训练样本第20页

数据增强介绍

数据增强是一种重要的机器学习方法之一，是基于已有的训练样本数据来生成更多的训练数据，其目的就是为了使扩增的训练数据尽可能接近真实分布的数据，从而提高检测精度。

春水煎茶·2022-12-21 11:30

yolo v3配置文件说明模型配置文件——cfg/yolov3-voc.cfg

batch=64#一批训练样本的样本数量，每batch个样本更新一次参数subdivisions=32#它会让你的每一个batch不是一下子都丢到网络里。

studyer_domi·2022-12-21 09:10

mediapipe KNN 基于mediapipe和KNN的引体向上计数/深蹲计数/俯卧撑计数【mediapipe】【KNN】【BlazePose】【K邻近算法】【python】

MediapipeKNN引体向上计数/深蹲计数/俯卧撑计数引言功能说明步骤训练样本获取归一化的`landmarks`使用KNN算法分类计数器入口函数main过程中遇到的问题检测结果源代码(github)

再游于北方知寒·2022-12-21 09:08

【毕业设计_课程设计】基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现

文章目录0项目说明1实验过程2实验结果3项目工程0项目说明基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放1实验过程训练样本：MIT人脸数据库样本尺寸

m0_71572237·2022-12-21 07:48

语义分割数据增强（Data augmentation for semantic segmentation)

数据增强（dataaugmentation)是机器学习和深度学习中经常采用的一个方法，其目的是扩大训练样本的数量。

Simon---Chen·2022-12-21 07:03

【Python机器学习】决策树与随机森林的讲解及决策树在决策决策问题中实战（图文解释附源码）

当影响决策的因素较少时，人们可以直观地从训练样本中推测出相亲决策思路，从而了解此人的想法。当样本和特征数量较多时，且训练样本可能出现冲突，人就难以胜任建立模型的任务。此

showswoller·2022-12-21 06:37

【Python机器学习】神经网络中误差反向传播（BP）算法详解及代码示例（图文解释附源码）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务，先要设计好网络结构S，然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数，即网络参数S，最后才能用来对测试样本进行预测

showswoller·2022-12-21 06:33

NLP Prompting for Text Classification（1）

NLPPromptingforTextClassificationUniFewLM-BFFUniFew号称是简单，没有现在普遍的定制的、通常是复杂的元学习算法，大量手动/自动工程文本prompt，训练样本的排序

西瓜次郎·2022-12-21 05:24

【ML】异常检测（anomaly detection）原理 + 实践（基于sklearn）

【ML】异常检测（anomalydetection）原理+实践（基于sklearn）原理简介实践加载数据可视化数据（观察规律）训练模型预测和展示调整异常值为20%的情况原理简介异常检测即找出训练样本中的异常点

胡子哥_·2022-12-20 15:07

机器学习：集成学习之boosting

Boosting体现了提升的思想：每一个训练器重点关注前一个训练器不足的地方进行训练通过加权投票的方法得出最后的预测结果2.Boosting和Bagging对比区别一：数据方面Boosting：使用的是全部训练样本

示木007·2022-12-20 13:13

深度神经网络回归问题,深度神经网络回归模型

如果训练样本足够充分覆盖未来的样本，那么学到的多层权重可以很好的用来预测新的测试样本。

普通网友·2022-12-20 09:58

贝叶斯公式的对数似然函数_最大似然估计和贝叶斯估计学习体会

我们解决的办法是利用这些训练样本来估计问题中所涉及的先验概率和条件密度函数，并把这些估计的结果当作实际的先验概率和条件密度函数，然后再设计分类器。参数估计问题是统计学中的经典问题，并且已经有了一些具

丝黛拉·2022-12-20 08:10

深度学习Matlab工具箱代码注释

=============================================================%主要功能：在mnist数据库上做实验，验证工具箱的有效性%算法流程：1）载入训练样本和测试样本

Sherry 沈·2022-12-20 08:46

【Python机器学习】过拟合及其抑制方法讲解及实战（图文解释附源码）

欠拟合模型是由于模型复杂度不够，训练样本集容量不够，特征数量不够，抽样分布不均衡等原因引起的不能学习出样本集中蕴含只是的模型，欠拟合问题比较容易处理，如增加模型复杂度，增加训练样本，提取更多特征等等过拟合某些情况下

showswoller·2022-12-20 08:15

【Python机器学习】回归任务、线性回归评价指标讲解及温度与花朵数线性回归实战（图文解释附源码）

回归任务的目标是通过对训练样本的学习，得到从样本特征集到连续值之间的映射。如天气预测任务中，预测天气是冷还是热是分类问题，而预测精确的温度值则是回归问题。

showswoller·2022-12-20 08:12

scikit-learn工具包中分类模型predict_proba、predict、decision_function用法详解

说明一下，在sklearn中，对于训练好的分类模型，模型都有一个classes_属性，classes_属性中按顺序保存着训练样本的类别标记。下面是使用Logistic

