训练样本第14页

朴素贝叶斯分类器

参考朴素贝叶斯分类器-云+社区-腾讯云不难发现，基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计得到。

Wanderer001·2023-01-28 15:00

深度学习 Deep LearningUFLDL 最新Tutorial 学习笔记 2：Logistic Regression

1LogisticRegression简述LinearRegression研究连续量的变化情况，而LogisticRegression则研究离散量的情况，简单地说就是对于判断一个训练样本是属于1还是0。

songrotek·2023-01-28 14:54

python实现正则化_【机器学习】正则化——理论推导以及实现方式（Python版）

出现过拟合的常见情况主要有以下2个方面：特征参数过多，而训练样本过少数据中包含异常样本，没有进行数据清洗(数据集自身特征太过明显)正则化，是专门解决过拟合的优化算法。

weixin_39833290·2023-01-28 10:16

SVM支持向量机的应用

其基本思想是：对于一个给定有限数量训练样本的学习任务，通过在原空间或经投影后的高维空间中构造最优分离超平面，将给定的两类训练样本分开，构造分离超平面的依据是两类样本对分离超平面的最小距离最大化。

chy3232·2023-01-28 10:02

Hugging Face 的 Transformers 库快速入门（一）开箱即用的 pipelines

文章目录前言开箱即用的pipelines情感分析零训练样本分类文本生成遮盖词填充命名实体识别自动问答自动摘要这些pipeline背后做了什么？

liu_chengwei·2023-01-28 08:13

半监督分类算法_基于同质区和迁移学习的高光谱图像半监督分类

首先对高光谱图像进行分割得到高纯度的同质分割斑块，获取大量扩展训练样本。

weixin_39928844·2023-01-28 08:57

应用机器学习的建议

她和她的喵真好看·2023-01-28 00:22

第十章降维与度量学习

工作机制给定测试样本，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，然后根据这k个“邻居”的信息来进行预测。对于kNN学习中，最重要的是对k的选取和对距离的定义。

尘濯·2023-01-27 20:14

【机器学习】周志华西瓜书第八章集成学习习题8.5--编程实现Bagging模型，以决策树桩为基学习器，在西瓜数据集3.0a上训练一个Bagging集成，并与教材图8.6进行比较。

给定一个训练数据集，一种可能的做法是对训练样本进行采样，产生出若干个不同的子集，再从

弓长纟隹为·2023-01-27 17:40

《Python深度学习》第五章-2（Cats_vs_Dogs）读书笔记

Paul-Huang·2023-01-27 07:27

循环神经网络RNN和LSTM模型概述

一、RNN模型结构如图1）x(t)代表在序列索引号tt时训练样本的输入。同样的，x(t−1)和x(t+1)代表在序列索引号t−1和t+1时训练样本的输入。

咖乐布小部·2023-01-26 19:57

【深度学习炼丹】不平衡样本的处理

前言二、数据层面处理方法2.1数据扩充2.2数据（重）采样2.3类别平衡采样三、算法（损失函数）层面处理方法3.1FocalLoss3.2损失函数加权四、参考资料一、前言在机器学习的经典假设中往往假设训练样本各类别数目是均衡的

旅途中的宽~·2023-01-26 18:25

MATLAB逻辑回归实例及代码

训练数据（包含训练样本及对应的标签）百度云链接：https://pan.baidu.com/s/1kgt2r8Ghz7q0oX-C2-_nYw提取码：cgxr散点图如下：MATLAB代码：XX=xlsread

CDUT-yanggeng·2023-01-26 15:28

Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法)

SGD优点：实现简单，当训练样本足够多时优化速

dearbaba_8520·2023-01-26 08:44

机器学习读书笔记：半监督学习

文章目录半监督学习生成式方法半监督SVM基于分歧的方法图半监督学习半监督聚类半监督学习在真实应用场景中，训练样本集的数目通常会很大。但是都是未标记数据，特别是在一些跨领域行业中，比如医疗，工业。

新兴AI民工·2023-01-26 07:00

《机器学习实战》读书笔记：第一章机器学习基础

k-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机、AdaBoost非均衡分类问题：训练样本某个分类的数据多于其他分类的数据第一章机器学习基础机器学习：利用计算机来彰显数据背后的真实含义人脸识别

funnything2014·2023-01-26 07:30

GaitSet源代码解读（一）

数据集：CASIA-B项目总体架构如下：首先，让我们从train.py文件开始看注意：这个cache参数，默认为True，如果为True，则初始化数据加载时，一次性加载所有训练样本数据importnumpyasnpfrommodel.initializationimport

大气层煮月亮·2023-01-25 15:35

多项式拟合lm_sklearn之多项式回归

'''多项式回归：若希望回归模型更好的拟合训练样本数据，可以使用多项式回归器。一元多项式回归：数学模型：y=w0+w1*x^1+w2*x^2+....

