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【超详细】【YOLOV8使用说明】一套框架解决CV的5大任务：目标检测、分割、姿势估计、跟踪和分类任务【含源码】
基于VGG16的猫狗分类实战
这篇文章的Fig4，作者在对进行EOSPE和LOSPE进行GO富集分析后，为了总结过多的GO条目，结合了Cytoscape和Jaccard得分，进行了“二次富集”，分为了5+2组。由于文章中没有细述相关步骤，这里就主要推断下计算Jaccard的步骤，仅抛砖引玉，以及提出相应的解决办法，希望大家可以批评指正。接下来就是Cytoscape部分不再详述，参考部分有更好的文章。至于如何挑选的这四组文章中没
回归、分类、聚类
分类：离散型、分类新数据预测：连续型、预测未知值描述属性：连续、离散类别属性：离散有监督学习：分类训练样本有标签对未知数据分类无监督学习：聚类无标签划分存在的聚类。
