训练样本第7页

神经网络DNN的前向传播和后向传播

假设一共是L层的网络，每层的神经元的数目可以用n^[l]表示，l=0...L.训练样本的总数用m表示。前向传播在第l层的线性函数和激

千足下·2023-09-20 08:18

生成对抗网络(GAN)生成MNIST数据

GAN是一种基于博弈论的生成式网络，它是2014年有IanGoodfellow提出，主要解决的是如何从训练样本中学习出新的样本。

Forever__ _·2023-09-20 07:08

【数据挖掘】第4章分类：基本概念与技术

基本概念与技术4.1分类的基本概念分类任务示例分类的定义：测试集、训练集、预测测试集建立分类模型的一般方法第一步：建立模型步骤一：将样本转化为等维的数据特征步骤二：选择与类别相关的特征步骤三：分别得到训练样本集和测试样本集第二步

小手の冰凉·2023-09-20 05:48

分类算法（KNN算法）

其中，k表示选取距离待分类对象最近的k个训练样本，将这些样本的类别作为待分类对象的类别进行判定。在分类问题中，KNN算法的基本步骤如下：1.计算训练集中每个样本和待分类对象之间的距离。

IKUN家族·2023-09-20 00:13

集成学习方法——随机森林

具体步骤如下：随机选择部分训练样本集；随机选择部分特征子集；构建决策树，对每个节点进

·2023-09-19 12:09

PyTorch深度学习（四）【加载数据集、多分类问题】

第一个：Epoch.当所有的训练样本进行了一次前向传播和反向传播，整个过程就叫做一个Epoch,也就是说把所有样本都参与了训练就叫做一个Epoch。

每天都是被迫学习·2023-09-18 20:23

机器学习算法基础--逻辑回归

目录1.数据收集及处理2.数据提取及可视化3.逻辑回归训练样本并且测试4.绘制散点决策边界逻辑回归的方法已经在数学建模里面讲过了，这里就不多讲了。本篇我们主要是利用逻辑回归的方法来求解分类问题。

Danceful_YJ·2023-09-17 13:34

一张图读懂Batch Normalization

但对于Conv2来说的输入特征矩阵就不一定满足某一分布规律了，因为经过Conv1之后的分布规律就不确定了（这里所说的满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律，理论上是指整个训练样本集所对应的

咸鱼翻身的路上·2023-09-17 01:13

深度学习中Epoch、Batch以及Batch size的设定

（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。

梦在黎明破晓时啊·2023-09-16 22:17

《机器学习基石前四章复习》

【引言】训练样本D和最终测试h的样本都是来自同一个数据分布，这是机器能够学习的前提。

圈圈圈小明·2023-09-16 21:24

先验概率, 后验概率, 似然函数, 证据因子

证据因子理论假设有变量和,表示特征,表示我们关心的变量,可以是分类变量或者连续变量.那么,关于的先验概率为,关于的后验概率为,似然函数为,证据因子,根据全概率公式和贝叶斯公式可以得到它们之间的关系,预先假设有种取值:根据训练样本

风清云流·2023-09-16 18:49

性能度量

在无监督学习(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的。无监督学习的目标：通过对无标记训练样本的学习来揭露数据的内在性质以及规律。

dreampai·2023-09-16 06:22

数据科学（机器学习: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。

GHope·2023-09-16 02:54

【Spatial-Temporal Action Localization（三）】论文阅读2018年

训练样本的数量有多重要？2.AProposal-BasedSolutiontoSpatio-TemporalActi

三木今天学习了嘛·2023-09-16 02:04

高光谱遥感笔记2022.4.18

光谱特征选择与特征提取光谱数据库与光谱分析光谱数据库的意义作为标准参考光谱或训练样本，为定量、定性识别分类模型及软件提供基本数据源例子：美国地质调查局的USGS光谱库喷气推进实验室的JPL标准物质成份波谱库

Baron张·2023-09-15 09:41

linux手写数字识别,OpenCV 3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别

前言：SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法mnist是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM一个常用的SVM框架OpenCV3.0中的ml包含了很多的

Photosource·2023-09-14 22:13

OUC2023机器学习期末考试（回忆版）

的考试范围是前十章一、名词解释基本的概念，难度不大二、计算题计算查准率P、查全率R计算基于多项式核函数映射的三阶核矩阵三、简答题类似下题数据集包含100个样本，其中正反例各一半，假定学习算法所产生的模型是将新样本预测为训练样本数较多的类别