VC-Sawa·2023-01-23 21:13

数据增广，微调（迁移学习）

数据增广应用图像增广的其中一个好处就是扩大了训练集的规模，另外一个好处就是，随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖，也就是说提高了模型的泛化能力，模型性能更好。

暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-23 11:07

深度学习3：回归问题

波士顿房价预测数据集所包含的数据点相对较少，只有506个，分为404个训练样本和102个测试样本，输入数据的每个特征都有不同的取值范围，例如有些特性是比例取值是0-

龙崎流河·2023-01-23 08:41

NVIDIA开发强化学习算法，同时训练数千个机器人

然而，当前的算法需要大量的训练样本以及大量的计算能力来实现期望的结果。为了使训练更容易，NVIDIA的一组研究人员开发了一种GPU加速的强化学习模拟器，可以快速教授虚拟机器人完成类人任务。

whale52hertz·2023-01-22 15:52

联邦学习知识学习

[3]陈兵,成翔,张佳乐等.联邦学习安全与隐私保护综述[J].南京航空航天大学学报服务器端GAN攻击恶意服务器首先假扮成正常的服务器为用户提供联邦学习服务，但其主要目的其实是为了重构特定攻击目标用户的训练样本

Juli_Eyre·2023-01-21 19:40

监督学习与无监督学习的基本概念

有监督的过程为先通过已知的训练样本（如已知输入和对应的输出）来训练，从而得到一个最优模型，再将这个模型应用在新的数据上，映射为输出结果。借此，模型就有了预知能力

你好，明天，，·2023-01-21 17:17

聚类算法总结

聚类在无监督学习中，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。在这类任务中，常用的算法是聚类(cluster)算法。

uncle_ll·2023-01-21 16:33

数据扩展（mixup）

1.mixup原理mixup是一种对图像进行混类增强的算法，它可以将不同类之间的图像以线性插值的方式进行混合，从而构建新的训练样本，扩充训练数据集。

蓝鲸鱼BlueWhale·2023-01-20 20:31

目标检测之DSOD：SSD算法的优化

github代码：https://github.com/szq0214/DSOD由于深度学习需要大量的训练数据，而针对特定任务需求的训练样本往往是有限的，通常情况下，目标检测算法会先使用在海量数据（如ImageNet

BigCowPeking·2023-01-20 15:27

k-近邻（最基本类型）及相关概念学习笔记

在这两种情况下，输入包含特征空间（FeatureSpace）中的k个最接近的训练样本。在k-NN分类中，输出是一个分类族群。一个对象

chenzj36·2023-01-20 13:53

ATSS论文阅读笔记

BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection，翻译过来就是通过自适应训练样本选择来弥合基于锚和无锚检测的差距

Mobu59·2023-01-19 14:11

机器学习知识随笔

K近邻——对测试样本进行分类时，先通过扫描训练样本集，找到与该测试样本最相似的个训练样本，根据这个样本的类别进行投票确定测试样本的类别。决策树（一种有监督的机器学习算法）：实

是谁的兴啊·2023-01-19 12:11

神经网络训练集准确率低,神经网络训练样本个数

在没有大量数据的情况下怎样在神经网络中构造数据,以BP神经网络为例，你可以用随机数产生神经网络的训练和测试数据如：下面是产生范围在0.2~2的150*4的矩阵，前三列为输入数据，第四列为输出数据M=random('unif',0.2,2,150,4);p1=M(1:125,1:3);t1=M(1:125,4);p2=M(126:150,1:3);t2=M(126:150,4);p=p1';t=t1

普通网友·2023-01-19 12:07

神经网络样本太少怎么办,神经网络训练样本太少

KNN只是取了最近的几个样本点做平均而已，离预测数据较远的训练数据对预测结果不会造成影响，但是svm、Bayes和NN每一个训练样本果都会对预测结果产生影响，于是如果样本不平衡的话KNN的效果最好，举个极端一点例子

aifans_bert·2023-01-19 12:07

机器学习西瓜书第二章学习笔记--模型评估与选择

，我们希望训练一个泛化误差小的模型，但事先并不知道新样本什么样，只能尽可能的使得经验误差比较小，过拟合就是经验误差小，但泛化误差大的现象，一般出现的原因是模型过于复杂，模型拟合能力太强，导致过多学习了训练样本自身的特点

她的我·2023-01-19 06:46

机器学习西瓜书——第二章模型评估与选择

过拟合——学习器已经把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化

一蓑烟雨晴·2023-01-19 06:13

梯度下降算法_批梯度下降法，Minibatch梯度下降法和随机梯度下降法之间的区别...

