训练集

Epoch

例如：若训练集有10,000个样本，则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch（批次）：数据集被分割成的小组（如每批32个样本）。Iterat

老兵发新帖·2025-07-23 14:15

深度学习图像分类数据集—百种病虫害分类

数据集信息介绍：百种病虫害识别分类，训练集45095张，验证集7508张，测试集22619张具体类别为以下：insect_classes=["rice_leaf_roller","rice_leaf_caterpillar

AI街潜水的八角·2025-07-23 14:12

过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶

而过拟合是在训练集的范围内表达能力过强，导致完全拟合了训练集。解决

Ryan_sz1·2025-07-23 13:49

【机器学习【9】】评估算法：数据集划分与算法泛化能力评估

文章目录一、数据集划分：训练集与评估集二、K折交叉验证：提升评估可靠性1.基本原理1.1.K折交叉验证基本原理1.2.逻辑回归算法与L22.基于K折交叉验证L2算法三、弃一交叉验证（Leave-One-Out

roman_日积跬步-终至千里·2025-07-20 22:53

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。

·2025-07-07 13:34

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢

star_and_sun·2025-07-07 12:23

Python 数据分析与可视化 Day 14 - 建模复盘 + 多模型评估对比（逻辑回归 vs 决策树）

F1等指标为后续模型调优与扩展打下基础一、本周流程快速回顾步骤内容第1天高级数据操作（索引、透视、变形）第2天缺失值和异常值处理第3天多表合并与连接第4天特征工程（编码、归一化、时间）第5天数据集拆分（训练集

蓝婷儿·2025-07-07 08:21

2020-10-30

极片缺陷检测模型验证报告：1：数据准备训练集：326张验证集：81张2：模型准备模型：yolov33：训练参数设置epochs:4603batch_size:8device:RTX2080Ticfg:yolov3

Victor Zhong·2025-07-06 19:53

小数据量在paddleocrv4/5训练精度不高的原因探讨

问题：训练集有69张，验证集有48张,每张图的尺寸为2592*1396或接近这个尺寸，每张图约有50到60个目标,且每张图有较多的密集小目标，这些目标区域分别是一些文字或字母或数字。

·2025-07-06 01:37

Python训练营-Day11

3.贝叶斯优化（2种实现逻辑，以及如何避开必须用交叉验证的问题）4.time库的计时模块，方便后人查看代码运行时长#LightGBM-网格优化print("\n---3.网格搜索优化LightGBM(训练集

m0_72314023·2025-07-05 20:56

Class5多层感知机的从零开始实现

Class5多层感知机的从零开始实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#设置批量大小为256batch_size=256#初始化训练集和测试集迭代器

Morning的呀·2025-07-05 09:09

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split函数深度解析一、为什么需要划分训练集和测试集？

宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

Step-by-Step Diffusion&Flow Model Notes

例如，假设我们有一组狗的图像训练集，这些图像来自某个潜在分布pdogp_{\text{dog}}pdog，我

克斯维尔的明天_·2025-07-03 16:31

感知机学习

：从输入空间Rn到输出空间{+1,-1}的函数映射:f(x)=sign(w*x+b)模型参数：w----权值向量b----偏置wx+b=0-----分离超平面方程数据集{(xi,yi)}with1给定训练集

Collin_NLP·2025-07-01 15:34

深度学习使用Pytorch训练模型步骤

将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型：选择模型架构，例如决策树、神经网络等。初始化模型参数（权重和偏置）。3.选择损失函数：根据任务类型（如分类、回归）选择合适的损失函数。4.选择优化

vvvdg·2025-06-30 01:29

【AI大模型】26、算力受限下的模型工程：从LoRA到弹性智能系统的优化实践

然而，对于大多数企业和研究者而言，动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时，模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非

无心水·2025-06-29 09:37

Python学习Day10

数据集的划分机器学习模型建模的三行代码机器学习模型分类问题的评估对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估importpandasaspdfile_path="heart.csv"data=pd.read_csv(file_path)data.info()data.isnull().sum()#划分训练集和测试机

m0_64472246·2025-06-26 03:39

OSS与NAS混合云存储架构：非结构化数据统一管理实战

AI训练集管理面临的核心挑战：数据规模爆炸式增长与访问模式多样化的矛盾。

·2025-06-25 15:39

深度学习--一个分类的例子

所依托的训练集和测试集都是由datasets.MNIST获取到的。步骤下载数据现在来介绍加载MNIST数据集并准备训练和测试数据的逻辑。

惊讶的猫·2025-06-24 04:35

【人工智能-练习】三个案例搞明白机器学习中的三大任务：分类、回归、聚类

文章目录一、分类任务结果代码解释导入必要的库配置字体生成模拟数据集拆分数据集数据标准化逻辑回归分类器预测并计算准确率绘制分类效果定义决策边界绘制函数绘制训练集和测试集的分类效果二、回归结果代码解释1.导入库

