训练样本第10页

二、多变量线性回归

一些符号：m：训练集数量n：特征数目（输入维度）：训练样本中的第i个向量：训练样本中的第i个向量中的第j个元素模型参数损失函数：梯度下降：其中假设函数：若规定X注意：一个特征未必就对应一个x。

asdfgjsrgdf·2023-06-12 00:27

yoyooyooo·2023-06-11 19:03

第九章聚类

聚类任务训练样本的标记信息未知，目标是对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，即是无监督学习，训练数据无标记，目的是为了分类。

尘濯·2023-06-11 17:15

关于深度学习方面的一些概念

假定有一个计算机视觉方面的任务，目标是区分汽车和摩托车图像；也即训练样本里面要么是汽

江_小_白·2023-06-11 13:08

统计软件与数据分析Lesson17----利用pytorch构建LSTM预测股票收益率详细教程

利用pytorch构建LSTM预测股票收益率详细教程1.整体实现思路2.代码编写2.1step1:导入所需的库2.2step2:读取数据、构建训练样本2.3step3:定义部分辅助函数2.4step4:

shlay·2023-06-11 10:07

一种使用快速、简单有效的文本分类方法

问题及需求使用CNN，LSTM，Attentionbasedmodel建立一个文本分类深度模型固然很好很强大，但是实际情况是，数据集和模型同等重要，到哪里去搞质量好的打标签的训练样本在短时间内是一个问题

ad110fe9ec46·2023-06-10 20:07

9. 支持向量机（SVM）

因此对于总的代价函数，我们通常对所有的训练样本从第1项到第m项进行求和。图中的这一表达式就代表每个单独的训练样本对逻辑回归的总体目标函数所作的贡献。

秃头少女Emily·2023-06-10 09:32

深度学习（提高泛化能力）+深度学习未来

文章目录泛化能力数据集数据增强预处理均值减法均一化白化（whitening）激活函数maxoutReLUDropoutDropConnect深度学习的应用物体识别物体检测分割回归问题人脸识别网络可视化泛化能力训练样本必不可少预处理的数据更容易训练改进激活函数和训练方法有助于提高神经网络的泛化能力数据集两个包含大规模的数据集

Elsa的迷弟·2023-06-09 18:51

决策树选取特征之信息熵

首先从训练样本矩阵中选择一个特征进行子表划分，使每个子表中该特征值的值全部相同，然后再在每个子表中选择下一个特征按照同样的规则继续划分更小的子表，不断重复直到所有特征值全部相同。

二月w·2023-06-09 17:00

【机器学习】线性回归模型详解

比如说我需要根据数据预测某个面积的房子可以卖多少钱接下来我们会用到以下符号：m:训练样本数量x:输入值，又称为属性值y:输出值，是我们需要的结果我们会用(x,y)(x,y)(x,y)表示一整个训练样本，

NormalConfidence_Man·2023-06-09 16:33

机器学习 | 分类问题

k值得选取经验做法是一般低于训练样本得平方根。当然，k值得选取也不是越大越好，根据某些实验得结果表明，k值得增加反而会导致准确率的下降。这里我们选择k=5进行分析：#导入库fromsklear

天下弈星~·2023-06-08 19:53

CV学习第五课——SVM、决策树、KNN以及K-Means等其他机器学习工具

支持向量机入门及数学原理]https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/945989431.1简介SVM名字由来：在支持向量机中，距离超平面最近的且满足一定条件的几个训练样本点被称为支持向量

Flyinglief·2023-04-21 19:13

Epoch, Batch, Iteration 区别

CSDN@weixin_43975035多数人因看见而相信，但少数人因相信而看见Epoch:所有训练样本训练一次过程（所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）Batch:将整个训练样本分成若干个

龙箬·2023-04-21 19:57

【论文精读】Emergent Abilities of Large Language Models

样本效率（Sampleefficiency）是指学习算法在使用尽可能少的训练样本的情况下，在某个

拟禾·2023-04-20 19:12

美团外卖特征平台的建设与实践

本文从特征框架演进、特征生产、特征获取计算以及训练样本生成四个方面介绍了美团外卖特征平台在建设与实践中的思考和优化思路。

公众号:肉眼品世界·2023-04-20 09:57

集成方法-Boosting

提升(Boosting)是一个迭代的过程，用来自适应地改变训练样本的分布，使得基分类聚焦在那些很难分的样本上，与Bagging不同的是，Boosting给每个训练样本赋一个权值，而且可以在每一轮提升过程结束时自动调整权值

Amica·2023-04-20 07:15

Contrastive Representation Learning 对比表征学习（二）关键成分

原文翻译自这里关键成分大量数据增强给定一训练样本，在计算其相关损失之前通常需要数据增强技术为该样本添加噪声。适度的数据增强设定对于学习一个优秀的，泛化性好的嵌入特征是至关重要的。

