训练集第15页

机器学习---SVM目标函数求解，SMO算法

1.线性可分支持向量机1.1定义输入数据假设给定⼀个特征空间上的训练集为：其中，(x,y)称为样本点。x为第i个实例（样本）。

三月七꧁ ꧂·2023-11-06 20:21

植物病害识别数据集

标签共有十个类别(十种病，包括健康)附录：训练集：7

Mae_strive·2023-11-06 18:46

机器学习之用逻辑回归制作评分卡（分类分析：基于UCI的german信用评分卡设计）

离散型变量在好坏客户上的分布4.4.连续型变量在好坏客户上的分布五、数据预处理5.1.离散变量WOE值转换5.2.连续型变量的分箱及WOE值转换六、特征选择七、Logistic回归模型构建7.1.划分训练集和测试集

清风一起·2023-11-06 16:55

《机器学习》第6章支持向量机

文章目录6.1间隔与支持向量6.2对偶问题6.3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

太极生两鱼·2023-11-06 06:05

使用合成数据训练语义分割模型

正如人们所预料的那样，手动标记训练集是一个昂贵、耗时且容易出错的过程，因此有多种利用合成

新缸中之脑·2023-11-06 06:34

近似误差和估计误差

近似误差：可以理解为对现有训练集的训练误差。近似误差，更关注于“训练”。如果近似误差小了会出现过拟合的现象，对现有的训练集能有很好的预测，但是对未知的测试样本将会出现较大偏差的预测。

truezqx·2023-11-06 02:37

sklearn初探之iris训练集

1.探索数据#导入sklearn的包fromsklearnimportdatasets#导入time包，增加等待时间importtime#加载iris的数据iris=datasets.load_iris()#显示iris的数据结构，共150行，4列#4列的内容分别是花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度print(iris.data.shape)(150,4)#显示iris的数据结果#print(

LeoinUSA·2023-11-06 02:41

神经网络数据归一化——利用matlab的mapminmax解决tramnmx的bug

当对数据进行预测时，往往要添加一些新的数据，即新的训练集，通常在BP神经网络中要对数据进行归一化处理，使训练集落在[-1,1]的区间之内。

Legolas~·2023-11-06 02:09

Keras小记

model.fit(trainX,trainY,batch_size=32,epochs=50)训练数据（trainX）和训练标签（trainY）模型训练50个epoch，同时batchsize为32我们的整个训练集可以放入

scu30·2023-11-06 00:29

2018-12-14逻辑回归决策边界

逻辑回归预测推理过程决策边界1决策边界2以上决策边界不是由于训练集的属性，而是假设本身及其参数的属性，只要我们给定了参数向量θ，决定边界就确定了。我们不是用训练集来定义的决策边界。

奈何qiao·2023-11-05 23:06

模型评估与选择

训练误差（经验误差）学习器在训练集上的误差。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

1.田纳西-伊斯曼过程（TE）数据集简介整个TE数据集由训练集和测试集构成，TE集中的数据由22次不同的仿真运行数据构成，TE集中每个样本都有52个观测变量。

cnjs1994·2023-11-05 18:17

手把手教你使用pytorch实现双向LSTM机器翻译

目录前言1.数据集1.1下载数据集并处理1.2将数据集分为source和target1.3定义词汇类1.4获取训练集2.定义模型2.1导入相关工具包2.2.定义Encoder模型2.3.定义Decoder

codefly-xtl·2023-11-05 17:30

YOLO目标检测数据集大全【含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签+划分脚本+训练教程】（持续更新建议收藏）

所有数据集下载链接都含有YOLO环境部署、训练教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。

YOLO数据集工作室·2023-11-05 15:41

YOLO目标检测——真实道路车辆检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

其他：附赠YOLO环境部署、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证

YOLO数据集工作室·2023-11-05 15:09

Linux保留某个目录下面最后100文件

例如：使用Tensorflow训练数据，要拆分训练集和测试集时，从训练集拆分一部分数据为测试集，一种可行的方案如下：mac命令：ls|tail-100|xargs-I{}mv{}{}.bak;ls|grep-vbak

陈大师也爱画画·2023-11-05 14:01

十一、交叉验证和网格搜索

2）k折交叉验证法：将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集，每个子集都尽可能保持数据分布的一致性，每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集作为测试集，最后可以返回k个测试结果，最终返回这k个测试结果的均值

一闪一闪亮日日日日日日·2023-11-05 11:07

阿里云天池学习赛之恶意程序检测（学习笔记）

index的频次信息b:对数值字段采用mean，max，min等函数生成数值特征c:对api调用tid的次数统计形成特征（采用pd.pivot_table）d:对api调用不同tid的次数统计形成特征注：对训练集和测试集中

韩立 •·2023-11-05 06:17

【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...