若北辰·2025-06-23 09:29

KNN算法数字识别实战：训练集、测试集与代码实现

本文通过构建数字识别任务的训练集和测试集，并提供完整的代码实现，向读者展示如何使用KNN算法进行数字识别。

Aurora曙光·2025-06-22 20:28

Python训练营-Day37-早停策略和模型权重的保存

1.记录训练集的损失函数可以观察是否过拟合#记录损失值并更新进度条if(epoch+1)%200==0:losses.append(loss.item())epochs.append(epoch+1)#

·2025-06-21 08:10

【python深度学习】Day 37 早停策略和模型权重的保存

知识点：过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint，还包含训练状态早停策略作业：对信贷数据集训练后保存权重，加载权重后继续训练50轮

抽风的雨610·2025-06-21 07:06

【额.......】如何防止过拟合？

实现步骤划分数据集：将数据分为训练集、验证集（如80%-20%）。监控指标：选择验证集

努力努力再努力呐·2025-06-12 10:47

表格数据处理大语言模型训练新范式：交叉验证与混合训练集构建

当前技术领域痛点在数字化办公场景中，表格数据处理面临着两大核心挑战：一是现有大语言模型对表格数据处理的准确率普遍偏低；二是不同格式的表格（如文档嵌入表格与电子表格）需要采用完全不同的处理方法。传统解决方案通常存在以下问题：推理能力不足：现有benchmark提供的简短答案无法支持复杂表格操作所需的推理过程数据多样性有限：训练数据主要集中在表格查询操作，缺乏更新、合并、绘图等实际办公需求格式适应性差

CodePatentMaster·2025-06-12 01:41

Python | opencv实现视频抽帧，截取视频图片积攒训练集

在机器学习和计算机视觉领域，训练集的构建往往需要大量图像数据。视频作为动态图像的集合，通过抽帧技术可以快速生成成百上千张图片。

猫行迹·2025-06-11 05:51

基于 LoRA 和 GRPO 的 Qwen2.5-3B 数学推理模型微调示例

二、关键技术与实现细节1.数据处理数据集：使用GSM8K数学推理数据集的训练集，包含问题（question）和带推导过程的答案

大鹏的NLP博客·2025-06-10 03:15

机器视觉开发-使用yolo训练和验证自己的模型

创建一个.yaml格式的配置文件，如Goods.yamlpath:D:\Desktop\Python文件\仿真单件分离系统\Goods#数据集根路径train:images/train#训练集路径val

派葛穆·2025-06-09 05:45

机器学习——XGBoost

给定一个大小为m的训练集，重复B次，使用有放回抽样创建一个大小为m的新训练集，然后在新的数据集上训练决策树，因此第一次通过这个循环时，我们可能会像这样创建一个训练集，并像这样训练决策树，这里是我们要改变算法的地方

小卷心菜.·2025-06-07 15:49

层次聚类python实现_层次聚类和随机森林（python实现）

随机森林步骤：从原始训练集中使用Bootstraping方法随机有放回采样选出m个样本，共进行

weixin_39813009·2025-06-07 12:58

《Pytorch深度学习实践》ch5-Logistic回归

------B站《刘二大人》1.Classification经典的分类数据集：MNIST（0-9）导入数据集：（路径，训练集/测试集，是否下载）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.MINIST

拾零吖·2025-06-06 13:18

python37天打卡

知识点回顾：过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint，还包含训练状态早停策略作业：对信贷数据集训练后保存权重，加载权重后继续训练50

zdy1263574688·2025-06-05 04:34

DAY43打卡

找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件fruit_cnn_project/├─data/#存放数据集（需手动创建，后续放入图片）│├─train/#训练集图像

weixin_71046789·2025-06-03 10:50

【深度学习】数据集的划分比例到底是选择811还是712？

1引入在机器学习中，将数据集划分为训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）和测试集（TestSet）是非常标准的步骤。

