训练集

粉尘识别数据集——工地/矿下粉尘数据识别，数据集已划分，YOLO格式-有权重，相关指数，map相当高

数据集已经按照标准的数据划分方法分为训练集、验证集和测试集，并且以YOLO格式进行了标注。

毕设宇航·2024-09-14 07:12

Tensorflow中Keras搭建神经网络六步法及参数详解 -- Tensorflow自学笔记12

2.指定输入网络的训练集和测试集如指定训练集的输入x_train和标签y_train，测试集的输入x_test和标签y_test。

青瓷看世界·2024-09-08 21:00

fastText 情感分类

情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多，但是有了词嵌入，即使只有中等大小的标记的训练集，你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子：“这个衣服质量不错

dreampai·2024-09-07 02:57

【机器学习】K近邻

2.K近邻K近邻算法（KNN）的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离，选取距离最近的K个样本，根据这些样本的标签进行分类或回归。

可口的冰可乐·2024-09-06 06:23

Spark入门：KMeans聚类算法

与监督学习（如分类器）相比1，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。

17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

YOLOv8模型参数详解

data：数据集配置文件的路径，包含了训练集和验证集的信息。epochs：训练的轮数。patience：早期停止的耐心值，表示在没有进一步改进后多少轮后停止训练。

AdaCoding·2024-09-06 04:12

【机器学习】任务二：波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化

波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一：导入所需的模块和包2.1.2步骤二：从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三：加载本地CSV数据集2.1.4步骤四：划分特征和目标变量2.1.5步骤五：划分训练集和测试集

FHYAAAX·2024-09-04 21:16

Zero-Shot Image Classification总结

1任务说明现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者featuremap，然后对每一个类引入一个语义标签，可能是属性标签（attributelabel

夏日小光·2024-09-04 16:56

训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因

每一个epoch训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率，这种现象不太常见，可能有以下几个原因：1.数据增强过强如果你在训练集上使用了较强的数据增强（如随机翻转、ColorJitter等），而验证集和测试集仅进行了基础的预处理

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

识别实验笔记和经验总结

在进行图像分类模型对比实验时，为了确保对比的公平性和可靠性，以下几个因素需要重点考虑：数据集的一致性：数据集分割：确保训练集、验证集和测试集的划分是一致的。各模型使用相同的训练数据和测试数据。

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

其中，训练集为120景图像，验证集为

GIS潮流·2024-09-01 18:33

Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记

实践方法论训练模型的基本步骤：（如下图所示）用训练集训练模型，（最终得出来最优的参数集）将最优参数集带入模型中，用测试集测试模型（人话：将最优参数集带入原来函数中，用测试集的x值计算y值）（这个过程就叫做预测

weixin_75033552·2024-09-01 17:22

机器学习（2）单变量线性回归

在监督学习中，我们有一个数据集，这个数据集被称为训练集（TrainingSet）。我们用小写字母m来表示训练样本的数目。

天凉玩个锤子·2024-08-31 19:47

工地工程车分类检测数据集 6300张带标注 voc yol

数据集组成训练集：用于训练模型，包含约5000张图像。验证集：

计算机视觉从业者·2024-08-30 11:30

sklearn 评估模型常用函数

这些指标和工具可以帮助你了解模型在训练集和测试集上的表现，以及模型是否能够很好地泛化到未见过的数据。以下是一些`sklearn.metrics`中常用的函数和指标：1.

小Z资本·2024-08-29 19:45

AI学习记录 - 对抗性神经网络

有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后，一般会先看他的损失函数是什么，看他的训练集是什么，训练集是什么，代表我使用模型的时候，输入是什么类型的数据。

victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

机器学习——支持向量机

_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集

酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2训练集和验证集

格图素书·2024-08-28 09:28

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。

moyao_miao·2024-08-26 11:21

基于YOLOv8的无人机高空红外（HIT-UAV）检测算法，新的混合型扩张型残差注意力(HDRAB)助力涨点（二）

)，去除图像采集或传输过程中产生的真实噪声(即空间变异噪声)1）混合型扩张型残差注意力(HDRAB)：mAP从原始的0.773提升至0.7791.无人机高空红外数据集介绍无人机高空红外检测数据集大小，训练集

AI小怪兽·2024-08-25 21:57

cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化

其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；（2）由于ANN的输出结

阳阳2013哈哈·2024-08-25 03:08

机器学习：knn算法实现图像识别

2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4

夜清寒风·2024-08-24 00:52

基于R语言遥感随机森林建模与空间预测

在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。

weixin_贾·2024-08-22 05:23

零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估

文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估

一只特立独行猪·2024-03-27 02:49

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤

将数据集划分为训练集、验证集和测试集。选择模型架构：根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构，如卷积神经网络（

longerVR·2024-03-08 00:21

【机器学习笔记】 9 集成学习

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了

RIKI_1·2024-02-20 21:07

tenorflow

importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#直接送数据集中读取训练集和测试机

小鱼儿小于儿·2024-02-20 20:34

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

训练集和测试集各5000张，进行目标检测，写出选择的模型以及设计方案？样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

