训练样本第17页

mlp 参数调优_AdaBoost算法介绍及其参数讲解

整个过程如下所示：1.先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器；2.将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过

设计师柠檬·2023-01-08 15:43

《统计学习方法》第一章统计学习方法概论笔记

由条件概率表示的模型)与非概率模型(由决策函数表示的模型)2)策略2.1)损失函数与风险函数2.2)期望损失函数(期望风险函数)与经验风险函数期望风险函数:模型关于联合分布的期望损失:经验风险函数:模型关于训练样本集的平均损失

黑夜中坚持·2023-01-08 10:50

循环神经网络（RNN）

RNN通常用来处理序列数据，训练样本的格式为X=x(1)x(2)x(3)…x(t-1)x(t)，在每个时间步t，该循环神经元接收x(t)和前一个时间步长的输出y(t-1)的输出，产生当前输出y(t)(不准确

zzzzzBelial·2023-01-08 07:04

吴恩达机器学习课后作业——K-means 和PCA（主成分分析）

数据集下载位置(包含吴恩达机器学课后作业全部数据集)：data二、作业分析1、无监督学习：根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习，“监督”的意思可以直观理解为“是否有标注的数据

荭凯·2023-01-08 02:57

决策树和随机森林算法原理和实现

算法原理决策树是选取数据中的特征，然后根据特征将训练样本切分，然后根据这个思想进行递归。决策树选取特征是通过信息熵和信息增益，选

想要快乐的小张·2023-01-07 18:05

sklearn.svc 参数

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。

自我修炼的小石头·2023-01-07 10:38

深度学习训练营之鸟类识别

深度学习训练营之鸟类识别原文链接环境介绍前置工作设置GPU导入数据并进行查找数据处理可视化数据配置数据集残差网络的介绍构建残差网络模型训练开始编译结果可视化训练样本和测试样本预测原文链接本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章

无你想你·2023-01-07 07:09

Paddle：手写字符识别模型(2)

数据的预处理读入数据划分数据集生成批次数据训练样本集乱序校验数据有效性实验开始之前，让我们先来导入相应的库：importosimportrandomimportpaddleimportpaddle.fluidasfluidfrompaddle.fluid.dygraph.nnimportConv2D

Mr_tianyanxiaobai·2023-01-07 07:30

机器学习(三)类别不平衡问题

类别不平衡问题1.Threshold-moving2.Over-sampling3.Under-sampling4.加权损失函数前言：之前所说的分类学习方法都是基于训练样本比例大致相同，不同类别之间样本数目相差不大的情况

Raywit·2023-01-07 06:19

HMM隐马尔科夫算法(Hidden Markov Algorithm)初探

1.HMM背景0x1：概率模型-用概率分布的方式抽象事物的规律机器学习最重要的任务，是根据一些已观察到的证据（例如训练样本）来对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和推测。

weixin_30294709·2023-01-07 03:54

【PyTorch】使用MLP和CNN实现mnist的识别

摘要MNIST包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本，可以说是CV里的“HelloWord”。本文使用pytorch分别以多层感知器MLP和卷积神经网络CNN两种方法识别mnist数据集。

Sciengineer-Mike·2023-01-06 22:32

SML实现图像标注/分类

题目描述：任选某类图像为训练样本，编程实现其基于SML算法的类模型。要求图像的GMM为6个分量，类模型的GMM为10个分量。两级GMM模型的初值均由k-means算法获得。

piukaty·2023-01-06 15:50

基于深度学习的小目标检测方法

②目标尺寸为原图的0.12、小目标检测面临的困难①底层特征缺乏语义信息．在现有的目标检测模型中，一般使用主干网络的底层特征检测小目标，但底层特征缺乏语义信息，给小目标的检测带来了一定的困难．②小目标的训练样本数据量较少

ZDA2022·2023-01-06 10:09

机器学习常用损失函数小结

机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本，尝试学习的映射关系，使得给定一个，即便这个不在训练样本中，也能够得到尽量接近真实的输出。而损失函数（LossFunction）则是这个过

视学算法·2023-01-06 10:05

六个深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点

机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本，尝试学习的映射关系，使得给定一个，即便这个不在训练样本中，也能够得到尽量接近真实的输出。

数据派THU·2023-01-06 10:04

【转】深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点

mp.weixin.qq.com/s/e84CSBSXGaHwTqKGEOwXCA作者｜王桂波来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/77686118机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本

