训练样本第5页

【大数据----数据挖掘】数据挖掘之聚类、分类、回归

例如向模型输入人的各种数据的训练样本，产生“输入一个人的数据，判断是否患有癌症”的结果，结果必定是离散的，只有“是”或“否”。分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。

Sunny3096·2023-11-11 22:55

【机器学习】七、降维与度量学习

维数灾难具体表现在：在高维情形下，数据样本将变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字，训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力

TwcatL_tree·2023-11-10 23:54

[转载]什么是机器学习正则化？L1正则化？L2正则化？

即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如L1和L2正则化。但是，正则化项是如何得来的？

江南蜡笔小新·2023-11-10 14:46

svm python opencv 分类_OpenCV-Python理解SVM|五十五

在kNN中，对于测试数据，我们用来测量其与所有训练样本的距离，并以最小的距离作为样本。测量所有距离都需要花费大量时间，并且需要大量内存来存储所有训练样本。

卿本佳人我本尘埃·2023-11-08 12:47

机器学习(八)经验风险与结构风险

关于训练数据集的平均损失称之为经验风险（empricalrisk）或经验损失（empiricalloss），记作R(emp)期望风险R(emp)是模型关于联合分布的期望损失，经验风险R(emp)是模型关于训练样本集的平均损失

大模型Maynor·2023-11-08 07:28

[网络层]什么是 Dropout

2、为什么要引入Dropout因为当模型比较复杂，而训练样本却较少的时候，容易发生过拟合。而Dropout则是通过每次随机地让一批神经元停止工

LCG22·2023-11-06 07:05

《机器学习》第6章支持向量机

核函数支持向量展式核函数6.4软间隔与正则化6.5支持向量回归（SVR)6.6核方法6.1间隔与支持向量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.但能将训练样本分开的划分超平面可能有很多

太极生两鱼·2023-11-06 06:05

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

梯度下降法的问题是当m值很大时，计算这个微分项的计算量就变得很大，因为需要对所有m个训练样本求和，这被称为批量梯度下降(batchgradientdescent)。

奈何qiao·2023-11-05 19:07

模型评估与选择

现状很多情况下，可以学的一个经验误差很小、在训练集上表现很好的学习器；甚至对训练样本的分类可以达到100%的准确。挑战这样的学习器在多数情况下并不好。

曾悦_3b69·2023-11-05 19:38

能源化工过程-故障诊断数据集初探-田纳西-伊斯曼过程数据集

d00.dat训练样本是在25h运行仿真下获得的。观测数据总数为500。而d00_te

cnjs1994·2023-11-05 18:17

【新人赛】阿里云恶意程序检测 -- 实践记录11.10 - XGBoost学习 / 代码阅读、调参经验总结...

然后再对训练样本的分布做一些调整，

Yanqiang_CS·2023-11-05 06:11

[code] 利用多进程加快视频/图片做样本

我们的训练样本都需要自己来制作，目前的样本在多段视频的固定位置可以截取。我采用了多进程同时跑多个视频然后截图保存为了区分是哪一个视频的截图，在命名上做了小区分。

壹刀_文·2023-11-04 19:18

数据分析--机器学习

无监督学习指根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题的过程。监督学习适用于样本数据类别已知的情况。非监督学习适用于无类别信息的情况。

不上晚自习·2023-11-04 03:22

拟合与过拟合

拟合跟过拟合过拟合：将泛化误差分解为偏差跟方差偏差：学习者不断学习相同错误事物的倾向方差：学习随机信号而不考虑真实情况的趋势过拟合:所建的机器学习模型或者深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致测试数据集表现不佳的现象原因

山丘之王岳岳·2023-11-04 02:58

MNIST数据集下载 —— 数据集提供百度网盘下载地址

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。

码猿小菜鸡·2023-11-04 01:57

深度学习系列-数据集介绍

MNIST是一个手写数字数据库，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集，每个样本图像的宽高为28*28。

飞天小小猫·2023-11-03 17:05

吴恩达深度学习--logistic回归中的梯度下降法

a^i是训练样本的预测值以上是对于单个例子的逻辑回归。我们可以初始化J=0，dw1dw2db都为0回顾我们正在做的细节，dw1、dw2、db作为累加器

862180935588·2023-11-03 04:14

L1和L2正则化通俗理解

即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如L1和L2正则化。

shadowismine·2023-11-02 23:06

1985-2020年我国30m土地利用覆盖数据介绍

然而，目前，由于缺乏足够的训练样本和计算能力，由观测图像产生的高分辨率年度LC数据集在中国普遍不可用。为了解决这个问题，在GoogleEarthEngine(GEE)平台上制作了第一个基于Landsa