阿达西家·2023-04-20 04:49

GEE：基于支持向量机（SVM）进行土地利用分类

1、前言本文利用SVM对于山西的土地覆盖情况进行监督分类，主要步骤包括影像选取、选取训练样本、训练模型、影像分类、精度验证。整个区域分为了六类：水域、森林、农田、草地、未利用地、建筑用地以及矿区。

日益崛起的小羊·2023-04-20 02:59

湖魂·2023-04-19 03:56

DLRover: 云上自动扩缩容 DeepRec 分布式训练作业

本文3988字阅读10分钟01背景如今，深度学习已广泛应用在搜索、广告、推荐等业务中，这类业务场景普遍有两个特点：1）训练样本量大，需要分布式训练提升训练速度；2）模型稀疏，即模型结构中离散特征计算逻辑占比较高

·2023-04-18 22:43

【一起啃书】《机器学习》第四章决策树

第四章决策树4.1基本流程决策树是一类常见的机器学习方法，是基于树结构来进行决策的，通过对训练样本的分析来确定划分属性，来模拟人类决策过程。

小天才才·2023-04-18 17:43

机器学习-第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习(KNN)"急切学习"：在训练阶段对训练样本进行学习处理的方法。"懒惰学习"：在训练阶段仅仅是把训练样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理，没有显式的训练过程。

D系鼎溜·2023-04-18 04:22

支持向量机

我们需要找到具有最大间隔的划分超平面，故得到：1.问题求解：(1)拉格朗日乘子法定义拉格朗日函数，KKT条件为：求极值，则令得到：代入消去和,得到原问题的对偶问题为由KKT条件得到：对于任意训练样本总有或

no0758·2023-04-17 21:02

数据挖掘(4.1)--分类和预测

分类和预测分类预测二、关于分类和预测的问题准备分类和预测的数据评价分类和预测方法混淆矩阵评估准确率参考资料前言分类：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

码银·2023-04-17 21:34

浅层神经网络，以向量的形式表示神经网络的正向输出，激活函数比较，神经函数的反向传播，权重随机初始化

单个样本的浅层神经网络正向传播矩阵运算过程：输入层到隐藏层的正向传播计算公式：从隐藏层到输出层的正向传播计算公式为：其中a[1]为：将上述表达式转换成正向传播矩阵运算的形式：对于m个训练样本，我们也可以使用矩阵相乘的形式

泽野千里wmh·2023-04-17 18:34

OpenCV按指定大小分割图像并保存详细讲解

这几天在忙着整理自己的数据集，使用工业级相机拍了好多高清照片，但是模型训练的时候需要使用512*512像素点大小的图像，而且我的模型设计的时候就已经规定好了训练样本大小。

beyond谚语·2023-04-16 21:09

L1、L2正则化

其数学表达形式为：其中，为训练样本以及标签，为目标函数，为权重系数向量，为惩罚项，为惩罚因子。不同的对权重的最优解有不同的偏好，因而会产生不同的正则化效果。最常用的是范数和范数，相应称之为正则和正则。

张虾米试错·2023-04-16 19:42

K-近邻算法

1.工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。

隐心_3811·2023-04-16 16:59

基于PCA方法的人脸识别（Python）

目录1.PCA简介2.照片要求3.创建训练人脸库的特征脸空间3.1：创建所有训练样本组成的M×N矩阵3.2：计算训练样本的平均值矩阵3.3：去除平均值，得到规格化后的训练样本矩阵3.4：计算协方差矩阵3.5

划水yi术家·2023-04-16 16:23

SKlearn——聚类算法

SKlearn——聚类算法1.聚类2.聚类算法2.1KMeans2.2Birch2.3DBSCAN2.4层次聚类2.5.谱聚类3.评价标准4.sklearn中的聚类算法1.聚类在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的

是菜鸡小小陈啊·2023-04-16 16:10

第二章模型评估与选择

E误差(error)训练误差(trainingerror)/经验误差(empiricalerror):学习器在训练集上的误差泛化误差(generalization):学习器在新样本上的误差拟合过拟合:训练样本学的过好

Nairuohe·2023-04-16 09:46

图像任务知识蒸馏调研（知识蒸馏一）

ImageSuper-ResolutionUsingKnowledgeDistillation(ACCV2018)方法Data-FreeKnowledgeDistillationForImageSuper-Resolution(CVPR2021)训练样本生成

Man in Himself·2023-04-15 07:36

西瓜书第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习k近邻(简称KNN)学习：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。

起个名字好难阿·2023-04-14 21:00

Pytorch深度学习笔记（三）线性模型

_哔哩哔哩_bilibili1.机械学习的过程机械学习的过程：1.准备数据集DataSet——>2.选择模型Model——>3.训练Training——>4.推理Infering监督学习：用已知标签的训练样本训练模型