胖胖大海·2022-12-19 12:08

神经网络训练平台,在线神经网络训练

当已知训练样本的数据加到网络输入端时，网络的学习机制一遍又一遍地调整各神经元的权值，使其输出端达到预定的目标。这就是训练（学习、记忆）过程。

小六oO·2022-12-19 11:29

SA-UNet：用于视网膜血管分割的空间注意力UNet

摘要在本文中提出了一种名为空间注意力UNet（SA-UNet）的轻量级网络，它不需要大量的带注释的训练样本，可以以数据增强的方式来更有效的使用可用的带注释的样本。

不想敲代码的小杨·2022-12-19 11:25

吃瓜教程｜Task5（阅读西瓜书第6章）

文章目录1间隔与支持向量2对偶问题2.1SMO3核函数4软间隔与正则化5支持向量回归6核方法1间隔与支持向量给定训练样本集D，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开

HWH-·2022-12-19 11:07

吃瓜教程-Task2（第3章）

1.3线性分类判别器的主要思想：对训练样本，将同类样例在某条直线的投影点上尽可能进，异类样例的投影点尽可能远，再根据投影点的位置来区分新样本的类别。1.4多分类学习器：将学习任务拆

爬树的小孩·2022-12-19 11:31

机器学习之 --- 异常检测

由于在以上场景中，异常的数据量都是很少的一部分，因此诸如：SVM、逻辑回归等分类算法，都不适用，因为：监督学习算法适用于有大量的正向样本，也有大量的负向样本，有足够的样本让算法去学习其特征，且未来新出现的样本与训练样本分布一致

m0_75853290·2022-12-19 02:03

机器学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|视觉算法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

小白学视觉·2022-12-18 19:31

机器学习笔记（一）——KNN学习

（一）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，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测，其实就是所谓“近朱者赤，近墨者黑”。

爱学习的老青年·2022-12-18 17:55

KNN学习之图像分类与KNN原理

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达简介KNN算法，即K近邻算法是一种监督学习算法，本质上是要在给定的训练样本中找到与某一个测试样本A最近的K个实例，然后统计k个实例中所属类别计数最多的那个类

小白学视觉·2022-12-18 17:25

专题导读：大数据支撑的智能应用

点击上方蓝字关注我们信息技术的发展使得数据采集、存储、管理等成本下降，同时也给机器学习等人工智能方法提供了足够的训练样本，使大数据成为人工智能发展的三大重要基础（数据、算法和算力）。

唐名威·2022-12-18 16:53

KNN-机器学习实战

它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每

weixin_42884430·2022-12-18 14:29

遥感图像分类现状及存在的问题

根据有无监督训练样本，可以将遥感图像分类算法分为监督分类和非监督分类两大类。根据分类的对象，可将遥感分类算法分为基于像元的分类算法、基于对象的分类算法，以及基于混合像元分解算法三大类。

weixin_33847182·2022-12-18 14:28

k-近邻实现手写数字识别

K近邻算法的工作原理是：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。

picacho_pkq·2022-12-18 14:26

机器学习实战（一）：k-近邻算法

它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，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个数据与所属分类的对应关系。

coyote_xujie·2022-12-18 14:55

1.0 机器学习基本术语

目录机器学习定义模型与模式数据集与示例（样本，特征向量）维数学习（训练）训练样本与训练集学习模型（学习器）测试与测试样本假设与真相（真实）标记与样例标记空间（输出空间）分类与回归正类与反类（负类）聚类分类与聚类的区别监督学习与无监督学习泛化能力独立同分布机械学习版本空间归纳偏好奥卡姆剃刀没有免费的午餐定理

肖潇不吃洋芋·2022-12-18 11:12

西瓜书学习笔记——第十三章：半监督学习

生成式方式高斯混合生成式模型其他生成式模型13.3半监督SVMTSVM半监督支持向量机13.4基于分歧的方法13.5半监督聚类约束k均值算法（必连勿连）约束种子k均值算法（少量有标记样本）13.1未标记样本训练样本集

Andrewings·2022-12-18 10:49

每天五分钟机器学习：PCA算法如何确定数据压缩降维的最佳维度？

平均均方误差其中x(i)表示原始样本的特征向量，Xapprox(i)表示映射的样本数据的总变差数据的总变差就是数据集中每个训练样本长度的平均值，它表示

幻风_huanfeng·2022-12-18 10:45

机器学习（周志华）第十三章半监督学习

关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter13文章目录1半标记样本2生成式方法3半监督SVM4图半监督学习5基于分歧的方法6半监督聚类1半标记样本我们有训练样本集Dl

