训练样本第22页

Limited Data Rolling Bearing Fault Diagnosis With Few-Shot Learning(基于小样本学习的有限数据滚动轴承故障诊断)

故障诊断中的一个主要挑战是，在所有工作条件下，无法为每种故障类型获取足够的训练样本。近年来，基于深度学习的故障诊断方法取得了可喜的成果。然而，这些方法大多需要大量的训练数据。在这项研究中

搬砖小孩Superme·2022-12-08 16:58

孪生神经网络_Fewshot Learning(小样本学习) 之Siamese Network(孪生神经网络)

在往期的神经网络中，我们训练样本的时候需要成千上万的样本数据，在对这些数据进行收集和打标签的时候，往往需要付出比较多的代价。

weixin_39633774·2022-12-08 14:29

【图像盲超】Learning the Degradation Distribution for Blind Image Super-Resolution（CVPR2022）学习盲图像超分辨率的退化分布

一句话：通过学习怎么生成真实图像的分布，合成大量的符合真实图像分布的训练样本。从而在测试真实图像时能够有很好的效果。摘要合成高分辨率

lct不吃香菜·2022-12-08 14:55

什么是one-shot learning

什么是one-shotlearningZero-shotlearning指的是我们之前没有这个类别的训练样本。但是我们可以学习到一个映射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了。

不卷CV了·2022-12-08 13:37

《速通机器学习》-第六章无监督学习

本书前面提到的各种模型，无论是回归还是分类，在训练阶段都有一个共同的前提条件，即需要有标注的训练样本。标注数据会告诉模型，“对这条数据，输入x后，我想要结果y”。

AI_卢菁博士·2022-12-08 11:59

机器学习入门（二）—— 单变量线性回归

一、符号规定m:表示训练集的样本的数量；x:表示输入变量（特征量），表示输入的特征；y:表示输出变量（目标变量），也就是我们的预测结果；（x,y）：表示一个训练样本；（x（i），y（i））：为了表示每个训练样本

tt丫·2022-12-08 11:57

【机器学习】基于mnist数据集的手写数字识别

文章目录第1关：创建训练样本批量生成器第2关：创建卷积神经网络：机器学习在头歌上发布的作业记录。dataReader函数有更新！

姚瑶瑶er·2022-12-08 11:24

优化函数SGD/AdaGrad/AdaDelta/Adam/Nadam

如果每执行一次梯度下降就遍历整个训练样本将会耗费大量的计算机资源。在所有样本中随机抽取一部分(mini-batc

小媛在努力·2022-12-08 09:40

【从零开始学习深度学习】12. 什么是模型的训练误差？基于三阶多项式的欠拟合与过拟合训练过程演示

欠拟合和过拟合1.3.1模型复杂度1.3.2训练数据集大小1.4多项式函数拟合示例1.4.1生成数据集1.4.2定义、训练和测试模型1.4.3三阶多项式函数拟合（正常）1.4.4线性函数拟合（欠拟合）1.4.5训练样本不足

阿_旭·2022-12-08 07:24

深度学习炼丹-不平衡样本的处理

数据层面处理方法1.1，数据扩充1.2，数据（重）采样数据采样方法总结1.3，类别平衡采样二，算法（损失函数）层面处理方法2.1，FocalLoss2.2，损失函数加权参考资料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

嵌入式视觉·2022-12-08 06:33

【学习笔记】强化学习1——强化学习概述

强化学习的训练样本没有标记，根据训练样本学习迭代获得最优策略，强化学习需要与环境不断地交互学习。

hozy_Lynnnnn.·2022-12-08 02:35

【从RL到DRL】强化学习基础（一）——强化学习基本介绍、基本的智能体概念

目录强化学习介绍关于强化学习强化学习基本要素（TheRLProblem）智能体组成智能体分类强化学习问题强化学习介绍关于强化学习强化学习在不同的学科中其实都具有不同的存在形式机器学习的分支有监督学习：利用一组已知类别的训练样本调整分类器的参数

Vulcan_Q·2022-12-08 02:51

简要介绍弱监督学习

8566348.htmlAbriefintroductiontoweaklysupervisedlearning（简要介绍弱监督学习）by南大周志华摘要监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型，其中每个训练样本都有其对应的真值输出

weixin_34283445·2022-12-07 21:30

单变量线性回归中的梯度下降法求解代价函数的最小值

1.什么是代价函数在线性回归中我们有一个像这样的训练集，m代表了训练样本的数量，比如m=47。

weixin_30702413·2022-12-07 15:47

机器学习笔记—模式分类（二）参数判别估计法（最大似然估计和贝叶斯参数估计）1

1、我们已经知道了如何根据先验概率P(w1)和类条件概率密度p(x|wi)来设计分类器，但实际应用中通常得不到有关问题的概率结构的全部知识，只有一些模糊而笼统的先验知识和训练样本。

