训练集第10页

深度学习设计基于Tensorflow卷积神经网络猫的品种识别系统

将图片数据集按照训练集、验证集和测试集的比例划分。可以使用脚本自动实现，或者手动划分。

雅致教育·2023-12-04 17:58

一文讲透Python机器学习中的K折交叉验证法

然后，每次都把K-1个子集的并集，也就是约（K-1）/K的样本作为训练集，把1/K的样本作为测试集，基于训练集训练获得模型，基于测试集进行评价，计算测

数据科学作家·2023-12-04 15:56

从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2（训练函数解读、模型训练函数解读、代码逐行解读）

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传从零构建属于自己的GPT系列1：文本数据预处理从零构建属于自己的GPT系列2：语言模型训练3数据加载函数defload_dataset(logger,args):"""加载训练集

机器学习杨卓越·2023-12-04 13:35

【深度学习实验】图像处理（四）：PIL——自定义图像数据增强操作（图像合成；图像融合（高斯掩码））

通过对训练集进行变换和扩充，可以有效地增加数据量，引入样本之间的差异，使模型更好地适应不

QomolangmaH·2023-12-04 12:59

train_test_split函数中random_state参数的含义

train_test_split函数使用random_state参数分析实验过程结论总结前言 train_test_split函数是在机器学习/深度学习算法中，用于划分数据集的函数，按一定的比例划分数据集为训练集和测试集

Alice_lch·2023-12-04 06:26

Keras构建简单CNN详细解析及代码(包括报错处理)

Keras构建CNN参考github源码MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所,是NIST(NationalInstituteofStandardsandTechnology)的缩小版，训练集(trainingset

aliwa.·2023-12-04 06:54

正则化方法：L1和L2、regularization、数据集扩增、dropout

其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在trainingdata上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据却不

遇见百分百·2023-12-04 05:21

小样本目标检测综述__刘浩宇(导航与控制2021)论文阅读

小样本目标检测综述__刘浩宇(导航与控制2021)阅读0、引言早期采用了大量标注样本回归候选框的位置，但后来目标集和训练集数据分布不同导致检测效果下降。

Mrwei_418·2023-12-04 04:19

西瓜书-第1章-绪论笔记

有的文献用“模型”指全局性结果（例如一颗决策树），用“模式‘指局部性结果（例如一条规则）基本术语数据集、训练集、测试集；监督学习·····等等机器学习的目标是使学得的模型能很好的适用于新样本，即泛化能力

一燊芊芊·2023-12-04 04:43

【人工智能Ⅰ】实验6：回归预测实验

实验6回归预测实验一、实验目的1：了解机器学习中数据集的常用划分方法以及划分比例，并学习数据集划分后训练集、验证集及测试集的作用。2：了解降维方法和回归模型的应用。

MorleyOlsen·2023-12-04 00:20

基于U-Net 的图像分割（使用Crack 500数据集）

文章目录0.环境要求1.加载包和数据集1.1加载包1.2加载数据2.加载和增强图像Generator3.对训练集做增强用于下面的训练模型3.构建ResUNet模型4.Loss&Compile5.Training6

智能建造小硕·2023-12-03 22:21

模型性能评估（第三周）

一、模型评估把数据集划分成训练集和测试集，用训练集训练模型和参数，然后在测试集上测试他的表现。如下图所示，第一行是线性回归通常的代价函数形式，我们需要将其最小化来获取参数、b。

叫小侯的小白程序员·2023-12-03 11:06

模式识别与机器学习（七）：集成学习

在集成学习中，个体学习器可以是同质的（使用相同的学习算法，但在不同的训练集上训练）或异质的（使用不同的学习

从零开始的奋豆·2023-12-03 08:29

Pytorch-手写MNIST数据集模型训练过程

1、MNIST数据集简介60000张图片，包括10个类别，每个类别均为6000张，60000=10*6000；训练集50000张，测试集10000张；图片大小均为28*28，单通道灰度图像（0~255）

残剑天下论·2023-12-03 07:28

学习记录683@类别不平衡问题解决的基本策略之再缩放的数学解释

数学解释以下是分类策略：然而，当训练集中正、反例的数

教练我想学编程·2023-12-03 03:23

强化学习简明教程

例如，我们之前研究过MNIST的卷积神经网络(CNN)分类模型；给定60000个数字图像和相应数字标签（例如“5”）的训练集，我们学习了一个能够预测新MNIST图像的数字标签的模型。

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

[PyTorch][chapter 3][李宏毅深度学习-偏差,方差,过拟合,欠拟合]

和欠拟合(underfitting)出现原因及解决方案.目录：1概述2方差,偏差现象3过拟合和欠拟合4模型选择5概率论回顾一概述如上图：红色空间：真实的数据和标签之间存在一个映射函数（标签）绿色空间：通过训练集上的数据训练出最优的映射函数在数据集进行采样和差异称为偏差