Just Jump·2023-01-06 10:01

HALOCN运算功能函数快查

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个

denjackson·2023-01-06 09:47

图像处理：电网图资智能识别技术的研究的步骤

图像处理：电网图资智能识别技术的研究的步骤预处理算法滤波图像增强图像分割预处理算法结果：构成训练样本和测试样本特征提取形状进行归一化处理提取各阶矩特征值特征值进行归一化处理训练SVM得参数设计电气设备的分类器图像识别提取待识别的电气设备图像的特征向量与模板库中样本进行匹配采用投票法对待识别的电气设备进行分类图像识别算法结果

practiceandstudy·2023-01-06 09:38

动手学深度学习笔记第三章（线性回归网络）

梯度下降小批量样本回归：随机抽样一个小批量的训练样本，然后计算小批量的平均损失关于模型参数的导数（梯度）。

冬青庭院·2023-01-06 04:08

机器学习算法之GBDT

deffindLossAndSplit(x,y):#我们用x来表示训练数据#我们用y来表示训练数据的label#x[i]表示训练数据的第i个特征#x_i表示第i个训练样本#minLoss表示最

LIsaWinLee·2023-01-05 19:35

机器学习（周志华）第十章降维与度量学习

其基本思想是：给定测试样本，基于某种距离度量找到与其最靠近的kkk个训练样本，根据这kkk个

YJY131248·2023-01-05 17:31

基于BP弱分类器用Adaboost的强分类器

该代码为基于BP_Adaboost的强预测器预测%%清空环境变量clcclear%%下载数据loaddata1inputoutput%%权重初始化k=rand(1,2000);[m,n]=sort(k);%训练样本

普通网友·2023-01-05 16:21

关于Adaboos选择最优弱分类器过程的理解

在上述的特征中，第一中的特征值就是两个矩形的像素值之差，那么对于很多个训练样本，比如说现在有200幅正例图像，1000幅负例图像，那么在这些图像的相同的某个位置，计算得

lyzmyy·2023-01-05 16:50

【机器学习】机器学习中常用的损失函数一览

这里明确下：损失函数LossFunction通常是针对单个训练样本而言的，给定一个模型输出y^\hat{y}y^和一个真实值yyy，损失函数输出一个实值损失L=f(yi,yi^)L=f(y_i,\hat

秋天的波·2023-01-05 16:40

kmeans从0到1

在干什么聚类，就是你给我一堆数据，我能帮你把相近的数据分成一类，最终得到很多个类如下图，kmeans会帮我们把左边的点分成一类，右边的点分成一类，前置知识说白了监督学习和现在大部分的深度学习一样，需要训练样本并且一通训练后能推测或判断新的一个输入

WAWA战士·2023-01-05 14:33

机器学习——模型评估与选择

过拟合：模型把训练样本自身特点

MichstaBe沥川·2023-01-05 12:03

tensorflow过拟合和欠拟合

这个术语是指一个模型与训练样本太过匹配了，以至于用于验证和检测组时无法产生出好的结果。出现过拟合的表现是一个模型在训练集能达到100%或99%的准确度，而在测试数据上却只有50%。

Black_Friend·2023-01-05 09:16

机器学习-笔记（三）-svm处理非线性问题

放宽限制条件的基本思路：对每个训练样本及标签（Xi，Yi）设置一个松弛变量增加新的条件：松弛变量>0，松弛变量的比例因子C是人为设定，这种事先人为设定的参数叫超参数

Blue_Y28·2023-01-05 03:48

局部加权线性回归(Locally weighted linear regression)

但我们看到大部分训练样本并不在这条直线上，拟合的效果不好。

y小川·2023-01-04 18:01

pytorch | 常用归一化方法

LayerNormalizationLN针对单个训练样本进行，不依赖于其他数据，因此可以避免BN中受mini-batch数据分

Randy@·2023-01-04 02:11

聚类 | 超详细的性能度量和相似度方法总结

非监督学习与监督学习最重要的区别在于训练数据是否包含标记数据，在机器学习开发的工作中，往往包含了大量的无标记数据和少量的标记数据，非监督方法通过对无标记训练样本的学习来发掘数据的内在规律，为进一步的数据分析提供基础

风度78·2023-01-03 17:36

keras实现回归

importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimportnumpyasnp"""数据加载:采用keras内置的波士顿房价数据集，只含有506个样本训练样本

远古穷鬼·2023-01-03 12:14

keras实现线性回归模型

每一个训练示例称为训练实例或者是训练样本。在本例中，任务就是给新邮件标记垃圾邮件，经验则是训练数据，那么衡量性能表现的指标则需要我们来定义，例如，我们可以使用被正确分类的邮件的比率来衡量。