Boosting的方法是先从初始训练集训练出一个基学习器。然后再对训练样本的分布做一些调整，

Yanqiang_CS·2023-11-05 06:11

【阿里云新人赛】恶意程序检测-项目实践总结

数据预处理：格式转换csv->txt->pkl，根据fileid分组数据，排序后生成api序列，用于训练；2)数据分析及可视化：主要是数据分布分析，包括恶意程序类别分布分析、调用api的类别及频率分析，训练集与测试集分布差异分析

Yanqiang_CS·2023-11-05 06:41

阿里云安全恶意程序检测

阿里云安全恶意程序检测赛题理解赛题介绍赛题说明数据说明评测指标赛题分析数据特征解题思路数据探索数据特征类型数据分布箱型图变量取值分布缺失值异常值分析训练集的tid特征标签分布测试集数据探索同上数据集联合分析

盖盖的博客·2023-11-05 06:10

tf系列2——数据和数据预处理

1.1使用自带数据集1.2自己定义数据集1.2.1读取h5文件1.2.2读取文件夹文件1.2.3语义分割时获取文件夹中图像和预处理1.3读取数据的两种方法1.3.1glob获取指定格式的文件1.3.1.1训练集和验证集在一起

晓码bigdata·2023-11-05 02:32

matlab里支持向量机SVM实例1葡萄酒分类

将这178个样本的50%作为训练集，另50%作为测试集，用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型，再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。

Studying 开龙wu·2023-11-04 14:17

MNIST数据集下载 —— 数据集提供百度网盘下载地址

1.点击进入MNIST数据集官网2.点击进入百度网盘地址3.点击进入GitHub地址文件名称大小大小train-images-idx3-ubyte.gz9,681kb55000张训练集train-labels-idx1

码猿小菜鸡·2023-11-04 01:57

迁移学习

DomainAdaptation经典的机器学习问题中，训练集和测试集分布一致，这样我们在训练集上训练模型，在测试集上测试，比较容易得到测试准确度高的机器学习模型。

小菜变大菜·2023-11-03 23:08

数据集的划分——交叉验证法

本文作者：王歌文字编辑：戴雯技术总编：张邯前面我们在举例时，通常是将所使用的数据集按照75%和25%的比例划分为训练集和测试集，这主要是为了我们举例方便，同时划分后的数据量也依然符合大样本的要求。

StataPython数据分析·2023-11-03 19:48

分类模型的评价指标

分类到正确的类型伪正例FP：本来是错误的，分类到正确的伪反例FN：本来是正确的，分类到错误的真反例TN：本来是错误的，分类到错误的真正例率TPR=TP/(TP+FN)预测为正例并且实际为正例的样本占所有训练集中为正例样本的比例将正例预

qq_38404903·2023-11-03 19:53

整理近一年的机器学习面试题大全(知乎专栏同步更新)

c.任何一个由负对数似然组成的损失都是定义在训练集上的经验分布和定义在模型上的概率分布之间的交叉熵。例如，

婉妃·2023-11-03 17:04

把两个4点的结构相加

(A,B)---3*30*2---(1,0)(0,1)让网络的输入只有3个节点，训练集中只有5张图片，让A中有4个1，B全是0，排列组合，统计迭代次数并排序。

黑榆·2023-11-03 16:31

李宏毅机器学习 Machine_Learning_2019_Task2

偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰动所造成的影响,噪声表

Hirotransfer·2023-11-02 23:09

Siamese+Resnet进行相似度计算

数据组织结构如下图所示：lung:下面包含训练集training和测试机testing。training下面为各个类别图片

MrUncle德鲁·2023-11-02 22:06

6.Paper小结——《A Privacy-Preserving and Verifiable FederatedLearning Scheme》

APrivacy-PreservingandVerififiableFederatedLearningScheme》一个隐私保护和可验证的联邦学习方案0.Abstract由于数据环境的复杂性，许多组织更倾向于通过共享训练集来一起训练深度学习模型

DK_521·2023-11-02 19:52

服务器上训练好的yolov5数据集在自己电脑上什么都检测不出来（已解决）

训练完后将best.pt文件下载到电脑里，运行detect.py时却什么都检测不出来，甚至用训练集中的图片去检测也什么都检测不出。

柒7七·2023-11-02 11:30

计算机视觉的监督学习与无监督学习

这意味着数据科学家已经用正确的标签（例如，“猫”或“狗”）标记了训练集中的每个数据点，以便算法可以学习如何预测不可预见数据的结果并准确识别新图像数据中的对象。

ygtu2018·2023-11-02 09:47

【深度学习基础】专业术语汇总（欠拟合和过拟合、泛化能力与迁移学习、调参和超参数、训练集、测试集和验证集）

原创文，转载请注明出处文章目录欠拟合和过拟合泛化能力与迁移学习查准率和查全率调参和超参数训练集、测试集和验证集端到端的概念卷积神经网络其他欠拟合和过拟合欠拟合的概念：原因