YJY131248·2022-12-18 10:13

半监督学习机器学习第十三章

半监督学习@机器学习转载请标明出处，本篇文章允许转载，禁止抄袭半监督学习背景：当有标记样本远远少于未标记样本时，监督学习仅能利用有标记样本进行构建模型，未标记样本信息被浪费，且有标记样本较小，训练样本不足

不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-12-18 10:12

【MATLAB教程案例63】学习如何建立自己的深度学习训练样本库，包括分类识别数据库和目标检测数据库

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.建立自己的深度学习训练样本库1——分类识别数据库

fpga和matlab·2022-12-18 09:35

NLP 学习笔记之 Seq2seq

（也就是说，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）然而

努力不脱发选手·2022-12-18 07:55

机器学习算法总结

机器学习两个核心任务：任务一：如何优化训练数据—>主要用于解决欠拟合问题任务二：如何提升泛化性能—>主要用于解决过拟合问题KNN定义：给定一个训练集，对新输入的未知样本，通过计算与每个训练样本的距离，找到与该实例最邻近的

程序汪赵可乐·2022-12-18 02:14

C均值（K-means）聚类算法实验

文章目录一.实验目的二.实验原理三.实验内容四.实验步骤：1.1随机创建100个样本的二维数据作为训练集并画出训练样本的散点图1.2=3进行聚类并画出聚类结果的散点图2.1导入iris数据集数据2.2=

wp猿·2022-12-17 15:34

机器学习——KNN（K-nearst Neighbor）

KNN的预测方法是找出K个与待测样本距离相近的训练样本（使用上述的距离公式计算距离）。若A为K个训练样本中样本所属最多的那个种类，那么新的待测样本被预测为A。例如：当K

Leo_SC_Liu·2022-12-17 15:15

Batch Norm，Layer Norm，Group Norm

所以在深度学习中，由于上面归一化的特性，我们希望输入能够满足某一分布，于是这里说的并不是某一个特征图能够满足某一分布，而是整个训练样本所对应的特征图都

Cry_Kill·2022-12-17 15:05

Keras深度学习（4）-回归问题之预测房价

它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（比如犯罪率）都有不同的取值范围。例如，有些特性是比例，取值范围为0~1；有的取值范围为1~1

Keras深度学习·2022-12-17 12:35

原生python实现knn分类算法

2算法设计首先处理得到每一个训练样本的数据

在十三月·2022-12-17 12:59

k最临近(kNN)算法Python实现

k最临近(kNN)算法Python实现工作原理存在这样的一个样本数据集合，也被称为训练样本集，样本集中每个数据都有标签输入没有标签的新数据后，将新数据中的每个特征与样本集中的对应特征进行比较，然后算法提取出样本集中最相似

王大锤要好好学习·2022-12-17 12:56

机器学习分类之结合实际应用介绍KNN算法原理以及利用sklearn进行分类预测

KNN算法原理：存在一个训练样本集，并且每个样本都存在标签（有监督学习）。

晓晓白熊·2022-12-17 09:46

机器学习之k-means算法介绍及python代码实现

所谓“无监督学习”即是指训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无

Hariod·2022-12-17 07:47

深度学习——微调笔记+代码

类别是100，每一类物体有500张图片训练样本有限，训练模型的准确性可能无法满足实际的要求。解决方案：Ⅰ更多的数据集

钟楼小奶糕6·2022-12-17 07:21

周志华机器学习阅读笔记(一）泛化能力、假设空间与版本空间及课后题解

一般，训练样本越多则得到的关于D的信息越多，越有可能学得强泛化能力的模型。基于西瓜问题的假设空间与版本空间（versionsp

悦心者为乐·2022-12-16 20:27

KNN实现小麦种子分类问题

utf-8-*-"""CreatedonTueDec2112:16:412021@author:Administrator"""importnumpyasnp#inx-未知样本（测试集）#dataSet-训练样本

不想写代码的程序媛·2022-12-16 18:27

机器学习笔记

kNN计算距离测试样本最近的k个训练样本，统计k个样本类别的出现频率或次数，返回最大的那个类别作为该样本类别。其中距离采用欧式距离。没有显式的训练过程，是‘惰性学习’的代表。

アナリスト·2022-12-16 15:26

深度学习模型建立的整体流程和框架

数据处理数据处理一般涉及到一下五个环节：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模型设计网络结构网络结构指的就是通常所说的神经网络算法中的网络框架，如全连接神经网络，卷积神经网络以及循环神经网络等

N.S.A·2022-12-16 13:06

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