人山人海边走边爱·2023-01-03 12:12

优化机器学习算法：机器学习诊断法

风间琉璃•·2023-01-03 12:34

优化器

根据训练样本的大小，有三种梯度下降的变体：Vanilla梯度下降：在Vanilla梯度下降（也称作批梯度下降）中，在每个循环中计算整个训练集的损失函数的梯度。缺点：很慢并且难以处理非常大的数据集。

?Bunny·2023-01-03 11:47

logistic模型预测人口python_基于logistic回归stats模型的概率预测置信区间

然而，如果你有一个小的训练样本，渐近方法可能不太好用，你应该考虑自举。下面是一个将delta方法应用于logi

燭台·2023-01-03 10:42

基于TensorFlow的CNN卷积网络模型花卉分类GUI版（2）

一、项目描述10类花的图片1100张，按{牡丹，月季，百合，菊花，荷花，紫荆花，梅花，…}标注，其中1000张作为训练样本，100张作为测试样本，设计一个CNN卷积神经网络花卉分类器进行花卉的分类，完成模型学习训练后

CaRuJan·2023-01-03 10:32

周志华《机器学习》笔记：第2章模型估计与选择

希望得到泛化误差小的学习器，因此应该从训练样本中尽可能学出适用于所有潜在样本的“普遍规律”，由于学习能力过于强大导致过拟合，由于学习能力低下造成欠拟合。各类学习算法都必然带有一些针

糖小豆子·2023-01-03 09:10

为什么bounding box线性回归用中心点和尺度比例回归

只有当Proposal和GroundTruth比较接近时(线性问题),我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型,否则会导致·训练的回归模型不work(当Proposal跟GT离得较远,就是复杂的非线性问题了

AIchiNiurou·2023-01-03 08:59

深度学习专业术语之英文介绍——附含历届ILSVRC冠亚军结果

它包含60,000个手写数字的训练样本和10,000个测试样本。每一张图像的尺寸为28×28像素。ImageNetImageNet是一个超过15million的图像数据集，大约有

非晚非晚·2023-01-03 08:36

SVM总结

SVMSVMSVM模型想要找到一个最鲁棒（即某些点更难划分之后结果仍然不变）的超平面来划分两类样本，当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化找到线性可分支持向量机；当训练样本近似线性可分时，通过软间隔最大化可以找到线性支持向量机

_森罗万象·2023-01-03 08:03

《One/zero-shot learning？》

Zero-shotlearning指的是之前没有这个类别的训练样本。但是训练GAN得到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话，我们就可以处理没有看到的类。

waiall·2023-01-02 16:53

one/zero-shot learning（零样本学习）的理解

一、zero-shotlearning（零样本学习）1）定义zero-shotlearning顾名思义即是对某（些）类别完全不提供训练样本，也就是说没有标注样本的迁移任务被称为零次学习。

weixin_30826761·2023-01-02 16:53

场景文本识别模型综述

两个常用的合成数据集是MJSynth(MJ)和SynthText(ST)，分别包含890万和550万张训练样本。

larkii·2023-01-02 13:59

Machine Learing(二)

训练样本数据集（m个样本）回归就是我们预测一个具体的数值输出，也就是价格。线性回归就是找一个一次函数来拟合训练数据集，如图。

MinJinFan·2023-01-02 11:33

元学习方法介绍

许多深度学习分类器显示了超人的表现，但需要数百万个训练样本。知识不共享，并且每个任务都独立于其他任务进行训练。在本文中，我们将该研究问题，然后检查一些建议的解决方案。

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-02 10:07

9.1_image-augmentation

图像增广（imageaugmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。

给算法爸爸上香·2023-01-02 10:26

Pytorch总结十六之优化算法：图像增广训练模型、微调（迁移学习）实现热狗识别

图像增⼴（imageaugmentation）技术通过对训练图像做⼀系列随机改变，来产⽣相似但⼜不同的训练样本，从⽽扩⼤训练数据集的规模。

明月醉窗台·2023-01-02 08:55

机器学习理论和定理

在机器学习中，有一些非常有名的理论或定理，对理解机器学习的内在特性非常有帮助．1.PAC学习理论当使用机器学习方法来解决某个特定问题时，通常靠经验或者多次试验来选择合适的模型、训练样本数量以及学习算法收敛的速度等

瞻邈·2023-01-02 07:59

matlab神经网络工具箱创建神经网络

为了看懂师兄的文章中使用的方法，研究了一下神经网络昨天花了一天的时间查怎么写程序，但是费了半天劲，不能运行，百度知道里倒是有一个，可以运行的，先贴着做标本%生成训练样本集clearall;clc;P=[

金色牛神·2023-01-02 07:19

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