训练样本

3.1 损失函数和优化：损失函数

损失函数L_i定义：通过函数f给出预测的分数和真实的目标（或者说是标签y），可以定量的描述训练样本预测的好不好，最终的损失函数是在整个数

做只小考拉·2024-09-16 03:17

《Learning to Count without Annotations》CVPR2024

这是通过构建“Self-Collages”（自我拼贴画）实现的，即在背景图像上粘贴不同对象的图像作为训练样本，提供覆盖任意对象类型和数量的学习信号。

夏日的盒盒·2024-09-07 19:35

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm

吃个糖糖·2024-09-07 18:27

（二）十分简易快速自己训练样本 opencv级联lbp分类器车牌识别

强烈建议先阅读上一篇博文，此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与lbp分类器的对比Haar特征分类器的优缺点：优点：准确性：在训练数据充足且质量高的情况下，Haar分类器可以达到很高的检测准确率。成熟稳定：Haar特征分类器是较早使用的特征检测方法之一，经过多年

Sisphusssss·2024-09-05 00:37

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

GID数据集：大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介：GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集（GID-5）和精细土地覆盖集（GID-15）两个部分。大规模分类集（GID-5）包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别，共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中，训练集为120景图像，验证集为

GIS潮流·2024-09-01 18:33

机器学习（2）单变量线性回归

我们用小写字母m来表示训练样本的数目。监督学习算法的工作方式以房屋价格的训练为例，将训练集里房屋价格喂给学习算法，学习算法工作后输出一个函数h，h代表hypothesis（假设）。

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

遥感影像-语义分割数据集：Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm

GIS潮流·2024-08-30 10:56

Datawhale AI夏令营-task03

**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化，对于图像而言，数

ghost_him·2024-08-29 06:50

机器学习——支持向量机

一、间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m

酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

Keras深度学习框架实战（2）：估计模型训练所需的样本量

1、模型训练样本量评估概述1.1样本量评估的意义预估模型需要的样本量对于机器学习项目的成功至关重要，以下是几个主要原因：防止过拟合与欠拟合：过拟合：当模型在训练数据上表现极好，但在未见过的测试数据上表现糟糕时

MUKAMO·2024-08-25 15:52

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在

不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

transformer-Attention is All You Need（一）

这种固有的顺序特性阻止了训练样本内的并行化，这在较长的序列长度上变得至关重要，因为有限的内存限制了样本的批处理大小。

liaolaa·2024-02-20 04:18

深度学习优化算法

优化算法1.如何解决训练样本少的问题要训练一个好的CNN模型，通常需要很多训练数据，尤其是模型结构比较复杂的时候，比如ImageNet数据集上训练的模型。

丁引·2024-02-19 13:42

data mining-基于实例的学习

在基于实例的学习中，训练样本被完全保存起来，并且使用距离函数带来判定训练集中的哪个实例与一个未知的测试实例最近。

crishawy·2024-02-15 09:47

huggingface pipeline零训练样本分类Zero-Shot Classification的实现

1：默认的model。fromhuggingface_hub.hf_apiimportHfFolderHfFolder.save_token('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')fromtransformersimportMBartForConditionalGeneration,MBart50TokenizerFastfromtransformersi

hehui0921·2024-02-14 11:47

00005. 在朴素Bayes模型中，为什么需要Laplace平滑？

假定训练样本很大时，每个分量的计数加造成的估计概率变化可以忽略不计，但可以

deBroglie·2024-02-13 15:31

神经网络训练中的epoch和batch概念

在一个epoch中，网络会对每一个训练样本学习一次，然后更新权重。训练多个epoch是为了使得模型更好地学习数据集中的特征和模式。

山泼黛·2024-02-12 14:29

机器学习之监督学习和非监督学习

这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。模型的任务是学习输入到输出的映射函数，以便当提供新的、未见过的数据时，模型能够预测出正确的输出。