江野_c·2023-09-14 00:36

arcgis server10.8环境配置深度学习环境

这些工具允许您生成训练样本数据集并将其导出至深度学习框架，以开发深度学习模型。然后，您可以执行数据推断工作流，如影像分类和对象检测。

GIS哼哈哈·2023-09-13 14:43

样本量极少如何机器学习？最新Few-Shot Learning综述

在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习

Evan-yzh·2023-09-13 06:17

样本量极少如何机器学习？看看这篇Few-Shot Learning综述

在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。

人工智能与算法学习·2023-09-13 06:17

机器学习同样数量样本和目标_样本量极少如何机器学习？Few-Shot Learning概述

在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。

士节·2023-09-13 06:17

【论文解读】元学习：MAML

一、简介元学习的目标是在各种学习任务上训练模型，这样它就可以只使用少量的训练样本来解决新任务。论文所提出的算法训练获取较优模型的参数，使其易于微调，从而实现快速自适应。

Scc_hy·2023-09-12 06:57

朴素贝叶斯学习笔记

miahuang·2023-09-11 03:20

基于Python的EXCEL表格匹配

其中一个是从遥感数据中提取的变量数据，另一个是站点数据，依据站点ID（Station_Id_d），数据获取日期（Date）和数据获取时间（Time）进行两个表格数的匹配，将匹配好的数据存入新的表格，作为训练样本数据

qq_43444176·2023-09-10 18:59

监督学习概述

这些数据称为训练数据，由一组训练样本组合。监督学习主要包括分类和回归。当输出被

慎铭·2023-09-09 19:18

Halcon参考手册, 第二十四章 Segmentation，分割 (持续更新中)

第二十四章Segmentation，分割24.1Classification,分类操作符列表add_samples_image_class_gmm将图像中的训练样本添加到高斯混合模型的训练数据中。

萧泊·2023-09-08 07:45

机器学习第三章课后习题

3.1试析在什么情形下式(3.2)中不必考虑偏置项b.1、训练样本中存在属性为固定值（常量），wxi等价于偏置项b2、分析属性值的变动对标志值的影响程度时，不用考虑b3、当训练的样本集为原样本集中每个样本与任意一个样本之差时

69ae7603d0cc·2023-09-08 06:39

机器学习——随机森林特征选择及周期性分析

一、随机森林随机森林由LeoBreiman提出，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林，新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定

泡泡怡·2023-09-08 06:24

机器学习 | 降维：LDA

本篇整理转载于CSDN博主「Be-real」的原创文章，原文链接文章目录LDA基本思想二分类LDA原理LDA算法流程LDA降维VSPCA降维LDA基本思想给定带有标签的训练样本集，设法将样本投影到一条直线上

啦啦右一·2023-09-08 05:30

LLaMA(Open and Efficient Foundation Language Models )论文解读(二)

训练时长、功耗及碳排放量LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModelspaperhttps://arxiv.org/pdf/2302.13971v1.pdf1训练样本

晚点吧·2023-09-07 20:51

loss.sum.backward()为什么要sum()?

然而，虽然这些更奇特的对象确实出现在高级机器学习中（包括深度学习中），但当调用向量的反向计算时，我们通常会试图计算一批训练样本中每个组成部分的损失函数的导数。

闪闪发亮的小星星·2023-09-06 10:16

[Machine Learning][Day1]监督学习和无监督学习

应用1：数据回归拟合模型完成训练后会对训练样本做数据回归拟合。当输入一个之前从来没有输入过的x时，

思则变·2023-09-05 15:06

构建机器学习项目

如果例子的效果不理想，你的脑海里会涌现出很多提升准确率的思路：1.收集更多的数据2.增大训练样本多样性3.使用梯度下降法训练更长的时间4.换一种优化算法，比如Adam算法5.尝试更复杂或更简单的神经网络

带刺的小花_ea97·2023-09-04 19:15

SVM(支持向量机)的原理

由简至繁的模型包括：当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个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，学习一个线性支持向量机；当训练样本线性不可

ghostdogss·2023-09-04 03:04

大模型训练的性能指标：吞吐率 Throughput 是指什么？

神经网络的吞吐量（Throughput）定义为网络模型在单位时间内（例如，1s）可以处理的最大输入的训练样本数据。以下转载自h

taoqick·2023-09-04 02:40

Rethinking the Role of Pre-ranking in Large-scale E-Commerce Searching system

来源：KDD’2023TaobaoSearch文章目录ASHASMOL训练样本训练目标蒸馏精排总结反思粗排在大规模电商搜索系统中的角色。

Miha_Singh·2023-09-04 01:43

智能推荐系统的秘密武器：揭秘K最近邻算法

KNN算法的步骤如下：准备数据集：收集包含已知标签的训练样本集，其中每个样本有多个特征。同时，也需要一个包含未知样本的测试数据集。选择K值：确定K的值，即要考虑多少个最近邻居的标签来进行预测。