嵌小超·2023-11-02 07:02

python transform_Python中的fit(),transform()区别

注意这是数据预处理中的方法：Fit():Methodcalculatestheparametersμandσandsavesthemasinternalobjects.解释：简单来说，就是求得训练集X的均值啊

weixin_39961636·2023-11-02 02:31

sklearn学习 — 数据集

sklearn数据集1.数据集的划分训练集：（占数据集比重高）用于训练，构建模型测试集：在模型评估时使用，检验评估模型是否有效训练集测试集建立模型评估模型75%~~25%sklearn数据集划分api：

_aLIEz·2023-11-01 23:51

Softmax回归的从零开始实现+简洁实现

importtorchfromIPythonimportdisplayfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)#返回训练集和测

噜啦l·2023-11-01 19:25

基于深度学习的语音识别算法的设计与实现

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、课题内容二、需求分析2.1算法需求分析2.2语音录制2.3声学模型2.4语言模型2.5训练集和测试集2.6深度神经网络三算法设计原理3.1语音识别系统3.1.1

01图灵科技·2023-11-01 17:46

【MATLAB第81期】基于MATLAB的LSTM长短期记忆网络预测模型时间滞后解决思路（更新中）

案例分析：数据集：一列数据：2007-2023年月度数据，168*1LSTM优化前：训练集拟合情况：测试集拟合情况：预测

随风飘摇的土木狗·2023-11-01 16:25

儿童番茄工作法概述（微课10）

儿童番茄工作法概述（2018.12.6）一.详解1.能提高专注力2.训练集中注意力，提高效率3.用番茄钟，倒计时。二.番茄工作法流程（步骤）1.准备阶段a.心里准备，对孩子说要进入魔法世界。

Ella_麦移群星·2023-11-01 13:42

深度学习炼丹炉

针对权重初始化通常采用预训练模型或者xavier，其中前者为使用训练集得到的参数信息，更一般的为后者，通过设置参数分布来初始化权重。

hzhj·2023-10-31 21:04

机器学习轻松入门——KNN算法的PYTHON语言实现

本篇文章主要由以下几个方面构成：KNN算法的原理及伪代码KNN算法的优缺点KNN算法实现手写数字识别系统1.KNN算法的原理及伪代码KNN算法，即在已知训练集数据所对应标签的情况下，去预测测试集数据所对应的标签

weixin_43692562·2023-10-31 20:13

spark knn java_spark 之knn算法

作者：R星月http://www.cnblogs.com/rxingyue/p/6182526.htmlknn算法的大致如下：1)算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离2)找邻居：圈定距离最近的

顶尖PPT·2023-10-31 20:42

天池零基础金融风控比赛小结

2数据赛题数据来源于某信贷平台的贷款记录，总数据量为120W，训练集，测试集A，测试集B数据量各位80W，20W，20W。原数据中包含47列变量信息，主要包括：贷款信息(金额，利率，贷款等级等)，

BulletTech2021·2023-10-31 06:26

风控学习：基于逻辑回归构建一张简单的评分卡

说明1.数据集来源为kaggle，因为是一个demo，且需要验证结果，所以仅取其训练集；2.本项目主要为了说明构建一张简单的评分卡（A卡，也就是贷前）的过程，所以省略了EDA的部分，仅仅做一个简单的流程说明

爱挠静香的下巴·2023-10-31 02:45

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

二元回归和多元回归重要参数：solver和multi-class5.样本不平衡与参数class_weight三、案例：用逻辑回归制作评分卡1.数据预处理1.1处理缺失值1.2处理异常值1.3样本不均衡问题1.4训练集和测试集的划分

`AllureLove·2023-10-31 02:42

如何在【逻辑回归】中优化控制正则化程度的超参数C

通过训练集来训练模型，并在训练结束后对测试集进行分类。

数字生命Allen·2023-10-31 02:38

基于随机森林的房价预测（boston住房数据集）

目录一、随机森林的简单介绍二、数据集boston住房数据集下载链接：三、数据预处理1）加载住房数据集2）绘制散点图3）绘制关联矩阵4）划分训练集和测试集四、随机森林回归模型建立1）建立随机森林回归模型2

凌天傲海·2023-10-30 19:36

【机翻】MetaSAug: Meta Semantic Augmentation for Long-Tailed Visual Recognition

这种不平衡降低了为平衡训练集设计的典型监督学习算法的性能。在本文中，我们利用最近提出的隐式语义数据增强(ISDA)算法来增强少数类来解决这个问题，该算法通过沿着多个语义有意

小笠凹·2023-10-30 18:20

推荐频道

训练集