猫天意·2025-06-03 00:07

python怎么训练模型_python svm 怎么训练模型

准备工作手写数字识别的原理是将数字的图片分割为8X8的灰度值矩阵，将这64个灰度值作为每个数字的训练集对模型进行训练。手写数字所对应的真实数字作

weixin_39529903·2025-06-02 15:01

科研经验贴：AI领域的研究方向总结

关键作用：数据划分：训练集：用于模型参数学习。验证集：调整超参数（如学习率、正则化强度），防止过拟合。测试集：评估模型的泛化能力（需确保未参与训练或调参）。

勤劳的进取家·2025-05-30 18:19

Torchvision的数据集使用

/dataset文件夹中，train（是否为训练集），download（是否下载），train_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",

Indulge in the deam·2025-05-29 07:33

python打卡day37

早停策略和模型权重保存知识点回顾：过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标模型的保存和加载仅保存权重保存权重和模型保存全部信息checkpoint，还包含训练状态早停策略是否过拟合，可以通过同步打印训练集和测试集的

(・Д・)ノ·2025-05-28 00:19

数据集划分与格式转换：从原始数据到模型训练的关键步骤

本文将详细介绍如何将图片和标注数据按比例切分为训练集和测试集，以及常见的数据格式转换方法，包括JSON转YOLO格式和XML转TXT格式。

石去皿·2025-05-26 16:05

人脸表情识别数据集分享（内含AffectNet、Rafdb、Ferplus等数据集）

我通过官方渠道找的AffectNet数据集有几十个G，都是没有裁剪过的，我下载下来都费劲，完整跑一次还得要两周...并且affectnet和ferplus都是按表情类别分文件夹存储的，而Raf-db是所有训练集

Michael-Jay·2025-05-25 05:16

机器学习——调参

调参的最终目的是要使训练之后的模型检测物体更精确，向程序的方向更靠近一步的话，就是使得损失函数（例如SSD中的loss）尽量小（因为利用训练集训练出来的模型质量在训练过程中只能靠验证集来检测）。

qq_34872501·2025-05-24 01:36

CNN手写数字识别/全套源码+注释可直接运行

训练集（trainingset）由来自250个不同人手写的数字构成，其中50%是高中学生，50%来自人口普查局（theCensusBureau）的工作人员。

huohuopro·2025-05-22 06:27

分类预测 | Matlab实现PNN概率神经网络多特征分类预测

随机打乱数据集，按类别分层划分训练集（70%）和测试集（30%

机器学习之心·2025-05-21 22:29

深度学习中的正则化方法与卷积神经网络基础

笔记1正则化方法1.1什么是正则化防止模型过拟合(训练集效果好,测试集效果差),提高模型泛化能力一种防止过拟合,提高模型泛化能力的策略L1正则:需要通过手动写代码实现L2正则:SGD(weight_decay

郜太素·2025-05-21 21:22

AI产品经理需要懂的技术全景图

了解模型构建模型构建流程涉及角色每个角色工作内容清楚知道每个角色该做什么，需要花费多少成本，用于项目管控算法知识常见算法算法原理适用场景知道什么场景下，可以通过什么算法技术来解决问题，能够解决到什么程度模型相关技术名词偏差与方差、过拟合欠拟合、特征清洗与数据变换、训练集

数亦有术·2025-05-21 10:10

二手车交易价格预测

为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。

啥都会一点研究生·2025-05-20 23:30

零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测

为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。

2301_80264808·2025-05-20 22:27

11.19 机器学习-岭回归+拉索回归+逻辑回归

#欠拟合训练不够#过拟合训练太够了噪声也学进去了#一般来说w的值越大误差越大w的值小误差小但也不能太小不然失去了应用的意义#防止欠拟合和过拟合的方式就岭回归和拉索回归正则化#本质上就是牺牲模型在训练集上的正确率来提高推广

Seeklike·2025-05-20 02:48

loso训练策略

问：loso训练策略是保留一个受试者作为测试集，其他受试者作为训练集那在一个epoch中，是只有一个受试者作为测试，还是说在这个一个epoch中每个受试者都轮流作为测试呢？

一只波加猹~·2025-05-20 01:12

模型评估与调优(PyTorch)

交叉验证方法Holdout验证K折交叉验证留一验证十折交叉验证网格搜索交叉验证随机搜索PyTorch实现交叉验证源代码地址代码内容准确度为0的问题分析和解决解决方法：❌原始错误原因分析1.数据分布不合理2.训练集和验证集无

缘友一世·2025-05-19 22:23

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