明朝百晓生·2023-12-02 10:10

机器学习如何判断模型训练是否充分

一、查看训练日志训练日志是机器学习中广泛使用的训练诊断工具，每个epoch或iterator结束后，在训练集和验证集上评估模型，并以折线图的形式显示模型性能和收敛状况。

supermapsupport·2023-12-02 10:34

使用YOLOV5训练自己的数据集

1.准备数据集使用labelimg将数据集中需要识别的部位框出来2.划分数据集，训练集编写代码，自动划分，以及将VOC格式转为YOLO格式importxml.etree.ElementTreeasETimportosimportrandomfromshutilimportcopyfileimportcv2classes

德鲁假大叔·2023-12-02 10:03

如何判断训练中的模型已经收敛

可以通过查看训练集和测试集的loss变化来判断。

德鲁假大叔·2023-12-02 10:57

sklearn教程：boston波士顿房价数据集

文章目录数据集介绍导入库划分训练集测试集导入DataFrame创建学习模型KNNLinearDecisionTreeSVR训练模型预测数据绘图可视化数据标准化模型训练和预测数据集介绍Boston数据集是一个经典的回归分析数据集

Cachel wood·2023-12-02 10:24

sklearn教程：iris鸢尾花数据集数据分析

文章目录数据集介绍导入数据集查看数据标签、属性和介绍查看数据整理为dataframe数据indo()查看数据类型和是否缺失describe()提供数值型变量的描述性统计变量赋值标签编码分割训练集测试集查看

Cachel wood·2023-12-02 10:49

2019-01-23 主成成分分析(PCA)的算法

在使用PCA之前，通常会有一个数据预处理的过程：拿到某组有m个无标签样本的训练集一般先进行均值归一化(meannormalization)，保证所有的特征量都是均值为0，或者特征缩放(featurescaling

奈何qiao·2023-12-02 06:51

（分类）KNN算法- 参数调优

在训练模型时，我们通常将数据集和测试集，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能，但是这种方法可能会受到数据集划分方式的影响，导致苹果结果的不稳定。交叉实验通过对数据集进行多次划分和评估，

阿龙的代码在报错·2023-12-02 06:57

MNIST训练数字识别

文章目录Keras搭建卷积网络训练模型详解全部代码Keras搭建卷积网络训练模型详解Keras里面自带了训练和测试数据集，我们要做的就是搭建Keras模块，并且确保训练集和测试集的数据和模块的参数相吻合导入

没有难学的知识·2023-12-01 18:12

yolov4、yolov5优化策略

2.RandomErase：用随机值或训练集的平均像素值替换图像的区域。3.Self-adversarial-training(SAT)：引入噪音点来增加难度。

学术菜鸟小晨·2023-12-01 16:06

PP-PicoDet算法训练行人检测模型

PP-PicoDet算法训练行人检测模型1，效果图2，PP-PicoDet介绍3，使用飞浆框架训练模型1，准备好图片和对应的标注文件2，划分训练集和验证集3，vilabel_list.txt4，目录结构

zsh_abc·2023-12-01 15:16

第二章模型评估与选择

更一般地我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。

lammmya·2023-12-01 12:36

深度学习pytorch分割数据集的方法（将大数据集改小更加易于训练）||图像分类

问题一：划分训练集和验证集：importosfromshutilimportcopy,rmtreeimportrandomdefmk_file(file_path:str):ifos.path.exists

编程被我拿捏住了·2023-12-01 11:21

【深度学习实验】图像处理（三）：PIL——自定义图像数据增强操作（随机遮挡、擦除、线性混合）

通过对训练集进行变换和扩充

QomolangmaH·2023-12-01 10:29

线性回归梯度下降

梯度下降算法在开始之前，为了方便解释，首先规定几个符号所代表的意义：mmm训练集中训练样本的数量XXX输入变量YYY输出变量(x,y)(x,y)(x,y)训练样本(xi,yi)(x^i,y^i)(xi,

小小程序○·2023-12-01 06:55

MMdetection3.0 问题

MMdetection3.0问题希望各位路过的大佬指教一下：问题：1、NWPU-VHR-10有标注的数据一共650张，我将其分为了455张训练集，195张验证集。

MZYYZT·2023-12-01 05:20

InstructDiffusion-多种视觉任务统一框架

AGeneralistModelingInterfaceforVisionTasks》github：https://github.com/cientgu/InstructDiffusionInstructPix2Pix：参考文章目录摘要引言算法视觉任务统一引导训练集重构统一框架实验训练集关键点检测分割图像增强图像编辑详细

