电筒:手电筒: Pythorch中实现的可视化工具包,用于检查神经网络在图像识别任务(特征可视化)中学习的内容。 这个项目正在进行中,非常感谢您的反馈! 它目前支持torchvision.model ...2024-05-23 已阅读: n次
PyCausalitpython包用于检测和量化时间序列之间的统计因果关系,使用信息论模型。详见https://github.com/ZacKeskin/PyCausality ...2024-05-23 已阅读: n次