华农DrLai·2024-02-12 11:30

MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类

小波时间散射网络的结构类似于深度卷积神经网络，不同的是其滤波器是预先确定好的小波滤波器，小波滤波器的参数不需要通过训练样本学习得到，因此其网络是非反馈式的。

哥廷根数学学派·2024-02-09 09:17

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集，使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性，最小化训练集和验证集以

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

教程：教你一个简单快速能够掌握监督学习算法的方法

监督学习算法会从数据集中学习得出训练样本和其目标变量之

妄心xyx·2024-02-07 11:52

【机器学习300问】23、什么是主动学习？

一、带标签的数据很难获得机器学习中，比如监督学习需要带有标签的训练样本才能得到模型，然而在以下几种场景中去获取带有标签的数据是很难的：自动驾驶场景：对自动驾驶汽车收集的高清地图数据或实时摄像头数据进行标注

小oo呆·2024-02-07 06:00

kaggle：泰坦尼克号获救预测_Titanic_EDA##

问题数据来源于Kaggle，通过一组列有泰坦尼克号灾难幸存者或幸存者的训练样本集，我们的模型能否基于不包含幸存者信息的给定测试数据集确定这些测试数据集中的乘客是否幸存。

卜咦·2024-02-07 06:01

机器学习---概率图模型（隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场）

1.隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据（例如训练样本）对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和推测。

三月七꧁ ꧂·2024-02-06 21:39

「深度学习」循环神经网络RNN

一、序列模型的例子二、数学符号定义X^{(i)}：训练样本i的输入序列的第t个元素。T_{X}^{i}：训练样本i的输入序列的长度。Y^{(i)}：训练样本i的输出序列的第t个元素。

Sternstunden·2024-02-06 06:50

RF和Feature Importance函数

RF原理随机森林中每颗树的生成：1）如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本（这种采样方式称为bootstrapsample方法），作为该树的训练集；2）如果每个样本的特征维度为

yz_wang·2024-02-06 01:43

Pytorch: nn.dropout

Dropout是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。

湫兮之风·2024-02-05 09:31

目标检测：2如何生成自己的数据集

目录1.数据采集2.图像标注3.开源已标记数据集4.数据集划分参考：1.数据采集数据采集是深度学习和人工智能任务中至关重要的一步，它为模型提供了必要的训练样本和测试数据。

proing·2024-02-05 03:28

En-Compactness:Self-Distillation Embedding&Contrastive Generation forGeneralized Zero-Shot Learning

首先，它们在已见过的类别上学习分类模型，这些类别提供了训练样本，然后使用类别级别的语义描述符[10,

computer_vision_chen·2024-02-03 22:27

《机器学习与数据挖掘》学习笔记（二）-续

假设空间的样本复杂度PAC可学习性很大程度上由所需的训练样本数量决定。随着问题规模的增长所带来的所需训练样本的增长称为学习问题的样本复杂度（samplecomplexity）。

产品扫地僧·2024-02-03 21:22

机器学习系列——（八）KNN分类算法

一、原理K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过利用已知类别的训练样本集来对新的实例进行分类。其核心思想是通过测量不同实例之间的距离来确定新实例的类别。

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

SVM(1-3)

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy

discxuwei·2024-02-03 17:32

机器学习---半监督学习（生成式方法）

1.主动学习形式化地看，我们有训练样本集，这l个样本的类别标记（即是否好瓜）已知，称为“有标记”(labeled)样本；此外，还有，这u个样本的类别标记未知（即不知是否好瓜)，称为“未标记”(unlabeled

三月七꧁ ꧂·2024-02-02 06:23

第九章　聚类　Clustering

第九章聚类(UnsupervisedLearning)无监督学习:训练样本的标记信息是未知的，通过对无标记数据的训练来找出数据内部所存在的规律以及性质．为进一步的数据分析打下基础１．知识点聚类过程中会自动的形成簇结构