‘Atlas’·2023-12-01 04:35

训练集、测试集、验证集之间的区别及理解

训练集、测试集、验证集之间的区别及理解在写代码时，数据集的划分时常影响我们的准确率，好的数据集划分一般分为训练集(trainingset),验证集(developmentset/validationset

xiaobai_Ry·2023-12-01 00:54

SVM 算法

C较小时，相当于λ较大，可能会导致低拟合，高偏差支持向量机也可以不使用核函数，不使用核函数又称为线性核函数（linearkernel），当我们不采用非常复杂的函数，或者我们的训练集特征非常多而实例非常少的时候

dreampai·2023-11-30 23:39

如何科学地划分医学图像数据集

按照比例划分按照比例划分是一种常见的方法，它将所有的数据混合在一起，然后按照一定的比例（如80%：10%：10%或70%：15%：15%等）随机划分为训练集、验证集和测试集。

Make_magic·2023-11-30 22:01

Deep Learning（wu--84）

OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2偏差和方差唔，这部分在机器学习里讲的更好点训练集误差大

怎么全是重名·2023-11-30 13:06

数据扩增（Data Augmentation）、正则化（Regularization）和早停止（Early Stopping）

Regularization）和早停止（EarlyStopping）是深度学习中常用的三种技术，它们有助于提高模型的泛化性能和防止过拟合数据扩增（DataAugmentation）定义：数据扩增是通过对训练集中的原始数据进行一系列变换

星宇星静·2023-11-30 09:51

循环神经网络（RNN）实现股票预测

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据四、数据预处理1.归一化2.设置测试集训练集五、构建模型六、激活模型七、训练模型八、结果可视化1.绘制loss图2

NoteLoopy·2023-11-30 03:22

异常数据检测 | Python实现oneclassSVM模型异常数据检测

支持向量机(SVM)的异常检测SVM通常应用于监督式学习，但OneClassSVM[8]算法可用于将异常检测这样的无监督式学习，它学习一个用于异常检测的决策函数其主要功能将新数据分类为与训练集相似的正常值或不相似的异常值

算法如诗·2023-11-30 02:18

深度学习数据增强概括一

论文地址：https://link.springer.com/article/10.1186/s40537-019-0197-0数据增强主要是为了应对训练集欠缺的情况，通过提升现有数据的数量和质量以训练更好的网络

惜沫遥不可及·2023-11-30 00:47

Python Keras导入训练集验证集测试集，并进行数据预处理

importosimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdm#进度条fromglobimportglobfromscipyimportndimagefromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratiorimportkerasimg_size=255#自行更改train_path=r'D:\CVML\Project\Hear

BinJiang·2023-11-29 22:20

AI医学：使用CNN进行内窥镜图像胃癌检测

记1.构建数据1.1训练集1.2测试集2.SSD模型3.度量标准4.结果分析4.1病例及病变特征4.2灵敏度及PPV5.意义6.局限性7.总结胃癌病理切片（识别）、结肠镜图像（息肉检测、分割），需者自取

犬冢紬希·2023-11-29 20:53

吴恩达《机器学习》10-6-10-7:学习曲线、决定下一步做什么

一、学习曲线1.学习曲线概述学习曲线将训练集误差和交叉验证集误差作为训练集实例数量（m）的函数绘制而成。这意味着从较少的数据开始，逐渐增加训练集的实例数量。

不吃花椒的兔酱·2023-11-29 12:48

微信小程序+中草药分类+爬虫+torch

2数据处理，随机打乱训练集和测试集因为我们的原始图片是在一个文件夹下，需要划分训练集和测试集，这步也可以手工操作，总之，我们要将目录结构变为：if

王小葱鸭·2023-11-29 08:24

机器学习K近邻算法

这是用来解决分类问题的：在训练集标签已经确定的情况下，给定一条新的数据，通过K近邻算法来确定它属于哪一类。

可爱的泥鳅·2023-11-29 07:31

第十七章大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集？以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

Colleen_oh·2023-11-28 20:14

集成学习的两种常见策略：bagging VS. boosting

一、bagging&boosting简介Bagging（自助聚集法）：Bagging是一种并行的集成学习策略，它通过随机有放回地从原始训练集中抽取多个子样本集，并使用这些子样本集来训练多个基学习器。

MilkLeong·2023-11-28 19:40

机器学习：线性回归与逻辑回归

假使我们回归问题的训练集（TrainingSet）如下表所示：将要用来描述这个回归问题的标记如下:代表训练集中实例的数量代表特征/输入变量；代表目标变量/输出变量；(,)代表训练集中的实例；((),()

passerby58·2023-11-28 17:35

ImageNet-1k 2012训练集测试集下载（自用）

官网的我用不了，去网上找了找，发现了有相应的种子打开迅雷训练集http://academictorrents.com/download/a306397ccf9c2ead27155983c254227c0fd938e2

钰宸y·2023-11-28 15:19

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