地理探险家·2023-11-01 23:29

CTC原理介绍

CTC出现的背景在序列学习任务中，RNN对训练样本一般有这样的依赖

minjialong·2023-11-01 19:49

机器学习-基本知识

任务类型◼有监督学习(SupervisedLearning)每个训练样本x有人为标注的目标t，学习的目标是发现x到t的映射，如分类、回归。

愚公移山山不愚·2023-10-31 16:20

MAE-DFER: Efficient Masked Autoencoder for Self-supervised Dynamic Facial Expression Recognition

本文的动机现有的DFER数据集(通常在10K左右，如下表一所示，这比一般的图像/视频分类和人脸识别等研究领域要小得多，有限的训练样本严重限制了它们的进一步发展VideoMAE中使用的vanillaViT

卡拉比丘流形·2023-10-30 08:34

迁移学习（自我归纳总结）

一、背景介绍在现有的机器学习，深度学习和数据挖掘的任务中，通常会假设train和test所使用的数据服从相同的分布，有着相同的特征空间，但在现实应用中，这种理想状态往往难以达到：⑴带标记的训练样本数量有限

hellife·2023-10-29 19:48

【深度学习-吴恩达】L1-2 神经网络基础

神经网络基础课程视频共145min6s2.1二分分类BinaryClassification一些表示方法m：数据集的规模mtrain：训练集规模mtest：测试集规模nx：输入特征向量的维度，简写为n(x,y)：一组单独训练样本

JackSerin·2023-10-29 16:59

机器学习第六章支持向量机学习笔记

如何为一个训练集找到可以划分不同类别样本的划分超平面划分超平面那可以通过一个线性方程来描述使划分超平面的划分结果正确的训练样例称为支持向量两个异类（超平面两边的）支持向量（训练样例）到超平面的距离之和为间隔找到使训练样本具有最大间隔的划分超平面

69ae7603d0cc·2023-10-29 04:28

《机器学习》——第2章模型评估与选择

我们希望学习器能在新样本上表现得很好，为了达到这个目的，应该从训练样本中尽可能学

海鸥丸拉面·2023-10-28 14:27

关于身高体重的编程MATLAB,用身高和或体重数据进行性别分类的实验（一）.doc...

或体重数据进行性别分类的实验(一)学号：班级：组员：20093023239391彭群聂20093023099391吕鑫20093023519392袁暾实验目的用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集

JIAN人依在·2023-10-28 05:22

深度学习中的epoch, batch 和 iteration

使用训练集中的一小部分样本对模型权重进行一次反向传播的参数更新，这样的一部分样本称为：“一批数据”iteration使用一个batch的数据对模型进行一次参数更新的过程，称为“一次训练”epoch：所有的训练样本都在神经网络中进行了一次正向传播和一次反向传播

Code_LiShi·2023-10-27 21:10

【深度学习】BERT变体—BERT-wwm

1.BERT-wwm1-1WholeWordMaskingWholeWordMasking(wwm)是谷歌在2019年5月31日发布的一项BERT的升级版本，主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。

DonngZH·2023-10-27 18:51

图像数据增强算法汇总(Python)

一、数据增强概述数据增强是一种通过使用已有的训练样本数据来生成更多训练数据的方法，可以应用于解决数据不足的问题。数据增强技术可以用来提高模型的泛化能力，减少过拟合现象。

fanstuck·2023-10-27 17:12

数据结构与算法之ID3算法

下面介绍具体的流程：构建决策树的根节点，将所有的训练样本加入该节点。计算每个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为当前节点的划分特征。

躺平的小懒猫·2023-10-27 14:34

【基于Matlab，svm的农作物叶片的识别与分类】GUI,源代码

关于SVM20世纪90年代，支持向量机SVM被Cortes和Vapnik率先研究出，它可在小样本中得到较为精确的训练样本，在非线性中通过转换计算出分类间隔，并能够进行有效的机器学习。

试图清醒kk·2023-10-27 09:35

机器学习之KNN与KNN算法解决鸢尾花分类问题

这里写目录标题kNN（k-NearestNeighborClassification）1、计算步骤:1.算距离（测试样本到训练样本的距离）2.找邻居3.做分类2、算法流程3、Python实现kNN（k-NearestNeighborClassification

