问题描述：有一批tsv格式（或csv格式）的时间序列数据和标签，需要搭建神经网络对其进行分类。语言：python数据：数据为tsv格式，可以用excel打开，第0列为类别，第1列往后为时间序列数据程序代码：...

定义:TTA(Test Time Augmentation):测试时数据增强方法:测试时将原始数据做不同形式的增强,然后取结果的平均值作为最终结果作用:可以进一步提升最终结果的精度原因:如果只对图像做一种增强时,采用的变换可能会使图像关键信息(即特征)丢失,比如在对图像做剪切变换时,可能会把关键特征丢掉.例如在这个狗狗识别的场景中,我们选出预测错误的样本进行查看:进一步找出原因可以发...

检验变量输入预测值，状态变量输入受试者标签，如果标签是按照0或1进行标注的，则状态变量值输入1。利用max函数检索到约登指数的最大值，则约登指数最大值即为最佳阈值。接下来勾选ROC曲线、标准误差和置信区间、ROC曲线的坐标点。鼠标右键复制曲线的坐标。在SPSS中点击“分析”-“分类”-“ROC曲线”比如这里的敏感度为0.912，特异度为0.882。SPSS绘制ROC曲线并计算灵敏度、特异度。根据表

首先注册账号,填写申请理由,然后会收到一封激活邮件然后依次进入:其中左边一栏中有数据的采集时间(1Yr,2Yr代表同一被试在第一年和第二年分别接受扫描),扫描场强(1.5T,3T)在右边一栏中选择需要下载的数据即可...

**利用python中的sklearn模块输入特征进行鸢尾花的分类,最终实现三种鸢尾花的分类**import sklearnfrom sklearn import datasetsimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accur...

问题描述:利用Linux远程连接Windows服务器,登录出现501错误 :501 Server cannot accept argument.：(能进入目标服务器文件夹,但ls不出文件目录)解决方法:切换到被动模式即可输入命令:passive mode重新ls或者dir,问题解决...

问题描述:进行分割操作时,为了扩充数据量,要对图像进行数据增强,而相应的标签(mask)也要做与图像对应的数据增强以保持一致的变换.文件夹设定:data文件夹下有images,masks和aug三个文件夹,分别代表图像,标签以及增强后的图像&标签.程序载入模块#将image和mask同时做图像增强import kerasfrom keras.preprocessing.im...

安装opencv时报错 ImportError: libXrender.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory解决办法:方法一:执行apt-get install libxrender1以安装libxrender1但显示需要python2.7,我用的3.5,因此未能安装成功.出错...

问题描述:想要去掉图像背景,只保留中心部分目标:1.利用ITK-SNAP制作二值化标签(即mask)2.利用软件ITK-SNAP把一幅图像中自己想要的部分抠出来步骤:打开ITK-SNAP ,这是一款可以方便进行勾画操作,制作标签的软件1.点击勾画按钮2.在图像中选点进行勾画3.勾画完成后点击accept,可以看到所勾画的区域被标签颜色所覆盖4.滚动鼠标滚轮到下一层(对于3...

将两个独立的模型融合成一个参考:keras实现多个模型融合**优点:**可以给两个模型单独赋予权重**想法:**用在迁移学习中时,可以先预训练好其中一个模型,保存权重,再载入到总的模型中import kerasfrom keras.models import Modelfrom keras.layers import Input,Dense,PReLU,Dropout #PRelU为带...