训练样本第21页

Datawhale吃瓜教程-task1学习笔记（第一章和第二章）

用于训练过程中的数据称为训练数据，训练样本组成的集合称为训练集。模型有时也称为学习器，可看作学习算法在给定数据和参数空间上的实例化，学习过程是为了找出或逼近真相（ground-truth）。

___黎明的鱼·2022-12-13 21:58

PCA降维+SVM 算法进行人脸识别

PCA降维+SVM算法进行人脸识别SVM基本原理：给定训练样本集，在特征空间上找到一个分离超平面，将样本点分到不同的类。其中当且存在唯一的分类超平面，使得样本点距离分类超平面的距离最大。

Miya Jia·2022-12-13 20:47

机器学习基础（八）：降维与度量学习（KNN、MDS、线性降维、PCA、核化线性降维、流形学习、度量学习）

8、降维与度量学习8.1k近邻k-NearestNeighbor(KNN)学习常用的监督学习方法，“懒惰学习lazylearning”的代表给定测试样本，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

ling零零零·2022-12-13 20:53

使用matlab进行人工神经网络拟合

已知函数z=sin(xy)，采用人工神经网络实现该函数的拟合：定义：-π≤x≤π，-π≤y≤π，在x，y定义域中等距各取30各点，绘制z=sin(xy)图像；将上述数据集随机拆分成训练样本集（70%）、

深入浅出说电机·2022-12-13 19:35

matlab神经网络求解最优化,matlab神经网络应用设计

MATLAB下神经网络的设计65我来说下我的理解，不一定对，一起讨论下吧1.100个字母，400个数字组成的训练样本应该是可以的，因为训练样本多的话会使整个网络的权值更加接近准确的权值，500个训练样本对于图像处理来说应该不算多

aifans_bert·2022-12-13 19:35

domain adaptation 领域自适应

源领域的训练样本数量一般远大于目标领域。迁移学习根据不同的迁移方式，分为两个类型，归纳迁移学习和转导迁移学习。

开心邮递员·2022-12-13 18:58

【论文阅读|ICLR2020】Strategies for Pre-training Graph Neural Networks

github.com/snap-stanford/pretrain-gnns/论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.12265v20摘要机器学习的许多应用需要一个模型来对分布上与训练样本不同的测试样本做出准确的预测

GNN_·2022-12-13 16:39

机器学习基础学习笔记（七）机器学习算法的类型（监督，无监督，强化学习）

强化学习监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning，UL）强化学习（ReinforcementLearning，RL）改进对比监督、无监督、强化学习按照训练样本提供的信息以及反馈方式的不同

Giao哥不瘦到100不改名·2022-12-13 15:02

机器学习与数据挖掘(上)——期末复习

机器学习与数据挖掘(上)——期末复习机器学习与数据挖掘(下)——期末复习预备概念过拟合与欠拟合过拟合过拟合定义当学习器把训练样本学的“太好”了的时候，很可能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

FiOQA·2022-12-13 13:52

机器学习实战教程（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。

M_Q_T·2022-12-13 09:48

机器学习菜鸟笔记01

模型评估与选择经验误差与过拟合一般把学习器的实际预测值与样本真实输出值之间的差异称为“误差”，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或者“经验误差”；学习器在新样本上的误差称为泛化误差过拟合：如果学习器将训练样本学习到误差接近为

产品阿Jing·2022-12-13 08:39

数学建模之SPSS应用——分类预测（决策树）

二、常见算法（1）决策树算法核心问题有两个：第一，决策树的生长，也即利用训练样本集完成决策树的建立过程。第二，决策树的剪枝，也即利用测试样本集对所形成的决策树进行精简。（2

Jxufe渣渣斯·2022-12-13 07:00

MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) 解读

Meta-Learning：在大量的学习任务上训练模型，从而让模型仅用小数量的训练样本就可以学习新任务（加速fine-tune）。不同的任务有不同的模型。需要考虑将先前的经验与少量

千羽QY·2022-12-12 20:37

2.2 logistic回归损失函数（非常重要，深入理解）

上一节当中，为了能够训练logistic回归模型的参数w和b，需要定义一个成本函数使用logistic回归训练的成本函数为了让模型通过学习来调整参数，要给出一个含有m和训练样本的训练集很自然的，希望通过训练集找到参数

weixin_33861800·2022-12-12 20:13

机器学习 jupyter Python无监督学习聚类 k-meas算法

1.有监督学习与无监督学习1.1有监督学习又称监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出。

十旬叶大叔·2022-12-12 18:41

决策树（python）

一、分类决策树1.决策树的划分依据信息增益信息增益率基尼值和基尼指数2.剪枝（对付"过拟合"的主要⼿段）在决策树学习中，为了尽可能正确分类训练样本，结点划分过程将不断重复，有时会造成决策树分⽀过多

herry57·2022-12-12 11:16

深度学习概念——Epoch, Batch, Iteration

定义Epoch（时期）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的过程，称为1个EpochBatch（批）将训练样本分为若干个BatchBatch_size（批大小）每批样本的大小，即训练样本的大小除以