【机器学习笔记】13 降维

在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。

RIKI_1·2024-02-20 11:13

【机器学习笔记】8 决策树

以下小美相亲的例子就是决策树决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出

RIKI_1·2024-02-20 11:39

Sora技术报告——Video generation models as world simulators

2.3SpacetimeLatentPatches2.4Scalingtransformers用于视频生成2.5可变的持续时间，分辨率，宽高比2.6抽样的灵活性2.7改进框架和构图2.8为视频生成字幕，作为训练集

我想静静，·2024-02-20 01:24

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。

RIKI_1·2024-02-19 23:52

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。

RIKI_1·2024-02-19 19:38

深度学习优化算法

虽然深度学习在ImageNet上取得了巨大成功，但是一个现实的问题是，很多应用的训练集是较小的，如何在这种情况下应用深度学习呢?有三种方法可供读者参考。

丁引·2024-02-19 13:42

生成式网络与判别式网络

生成式网络（GenerativeNetworks）生成式网络旨在学习数据的分布，以便能够生成新的、之前未见过的数据点，这些数据点与训练集中的数据具有相同的分布。简而言之，生成式网络能够“生成”数据。

一条小小yu·2024-02-19 12:23

如何使用Pycharm中的image模块以及导入打开图片（属性）

在学习pytorch深度学习的过程中，通常会使用到大量的数据集，包括训练集和测试集。

JayGboy·2024-02-19 10:00

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力

天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

data mining-基于实例的学习

在基于实例的学习中，训练样本被完全保存起来，并且使用距离函数带来判定训练集中的哪个实例与一个未知的测试实例最近。

crishawy·2024-02-15 09:47

stable diffusion模型微调实战

stablediffusion模型微调实战embeddings准备训练集网络找图片，10~20张，jpg、png、webp等都可以，放到一个文件夹中文件夹的命名为：repeat_文件名其中：repaeat

weixin_45597589·2024-02-14 22:33

stable diffusion参数说明

放大算法一般选择R-ESRGAN4x+ANIME6B宽度、高度控制图片的分辨率，根据选择的大模型的训练集尺寸选择，一般为64的倍数提示词相关性一般选择7~10采样迭代步数代表这幅画画了多少笔，一般

weixin_45597589·2024-02-14 22:03

机器学习：BN层介绍及深入理解

如果训练集和测试集的分布很不相同，那么在训练集上训练好的模型，在测试集上应该不奏效（比如用ImageNet训练的分类网络去在灰度医学图像

是Dream呀·2024-02-14 13:12

21年3月14周末训练感想

2021.3.15周末日记周末两天在图书馆度过,训练了平时一周完成的训练量.周六:4页出图(平时1页/天=4天的训练量),周日:2页联结+3行记忆=50行(平时5行/天,等于10天的训练量)总结:周末时间更加整块,让训练集中化

人无远虑必有近·2024-02-14 04:36

DNN算法的实现

这里只是一个示例，你需要根据你的数据准备实际的训练数据X=randn(100,10);%100个样本，每个样本10个特征y=randi([0,1],100,1);%100个样本的二分类标签%将数据分成训练集和测试集

qq_51497433·2024-02-13 23:47

利用滑动窗口法来制作时序数据集

什么是数据滑窗进行机器学习时，一般都要涉及到划分训练集和测试集的步骤。特别地，在做数据预测时，一般把预测的依据（也就是历史数据）称作X，把需要预测的数据称为y。

Stanford_sun·2024-02-13 21:57

00005. 在朴素Bayes模型中，为什么需要Laplace平滑？

统计学上，在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。

deBroglie·2024-02-13 15:31

深度学习基础

datamismatchwhatisdatamismatchhowtosolvedatamismatchdatasynthesis数据合成迁移学习与预训练/微调什么时候用迁移学习highvariance/datamismatchwhatisdatamismatch如果训练集和验证集的

EEPI·2024-02-13 10:48

多元回归分析 | LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）

多元回归分析|LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）目录多元回归分析|LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计预测结果评价指标LASSO回归训练集平均绝对误差

前程算法屋·2024-02-13 06:02

R语言拆分测试集和训练集（1）

方法1：sample#拆分数据集#生成模拟数据集set.seed(5)data_mo<-data.frame(a1=rnorm(20,30,5),a2=rgamma(20,50,10),a3=rnorm(20,13,4),row.names=1:20)#1使用sampleset.seed(1)index<-sample(nrow(data_mo),nrow(data_mo)*0.7)indextr

weixin_49320263·2024-02-13 00:34

使用R语言建立回归模型并分割训练集和测试集

通过简单的回归实例，可以说明数据分割为训练集和测试集的必要性。

环能jvav大师·2024-02-13 00:33

机器学习：过拟合和欠拟合的介绍与解决方法

过拟合过拟合的表现模型在训练集上的表现非常好，但是在测试集、验证集以及新数据上的表现很差，损失曲线呈现一种高方差，低偏差状态。

是Dream呀·2024-02-12 19:05

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