如果训练样本的数量很大，那么批梯度下降在计算上将非常昂贵。因此，如果训练实例的数量很大，则批梯度下降不是首选。相反，我们

weixin_39531183·2023-01-18 22:47

支持向量机（SVM）分类

我们选用svm.SVC，该函数有14个参数：参数说明如下：C：惩罚项，float类型，可选参数，默认为1.0，C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低

法萌·2023-01-18 21:36

keras深度学习之猫狗分类二（数据增强）

Keras深度学习·2023-01-18 20:52

kaggle 欺诈信用卡预测——不平衡训练样本的处理方法综合结论就是：随机森林+过采样（直接复制或者smote后，黑白比例1:3 or 1:1）效果比较好！

先看数据：特征如下：TimeNumberofsecondselapsedbetweeneachtransaction(overtwodays)numericV1NodescriptionprovidednumericV2NodescriptionprovidednumericV3NodescriptionprovidednumericV4NodescriptionprovidednumericV5

weixin_34409741·2023-01-18 19:53

西瓜书学习笔记day2

过拟合：当学习器把训练样本学的“太好了”的时候，很可能会把训练样本的特性当作所有潜在样本所拥有的共性，从而模型的泛化性能下降，这

机智的冷露·2023-01-18 14:44

深度学习中的数据增强

首先理解数据集增强:在深度学习中数据增强,就是增加训练样本,提高样本的多样性,提高训练模型的泛化性能怎么做数据增强:方法:(1)离线的数据增强:就是使用原始样本来扩充数据集,数据集变大了(2)在线的数据增强

xuwentao！！·2023-01-17 22:06

动手学深度学习笔记day11

图像增广图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。

努力学习的廖同学·2023-01-17 22:34

随机森林原理与sklearn 使用

随机森林1.随机森林原理：随机森林由LeoBreiman（2001）提出的一种分类算法，它通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取n个样本生成新的训练样本集合训练决策树

WANG_DDD·2023-01-17 22:59

【CV-Learning】线性分类器（SVM基础）

数据集介绍（本文所用）CIFAR10数据集包含5w张训练样本、1w张测试样本，分为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车十个类别，图像均为彩色图像，其大小为32*32。

小梁要努力哟·2023-01-17 17:08

机器学习复现1.简单感知机

更新的模型参数：原始形式：权值w，偏置项b对偶形式：学习过程中各训练样本误分类次数a，偏置项b。

天津泰达康师傅·2023-01-17 16:22

回归预测 | MATLAB实现ANN神经网络多输入单输出

神经网络多输入单输出目录回归预测|MATLAB实现ANN神经网络多输入单输出预测效果基本介绍程序设计参考资料致谢预测效果基本介绍人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数

机器学习之心·2023-01-17 16:40

R语言实现基于随机森林的高光谱影像分类

在PaviaUniversity数据中选取100×100大小的影像和参考数据，选取30个样本作为训练样本，基于随机森林进行分类library("R.matlab")library("yaImpute")

hcwhugis·2023-01-17 15:26

SVM基本原理

•当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机；•当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机；•当训练数据线性不可分时

永胜永胜·2023-01-17 12:06

Pytorch中常用的四种优化器SGD、Momentum、RMSProp、Adam

随机梯度下降法（SGD）算法介绍对比批量梯度下降法，假设从一批训练样本nnn中随机选取一个样本isi

AINLPer·2023-01-17 12:00

快速了解RNN，的结构，能做哪些任务，缺点。

一、什么是RNN：RNN(RecurrentNeuralNetwork)即循环神经网络，用于解决训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一的问题，比如基于时间序列的问题。

Aɢᴀɪɴ . ·2023-01-17 10:36

西瓜书学习笔记（第一章）

attributevalue):性质的取值属性空间(attributespace):性质所有取值的集合特征向量(featurevector):由多个性质组成的一条记录训练数据(trainingdata):训练过程中使用的数据训练样本

丿October·2023-01-17 08:33

制作PointNet以及PointNet++点云训练样本

目录一、明确问题：1.1、标准数据集参考：1.2、HDF5数据组织形式：二、开始制作数据集2.1、数据标注，本人使用了Arcgis软件进行标注2.2、样本点云提取，采样，归一化1）：根据点云las名称和类别名称文件，创建输入输出存储的三级文件夹2）：提取las数据，保存为txt3）：按shp正式开始提取----点云加底面----采样为2048---标准化归一化----存储为las和txt格式4）：

CC047964·2023-01-17 07:11

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