Walter Sun·2023-09-03 21:14

how to calculate f1/recall/etc for multiclasses/labels

sklearn在计算例如f1的时候，可以选择average属性未'maco'或者'weighted'，前者计算每一类的值然后做平均，后者考虑每一类在训练样本中的数量占比，然后做加权！

zyc_c054·2023-09-03 11:02

Understanding Black-box Predictions via Influence Functions阅读笔记

UnderstandingBlack-boxPredictionsviaInfluenceFunctions阅读笔记1.案例1----理解模型行为2.案例2----生成对抗训练样本3.案例3----调试域不匹配

喝过期的拉菲·2023-08-31 02:52

人工神经网络的学习方式

首先用随机值初始化权重，没过一个训练样本，会计算出网络偏差，根据网络总偏差，反向遍历各层，计算出各层内部之间的偏差。根据各层的误差来调整权重。调整权重使用的方法有梯度下降法，和随机梯度下降法两种。

懒生活·2023-08-30 22:13

神经网络中的优化算法

【嵌牛正文】首先，我们惯用的方法是“梯度下降法”，称为GradientDecent，就是把所有的训练样本丢进去训练一次之后，把W和b更新一次，然后重复这个过程，具体重复多少次就看我们的“迭代次数”是多少

张小文_f7d4·2023-08-30 19:47

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（二十）：图像增强、微调

AI学习目录汇总1、图像增强图像增强可以扩展训练样本数量、减小对某个属性的依赖。

郭老二·2023-08-30 09:45

Pytorch-以数字识别更好地入门深度学习

MNIST数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每张图像的大小为28x28像素，这样的数据量非常适合在GPU上进行并行计算。2.标签简单，易于理解。

Chukai123·2023-08-30 07:03

使用生成式模型自动生成训练样本，image-to-image Stable diffusion

文章大纲样本稀疏与对应的解决方案如何解决工业缺陷检测小样本问题参考1：AIDG(ArtificialIntelligentDefectGenerator)参考2：灵感来源:Image-to-ImageDiffusionModels参考文献与学习路径参考博文数据集算法缺陷检测库huggingface样本稀疏与对应的解决方案1.数据层面数据增广数据增广，就是尽可能产生更多的样本，比如，一张图像，通过裁

shiter·2023-08-29 14:17

机器学习十大算法之一：决策树

学习过程：通过对训练样本的分析（通过信息熵等）来划分树的结构,确定树节点对应的属性；预测过程：将测试数据从根节

ckriser·2023-08-29 06:24

吴恩达机器学习——正则化

7.1过拟合的问题过拟合问题简单来说就是泛化能力差：所建的机器学习模型在训练样本中准确率很高，在验证数据集中准确率低——也就是说模型难以推广到新的数据。

SCY_e62e·2023-08-29 00:26

机器学习类别不平衡解决方法

1、前言对于分类任务，经常会遇到类别不平衡问题（不通类别训练样本数目差距较大），本文将对该问题给出常见的解决方法。

田浩thao·2023-08-28 16:41

欠拟合和过拟合

欠拟合：所建的学习模型和训练集和测试集中均表现不佳，增加和组合特征改善过拟合：所建的学习模型在训练样本中表现优越，在测试数据集中表现不佳，增加并清洗数据（减少噪声），减少维度欠拟合解决方法：1.添加其他特征项

Vurtex·2023-08-28 10:02

从VAE到Diffusion生成模型详解(1)：变分自编码器VAE

如下图所示，希望学习到一个模型pmodel(x)p_{model}(x)pmodel(x)，它与训练样本的分布pdata(x)p_{data}(x)pdata(x)相近从下图可以更形象的解释，假设

orangerfun·2023-08-28 06:55

算法笔记：KD树

1引入原因K近邻算法需要在整个数据集中搜索和测试数据x最近的k个点，如果一一计算，然后再排序，开销过大引入KD树的作用就是对KNN搜索和排序的耗时进行改进2KD树2.1主体思路以空间换时间，利用训练样本集中的样本点

UQI-LIUWJ·2023-08-27 12:19

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