猴哥智能·2022-12-07 13:45

第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习k近邻学习（kNN）是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：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。

高自期许·2022-12-07 12:38

【实战案例】表情分类&人脸表情识别

样本个数:训练样本13598，验证样本1509使用网络:resnet，multiscale-resnet分类表情数据无表情0none：4763训练集

深度之眼·2022-12-07 12:09

使用C# 调用tensorflow和keras 训练样本

使用C#调用tensorflow和keras训练样本有些样本比较小，算力要求不高的项目我们可以使用个人电脑的CPU来进行学习和培训。工业自动化或者一些特殊场合，有时我们习惯于用C#等做人机交互的前端。

Joey joy·2022-12-07 12:04

训练集、验证集、测试集的作用

目录1.前言2.训练集、验证集、测试集的作用3.一些杂碎的东西①过拟合②验证集和测试集的区别③三者划分比例④训练样本与验证样本、测试样本分布不匹配的问题⑤关于测试集4.参考来源1.前言本篇是看完吴恩达老师

渊桑·2022-12-07 11:15

编程设计一个基于条件风险最小的Bayes分类器

编程设计一个基于条件风险最小的Bayes分类器：要求：混淆矩阵维度可任意设定先验概率基于训练样本集自动求得样本属性数量可任意输入设定朴素贝叶斯求条件风险最小公式：训练数据集：代码：importnumpyasnpimportpandasaspdXY

酷酷的懒虫·2022-12-07 11:00

第九章聚类

9.1聚类任务在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，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及规律。为进一步的数据分析提供基础。此类学习任务中研究最多、应用最广的是“聚类”。

高自期许·2022-12-07 11:00

实验四基于感知函数准则线性分类器设计

首先对样本进行进行规范化处理，即将类的全部样本乘以-1，这样对于所有的样本，判别函数都满足下式感知准则函数，通过对已知类别的训练样本集学习，利用梯度下降算法求满足上式

Universe & Black·2022-12-07 11:28

模式识别实验报告--贝叶斯分类器设计

模式识别实验报告–贝叶斯分类器设计一、实验内容用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。

.ʕ·͡ˑ·ཻʔ.·2022-12-07 11:27

人工神经网络

Delta法则：使用梯度下降法，找到能够最佳拟合训练样本集的权向量。逻辑回归可以看做单层神经网络神经网络的

水云仙君·2022-12-07 09:01

异常检测 | 监控视频的异常检测与建模

主要挑战：１）异常事件定义与特定场景的依赖性；２）异常事件的稀少性、多样性、不可穷举性；３）训练样本中包含噪声，对训练有干扰；４）数据的隐私性，目前可用的公开数据集较少．一、视频异常分类１）外观异常这些异常可以被认为是场景中不寻常的物体出现

六个核桃Lu·2022-12-07 09:51

过拟合及常见处理办法整理

过拟合及常见处理办法整理_jingbo18的博客-CSDN博客_模型过拟合如何解决判断方法过拟合（over-fitting），机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳

舞动的白杨·2022-12-07 01:35

深度学习模型过拟合问题解决办法

图一的拟合较为简单，不能很好的反应出变化关系，欠拟合(2)图二的拟合较好，可以很好的表达变化关系(3)图三的拟合较为复杂，常用不能很好的预测以后的变化趋势），为过拟合情况产生过拟合的原因：1.观察值与真实值存在偏差训练样本的获取

excelNo1·2022-12-07 00:32

支持向量机总结

（间隔最大使它有别于感知机）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Hard-MarginSVM；当

Yasin_·2022-12-06 20:46

NNDL 实验三线性回归

使用pytorch实现2.2线性回归2.2.1数据集构建构造一个小的回归数据集：生成150个带噪音的样本，其中100个训练样本，50个测试样本，并打印出训练数据的可视化分布。

蒂洛洛·2022-12-06 15:24

kNN算法与手写数字识别

存在一个训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，知道对应关系。输入没有标签的新数据之后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据的分类标签。

꧁༺逐梦，无惧༻꧂·2022-12-06 15:14

机器学习——评估和改进学习算法

Luo_LA·2022-12-06 14:33

机器学习02-分类算法

bootstrapaggregating）boostingAdaboost、GBDT与XGboost支持向量机朴素贝叶斯分类模型K近邻PCA和LDAMOOC大学课程商务数据分析跟学笔记分类算法分类算法利用训练样本集获得分类函数即分类器

twilight_cc·2022-12-06 14:58

有监督学习的一般结构

1.有监督学习的一般结构-*-数据流图的高层，通用训练闭环：*模型参数初始化：通常采用对参数随机赋值*读取训练数据：读取每个数据样本及其期望输出*在训练数据上执行推断模型：在当前模型参数配置下，每个训练样本都会得到一个输出值