乁羐·2022-12-11 23:26

【三种计算样本欧氏距离的方法——样本数据表示为矩阵】

假设图像大小为32*32*3=3072，提供5000个训练样本，500个测试样本，将图像矩阵展开为一维向量，则训练样本为5000*3072矩阵，测试样本为500*3072矩阵。训练样本

乎啦啦·2022-12-11 20:52

U-Net网络:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

U-Net:卷积网络用于生物医学图像分割摘要人们普遍认为，对深度网络作品的成功训练需要成千上万的注释训练样本。

落花满蹊径·2022-12-11 19:19

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

Abstract人们普遍认为，成功训练深度网络需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于数据增强的强大使用来更有效地使用可用的注释样本。

fish小余儿·2022-12-11 19:47

感知器与BP神经网络学习笔记

单层感知器是最简单的神经网络，输入层和输出层直接相连，每一个输入端和其上的权值相乘，然后将这些乘积相加得到乘积和，这个结果与阈值相比较（一般为0），若大于阈值输出端就取1，反之，输出端取-11.2感知器分类算法步骤权重向量W，训练样本

阿尔贝罗贝洛·2022-12-11 19:01

CVPR 2022 | 大幅减少零样本学习所需人工标注，马普所和北邮提出富含视觉信息的类别语义嵌入...

零样本学习旨在模仿人类的推理过程，利用可见类别的知识，对没有训练样本的不可见类别进行识别。

PaperWeekly·2022-12-11 16:15

yolov3 python代码_YOLOv3代码分析(Keras+Tensorflow)

图1检测Raccoon下面讲一下训练样本的设置和loss的计算。图2输入->输出训练样本设置参考上面图2，对于一个输入图

Amy青梅·2022-12-11 14:12

抓住训练集中真正有用的样本，提升模型整体性能！

文|Severus编|小戏来自|夕小瑶的卖萌屋在任务中寻找到真正有用的训练样本，可以说一直是机器学习研究者们共同的诉求。

zenRRan·2022-12-11 09:19

基于opencv-ANN的水果识别模型训练

机器视觉---ANN目录机器视觉---ANN前言一、简化训练样本二、生成训练数据1.读取样本2.读取标签三、训练模型1、转换数据集2、创建模型3、设置参数4、训练模型5、测试模型6、保存模型7、测试保存的模型总结前言本文通过

Ghoson-X·2022-12-11 01:23

k邻近算法

工作原理：首先存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签（

Z_y_forever·2022-12-10 19:48

【开集识别论文解读】Classification-Reconstruction Learning for Open-Set Recognition——CVPR2019

通常，它们将概率分布拟合到某些特征空间中的训练样本中，并将异常值检测为未知值。对于表示样本的特征，几乎所有现有的深度开集分类器都依赖于通过完全监督学习获得的特征，如图1（a）所示

努力学习滴兔兔·2022-12-10 19:13

监督学习之分类算法-三三的机器学习笔记

K-近邻算法一句话介绍：在特征空间中，从训练样本集中选取特征与待分类样本最接近的K个样本，其中出现频率最高的分类标签作为待分类样本的预测分类，k值大小的选择没有理论选择最优，往往是结合K-折交叉验证得到最优

三三-Annie·2022-12-10 19:59

自监督论文阅读笔记 Incremental-DETR：Incremental Few-Shot Object Detection via Self-Supervised Learning

之前的增量目标检测方法依赖于每个新类的丰富训练样本的可用性，这在很大程度上限制了新数据可能稀少的真实环境的可扩展性。

YoooooL_·2022-12-10 18:28

AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结2——级联分类器与检测过程

特别说明：在前期准备训练样本的时候，需要将样本归一化和灰度化到20*20的大小，这样每个样本的都是灰度图像并

liqiuguo·2022-12-10 16:22

机器学习——支持向量机

接着用数学严格定义训练样本以及他们的标签：假设：有个样本和他们的标签。其中规定：如果，则反之，线性可分的严格定义：一个训练样本集在线性可分，

一碗姜汤·2022-12-10 16:06

机器学习-手写数字识别系统

importnumpyasnpimportoperatorfromosimportlistdir"""分类函数"""defclassfy0(inX,dataSet,labels,k):#参数分别为测试样本，训练样本