向岸看·2023-04-14 19:01

c语言环境下opencv图像K均值聚类,图像处理中kmeans聚类算法C++实现

对于比较大的类别，如遥感影像中以像素数目表示的较大的类别，式(１)可以近似表示为仃２２２ｎ２丁在遥感分类应用中，一般采用试探性的方法确定选择训练样本数量，选取规则是每个类别需要的样本数量为数据波段数的１０

林宇宙·2023-04-14 00:19

【Mini KITTI】KITTI数据集简介 — Mini KITTI

其中，小型的KITTI数据集，即minikitti保存了20个训练样本和5个测试样本。下载地址为：minikitti数据集-深度学习文档类资源-CSDN下载。下载的数据

Coding的叶子·2023-04-13 15:06

ArcGIS+人工智能——之机器学习简介

ImageAnalyst中的影像分割和分类工具集训练样本数据计算分割影像属性分类精度评估分类向导工具监督和非监督分类基于对象和基于像素分类向导操作介绍配置分割影像训练分类训练样本分配类重分类器合并类前面我们介绍过

GIS哼哈哈·2023-04-13 06:59

第一章：part2多输入的回归模型

)、房间数量(x2)、楼层(x3)、年限(x4)特殊符号n:表示一共有几个特征xj:表示第几个特征值(列)x_j:\text{表示第几个特征值(列)}xj:表示第几个特征值(列)x⃗(i):表示第几个训练样本

川&泽·2023-04-12 05:19

第一章：part1监督学习：回归

可以预测数字作为输出是一种特殊的监督学习模型例：通过已知的房价来拟合曲线可以求得英尺的价格区别回归与分类：分类的输出结果一般为离散的，并且有限个数术语训练集（trainset）：输入变量：X（X=2014）输出变量：Y：（Y=232）训练样本总数

川&泽·2023-04-12 05:37

NLP基础之sequence2sequence

Seq2Seq模由encoder和decoder两个部分来构成，假设模型的训练样本为(X,Y)(X,Y)(X,Y)，encoder负责把输入XXX映射到隐向量ZZZ，再由decoder把ZZZ映射到输出

HAH-M·2023-04-11 09:52

一文看尽深度学习中的15种损失函数

Lossfunction，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差；Costfunction，即代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之

Tom Hardy·2023-04-11 05:06

黄金价格预测：如何将时序数据处理成监督学习数据

背景概述今天介绍下如何将时序数据处理成监督学习可用的训练样本。比较典型的场景是黄金的原始数据，一般黄金走势数据是由两个字段组成，分别是时间字段和价格字段。

Garvin Li·2023-04-11 01:55

python Kmeans算法解析

一.概述首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，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以及规律。

大数据_zzzzMing·2023-04-10 16:24

金融风控实战——迁移学习

场景思考我们平时建模会使用到迁移学习的一些场景：1）新开了某个消费分期的场景只有少量样本，需要用其他场景的数据进行建模；2）业务被迫停止3个月后项目重启，大部分训练样本比较老旧，新的训练样本又不够；3）

Grateful_Dead424·2023-04-09 23:47

【深度学习 | Pytorch】从MNIST数据集看batch_size

一、MNIST数据集MNIST是一个手写数字图像数据集，包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。

旅途中的宽~·2023-04-09 22:10

论文阅读之Fast RCNN

0VGGnetSimonyanandZisserman2014思想1相关工作2作者的贡献结构1ROIpooling2多任务损失函数21softmaxlogloss22regressionsmoothL1loss23截断SVD优化训练1初始化2微调21训练样本

mysterymeng1994·2023-04-09 22:35

改进YOLO系列：数据增强扩充(有增强图像和标注)，包含copypaste、翻转、cutout等八种增强方式

（Noise）亮度调整（Brightness）平移（Shift）旋转（Rotation）裁剪（Crop）copy-paste的代码一、简介数据增强是一种通过对原始数据进行随机变换、扰动等操作来生成新的训练样本的技术

一休哥※·2023-04-09 20:04

【一起啃书】《机器学习》第一章绪论 + 第二章模型评估与选择

2.基本术语：数据集、示例（样本）、属性（特征）、属性值、属性空间（样本空间、输入空间）、特征向量、学习（训练）、训练数据（训练集）、训练样本、学习器、标记空间（输出空间）、

小天才才·2023-04-09 13:39

opecv入门:K近邻算法

从数据中学得模型的过程称为学习或者训练，在训练过程中使用的数据称为训练数据，每个样本称为训练样本，训练样本所组成的集合称为训练集。

AI路漫漫·2023-04-09 09:55

Python机器学习：K-邻近算法

K邻近算法(KNN)，是一种常用的分类或者是回归算法，给定一个训练样本集合D以及一个需要进行预测的样本x，KNN的思想很简单：对于分类问题，从所有训练样本集合中找到和x最接近的k个样本，然后通过投票法来选择这

鲁智深坐捻绣花针·2023-04-08 14:05

推荐频道

训练样本