San**·2023-10-27 04:19

KNN 算法-实战篇-如何识别手写数字

MNIST是完整的手写数字数据集，其中包含了60000个训练样本和10000个测试样本。sklearn中也有一个自带的手写数字数据集：共包含1797个数据样本，每个样本描绘了一个88*像素的[0,9

码农充电站pro·2023-10-27 00:04

机器学习算法学习kNN（入门）&demo（持续更新）

1.knn算法（1）基本情况：（a）算法机制:给定测试样本x，基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本，然后基于k个训练样本的标签来对测试样本x进行预测——找到距离x合适距离的k个样本，用k个样本的标签来预测

WANG_Qing_qiu·2023-10-26 23:47

手写数字图像识别

2思路（1）删除train文件夹中标签与图像明显错误的样本；（2）样本格式多种多样，将样本统一处理成28*28位深度为8；（3）将图像样本转换为txt格式；（4）将所用样本转换为数组矩阵,形成训练样本；

闪闪发亮的小星星·2023-10-26 20:36

机器学习中mini-batch和batch有什么区别

每个mini-batch包含一定数量的训练样本，通常是2的幂次方，例如32、64或128。模型使用每个mini-batch的样本来进行前向

温柔的行子·2023-10-26 18:24

【博士每天一篇文献-算法】On tiny episodic memories in continual learning

作者通过实证分析了在每个训练样本仅出现一次的连续学习设置中，小型情节记忆的有效性。他们发现一

Better Bench·2023-10-26 17:43

神经网络中epoch、batch、batchsize区别

epoch时期=所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递。为什么要设置多个epoch？因为在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，

ZhangJiQun&MXP·2023-10-26 02:39

机器学习---CNN（创建和训练一个卷积神经网络并评估其性能）上

1.cnn_operations模块cnn_operations类@staticmethoddefcalc_loss(Y,tilde_Y):#训练样本个数n_samples=Y.shape[0]#网络代价

三月七꧁ ꧂·2023-10-24 08:39

模式识别——正态训练样本分类估计

涉足模式识别，对根据已知训练样本生成分类器进行分类估计，主要分为有监督和无监督两部分对了入门，先了解一下有监督的贝叶斯决策和无监督的Pazern窗估计贝叶斯决策贝叶斯决策，即根据先验概率P(wi)和类条件概率

Owen_Q·2023-10-24 05:33

基于图像字典学习的去噪技术研究与实践

字典学习简介字典学习是一种无监督学习方法，旨在从一组训练样本中学习出一个稀疏表示的字典。在图像处理中，字典学习的目标是通过学习图像的稀疏表示字典，实

mYlEaVeiSmVp·2023-10-23 03:30

决策树的原理、方法以及python实现——机器学习笔记

******TheMachineLearningNotingSeries******决策树（DecisionTree）是机器学习的核心算法之一，在较小训练样本或有限计算资源下仍有较好表现，它包括分类树和回归树

搏努力概形·2023-10-22 19:05

自然语言处理实战项目9-大语言模型的训练与文本生成过程，详细步骤介绍

首先，需要准备一个庞大的文本数据集作为训练样本，这些文本可以是网页、书籍、新闻等大量的非结构化文本数据。

微学AI·2023-10-22 12:20

关于对抗样本需要知道的

经典例子对抗性样本的存在是因为数据维度通常过高，即使考虑所在的子区域，往往还是过高，对整个（数据分布的）空间的的手术是不可行的，在训练样本没有覆盖的区域，无论该区域示范属于数据分布所在的区域，无论模型强不强

小菜变大菜·2023-10-22 06:44

遗传编程（GA，genetic programming）算法初探，以及用遗传编程自动生成符合题解的正则表达式的实践...

对于这些机器学习算法来说，唯一的灵活性体现在参数搜索空间上，向算法输入样本，算法借助不同的优化手段，对参数进行调整，以此来得到一个对训练样本和测试样本的最佳适配参数组。

weixin_30300225·2023-10-22 05:49

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 2

间隔定义为分隔的超平面（决策边界）之间的距离，距离超平面最近的训练样本称为支持向量。如图3.10所示：图3.10：SVM最大化决策边界

矢寸心·2023-10-21 12:14

神经网络中的反向传播：综合指南

二、关于梯度反向传播反向传播算法的工作原理是计算每个训练样本的预测输出和实际输出之间的误差，然后

无水先生·2023-10-20 07:45

主动学习(Active Learning)介绍

我们使用一些传统的监督学习方法做分类的时候，往往是训练样本规模越大，分类的效果就越好。

KBAC·2023-10-20 00:19

吴恩达深度学习--m个样本的梯度下降