Vivinia_Vivinia·2022-12-10 08:29

神经网络——Python实现RBF 网络模型的实际应用

由于正则化网络的训练样本与“基函数”是一一对应的

小凌Candy·2022-12-10 06:19

K-近邻（KNN）算法

kNN可以理解为给定训练样本，对于新的测试数据，在训练样本中找到与测试数据最临近的k个训练样本，根据最近的k个训练样本的类别，通过多数投票的方式进行预测。假设如下图，有两类不同的样本数据，分别

一本糊涂张·2022-12-10 03:18

基于BP神经网络的电力负荷预测（Matlab代码实现）

2运行结果3完整Matlab代码实现%创建训练样本输入集clc,clearnum=24;%对应24个特征len=9;%

@橘柑橙柠桔柚·2022-12-09 18:08

NLP：Epoch、Batch、Iteration

（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）再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。

专心致志写BUG·2022-12-09 16:35

GCN：分布式训练大规模深度图神经网络

然而，图数据与视觉、自然语言等领域的数据不同，没有划分好的训练样本，很多

u013250861·2022-12-09 14:50

迁移学习Transfer Learning

pytorch学习(十二)—迁移学习TransferLearning侠之大者_7d3f关注0.6992019.01.0210:28:59字数1,001阅读5,532前言在训练深度学习模型时，有时候我们没有海量的训练样本

陈忠辉·2022-12-09 14:05

不平衡数据采样方法整理

重采样方法是通过增加小众训练样本数的上采样和减少大众样本数的下采样使不平衡样本分布变平衡，从而提高分类器对小众的识别率。1.上采样（1）朴素随

renee-0327·2022-12-09 12:07

类别不平衡问题的解决方法：过采样、欠采样和再平衡

类别不平衡问题：指的是在分类任务中不同类别的训练样本数目差异很大的问题。

weixin_43216017·2022-12-09 12:07

sklearn入门

KNN近邻算法k-近邻算法（kNN），它的工作原理是：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。

Mick..·2022-12-09 12:35

K-Means欠采样处理不平衡样本python实现

K-Means欠采样python实现1.K-Means欠采样原理为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。

SQAHJSW·2022-12-09 12:32

opencv将图片变成固定比例，多余部分黑色填充

opencv将图片变成固定比例，多余部分黑色填充背景：在深度学习的训练中，cafffe版本的yolo需要尝试一下将训练样本变为固定的3:5比例，但是不能将原图变形，其对应的xml文件也要能保持对应。

西红柿爱吃小番茄·2022-12-09 06:21

神经网络训练样本太少,神经网络常用训练方法

Hopfield神经网络有哪几种训练方法人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：（1）前向网络网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。这种网络实现信号从输入

aifans_bert·2022-12-08 23:14

epoch ,steps_per_epoch and batchsize解读

中文翻译为迭代，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；一个迭代=一个正向通过+一个反向通过epoch：迭代次数，1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；一个epoch=所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递举

chengchaowei·2022-12-08 22:23

keras steps_per_epoch=sample_numbers // batch_size

oneepoch：所有的训练样本完成一次Forword运算以及一次BP运算batchsize：一次Forword运算以及BP运算中所需要的训练样本数目，其实深度学习每一次参数的更新所需要损失函数并不是由一个

水野与小太郎·2022-12-08 22:50

数据集的划分——Python实现

1.训练误差=经验误差（×）原因：很可能出现过拟合，也有可能出现欠拟合过拟合：学习器把训练样本学的太好了，以至于把训练样本自身的

thisissally·2022-12-08 20:48

决策树——剪枝

决策树——剪枝剪枝的意义为了尽可能正确分类训练样本，节点的划分过程会不断重复直到不能再分，这样就可能对训练样本学习的“太好”了，把训练样本的一些特点当做所有数据都具有的一般性质，从而导致过拟合。

。。。。。。。。·2022-12-08 19:10

AI-机器学习-自学笔记（十一）提升算法

它可以用来提高其它弱分类算法的识别率，也就是将其他的弱分类算法作为基分类算法放于提升框架中，通过提升框架对训练样本集的操作

阿尔法羊·2022-12-08 18:35

机器学习之算法案例手写数字识别

算法案例手写数字识别MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。

南蓬幽·2022-12-08 17:04

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