AquilaEAG·2022-12-06 12:42

（学习笔记01）MNIST手写数字的识别（tensorflow + CPU）

MNIST数据集介绍MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，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像素×28像素的灰度图像(1通道)，各个像素的取值在0到255之间

stan4everr·2022-12-06 06:32

python bp神经网络包_Python搭建BP神经网络测试mnist数据集

mnist数据集官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/mnist数据集是一个被广泛应用(“嚼烂”)的手写体数字数据集，包含60000个训练样本及10000个测试样本，以字节形式存储

weixin_39984442·2022-12-06 04:20

《机器学习》（西瓜书）第六章

6.1间隔与支持向量对于两类训练样本分开的超平面很多，我们需要找到对训练样本局部扰动的“容忍”性最好的那一个。对未见示例的泛化能力最强。（鲁棒性：一个系统或组织抵御或克服不利条件的能力。）

江鸟61·2022-12-05 22:19

用人工智能压缩图像的尝试和计算

参数定义：n：神经元网络中的参数个数N：运行神经元网络一次的运算量m：训练样本个数，在这里就是像素的个数p：训练几轮L1：训练时的运算量L2：播放时的运算量具体计算：n=18+42+21=81参数N≈100

Orc King·2022-12-05 21:21

聚类任务基础详解

再无监督学习中，训练样本是没有标记的，目标通过对训练样本的学习来揭示数据的内在规律，性质，为进一步的数据分析提供基础，而聚类是

才疏学浅的莫笑天·2022-12-05 15:24

7 支持向量机

1支持向量分类概述支持向量分类以训练样本集为数据对象，通过分析输入变量和二分类输出变量之间的数量关系，对新样本的输出变量类别值进行分类预测。

AlanshaoTT·2022-12-05 15:22

吴恩达机器学习作业Python实现(四)：神经网络(反向传播)

训练集共有5000个训练样本，每个样本是20

Hyxx.·2022-12-05 13:23

K近邻算法(KNN)原理整理小结

KNN算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则，给出输出结果。KNN算法是很基

海宝7号·2022-12-05 11:21

Mnist数据集KNN分类

Mnist数据集KNN分类Mnist数据集KNN分类KNN分类算法python代码实现Mnist数据集KNN分类将测试点最近的k个训练样本的标签中最多的一个作为测试样点的标签。

a123321akds·2022-12-05 10:39

2020李宏毅机器学习笔记- Meta Learning

的建模思路第一步第二步第三步TechniquesTodayMAMLMAMLvsModelPre-trainingReptileMAMLvsModelPre-trainingvsReptile结论与展望摘要元学习的训练样本和测试样本都是基于任务的

ZN_daydayup·2022-12-05 10:40

机器学习之过拟合欠拟合的理解

1.过拟合：学习器把训练样本学得"太好了"，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,这样就会导致泛化能力下降,这就是过拟合。

声音·2022-12-05 07:07

机器学习知识总结——过拟合和欠拟合

一般表现为:高方差，低偏差过拟合的原因训练样本选取有误、样本标签错误等样本噪声干扰过大模型过于复杂对于神经网络来说:学习迭代次数太多如何防止/解决过拟合问题？

小夏refresh·2022-12-05 07:29

一网打尽：14种预训练语言模型大汇总

预训练语言模型的无监督训练属性，使其非常容易获取海量训练样本，并且训练好的语言模型包含很多语义语法知识，对于下游任务的效果会有非常明显的提升。本文首先介绍预训练语言模

FightingCV·2022-12-05 02:01

感知器算法及其Matlab实现

感知器算法的问题在于如何求解权向量，我们可以通过已预分类的训练样本集，考虑ωi/ωj\omega_i/\omega_jωi/ωj的两分问题G(X)=WTX>0⇒X∈ωiG(X)=WTX0\RightarrowX

JosephJohnny·2022-12-04 17:43

近邻分类器的设计

目录一、实验内容及要求二、实验原理及代码1.近邻法原理及其决策规则2.k-近邻法决策规则3.剪辑近邻法4.压缩近邻法一、实验内容及要求1.使用IRIS数据集,每个类别选45个训练样本,5个测试样本,分别用最近邻法

亚也say·2022-12-04 17:11

感知器算法实现

2实验要求1）从iris数据的每个样本中取出三个特征作为分类特征，并且将样本点画出；2）从每个类别的数据中抽取45个样本作为训练样本，5个样本作为测试样本，3）用感知器批处理的方法实现w1类和w2类之间

亚也say·2022-12-04 17:34

第八章集成学习——周志华

先从初始的训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本能在后续中得到更多的关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器。

laymenISmouse·2022-12-04 15:05

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