GeekDengshuo·2024-02-01 13:45

Python机器学习--简单清晰的说说K近邻算法的基本原理

K近邻算法的基本原理：首先通过所有的特征变量构筑起一个特征空间，特征空间的维数就是特征变量的个数，然后针对某个测试样本，按照参数K在特征空间内寻找与它最为近邻的K个训练样本观测值，最后依据这K个训练样本的响应变量值或实际分类情况获得该样本响应变量拟合值或预测分类情况

数据科学作家·2024-01-31 18:21

【机器学习】工程实践问题概述

机器学习实际应用时的工程问题与面临的挑战一、实现细节问题1.1训练样本训练样本与标注对各类机器学习算法和模型的精度影响训练样本的选择对各类机器学习算法和模型的影响训练样本的优化如何进行数据增强？

十年一梦实验室·2024-01-30 11:12

Dataloader加载数据集

Epoch,Batch-Size,Iterationsepoch:训练的总轮次，指所有的训练样本都进行一次训练。batch-size：在一次训练中的训练样本数目。iterat

chairon·2024-01-30 05:36

03_Opencv简单实例演示效果和基本介绍

视频处理视频分解图片在后面我们要学习的机器学习中,我们需要大量的图片训练样本,这些图片训练样本如果我们全都使用相机拍照的方式去获取的话,工作量会非常巨大,通常的做法是我们通过录制视频,然后提取视频中的每一帧即可

除不掉的灰色·2024-01-29 11:39

【深度学习：开源BERT】用于自然语言处理的最先进的预训练

由于NLP是一个具有许多不同任务的多元化领域，因此大多数特定于任务的数据集仅包含几千或几十万个人工标记的训练样本。然而，基于深度学习的现代NLP模型可以从大量数据中获益，当在数百万或数十亿个带注释

jcfszxc·2024-01-28 07:03

Dropout原理解析

**1.Dropout简介**1.1Dropout出现的原因在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。

yxyou_1124·2024-01-27 13:55

第十三章半监督学习

形式化地看我们有训练样本集，这l个的类别标记（即是否好瓜）已知，称为“有标记样本”；此外，还有，，这u个样

lammmya·2024-01-27 10:57

神经网络进一步学习

一、代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法：假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出y，L表示神经网络层数，表示该层的神经元个数，将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类二类分类

时间邮递员·2024-01-27 07:21

BERT-文本分类&NER

BERT文本分类训练样本训练数据：18W条评估数据：1W条测试数据：1W条体验2D巅峰倚天屠龙记十大创新概览860年铁树开花形状似玉米芯(组图)5同步A股首秀：港股缩量回调2中青宝sg现场抓拍兔子舞热辣表演

poins·2024-01-26 18:09

应用机器学习的建议 (Advice for Applying Machine Learning)

清☆茶·2024-01-25 07:22

语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习

本文主要使用数据标注工具Labelme对猫（cat）和狗（dog）这两种训练样本进行标注，使用预训练模型VGG16作为卷积基，并在其之上添加了全连接层。

源于花海·2024-01-25 05:59

神经网络的学习(Neural Networks: Learning)

1.代价函数案例：假设神经网络的训练样本有个，每个包含一组输入和一组输出信号，表示神经网络层数，表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，代表最后一层中处理单元的个数。

清☆茶·2024-01-24 08:56

MATLAB数据处理: 每种样本类型随机抽样

tn=5;%每种类型随机抽样数indextrain=[];%训练样本序号集fori=1:typenumberindex301=find(typemat==i);n2=length(index301);index302

MATLAB代码顾问·2024-01-23 10:29

Logistic回归实战

对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务，我们需要构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。

时间邮递员·2024-01-22 21:01

Day 4: 优化算法

1.GradientDecent把所有的训练样本丢进去训练一次之后，把W和b更新一次，然后重复这个过程，具体重复多少次就看我们的“迭代次数”是多少。

andyjkt·2024-01-21 21:45

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