训练集第2页

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

如何判断欠拟合、适度拟合、过拟合

可以通过查看训练集误差和验证集误差，从而判断算法达到什么效果。通过衡量训练集和验证集的误差就可以得出不同结论。1.欠拟合：假定训练集误差是15%，验证集误差是16%。

心窄·2024-02-12 19:05

Python数据分析从入门到进阶：模型评估和选择（含详细代码）

本文介绍如何使用sklearn代码进行模型评估模型评估对模型评估的基本步骤如下：首先将要将数据集分为训练集和测试集对训练集进行模型拟合确定合适的评估指标计算在测试集上的评估指标1数据集划分在机器学习问题中

程序员老冉·2024-02-12 16:34

Week10

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

kidling_G·2024-02-12 14:29

【初中生讲机器学习】7. 交叉验证是什么？有哪些？怎么实现？来看！

文章目录一、训练集、验证集和测试集训练集TrainingSet验证集ValidationSet测试集TestSet三者关

Geeker · LStar·2024-02-11 23:37

task 13 集成学习

在本例中，通过核密度估计，观察训练集与测试集数据的分布情况，从而删除不具有相似分布的属性值计算相关性

罐罐儿111·2024-02-11 17:30

（零）我还没想好标题 = ='''

实现对0-9数字手写体的训练与分类2.实验数据Mnist数据集Mnist数据集来自美国国家标准与技术研究所：NationalInstituteofStandardsandTechnology(NIST)训练集

半亩半亩·2024-02-11 16:31

集成学习——梯度提升树（GBDT）

即通过多轮迭代，每轮迭代生成一个弱分类器，并在上一轮分类器残差的基础上进行训练，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，且迭代思路与Adaboost（利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重

wxw_csdn·2024-02-11 14:10

吴恩达机器学习—正则化

过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。

魏清宇·2024-02-11 09:55

fast.ai 机器学习笔记（二）

视频复习测试集，训练集，验证集和OOB我们有一个数据集

绝不原创的飞龙·2024-02-11 08:57

cs231n_深度之眼第二次作业

图像分类数据包括训练集测试集的数据，在有监督的问题中对于训练集数据来说是有label的，而测试集是等待我们去识别它的类别，不具有label。

Jie_Cheney·2024-02-11 05:00

方差与偏差

"偏差方差分解"(bias-variancedecomposition)是解释学习算法泛化性能的一种重要工具.偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解.我们知道，算法在不同训练集上学得的结果很可能不同

井底蛙蛙呱呱呱·2024-02-10 10:18

深度学习为什么需要suffle，xgb为什么不需要shuffle?

考虑的数据是整个训练集。xg

fengyuzhou·2024-02-10 06:08

会爱孩子有多么重要，只要能懂点心理学就可以的事。

学习成绩一般，自己预期较高，因而压力比较大，心情郁闷，找老师聊：父母对自己过于保护，没有自己出来自由逛街与同学交往的可能，就连班级训练集体舞，妈妈也陪着。

点点心理·2024-02-09 22:08

4种玉米叶病虫害数据集，并使用深度卷积网络对其识别，准确率在99.06%以上（python代码，带有数据集，可以直接运行，带有GUI界面，对代码感兴趣可以私信，为本人创作）

）2.文件夹说明：2.1.data文件夹装的是4种玉米叶片病虫害原始数据集打开data文件夹后，如下2.2.picture文件装的是，运行hf.py文件后，将data文件夹的四种原始数据，随机打乱分成训练集和测试集

深度学习的奋斗者·2024-02-09 22:25

stupid_brain

训练集数据处理：数据增强有利于解决过拟合问题。模型：relu少写、batchnorm位置写错。test记得关闭梯度更新withtorch.no_grad():

MORE_77·2024-02-09 21:01

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界

Sunflow007·2024-02-09 20:26

Transformer实战-系列教程14：DETR 源码解读1

、项目配置主要环境installPyTorch1.5+pipinstallpycocotoolspipinstallcythonpipinstallscipy需要下载coco数据集，这个数据集比较大，训练集

机器学习杨卓越·2024-02-09 14:17

Array902·2024-02-09 07:38

如何训练集中注意力？只需两个简单习惯，可以让你更集中注意力——《无限可能》读书分享32

如何训练集中注意力？这是《无限可能》一书，精读分享的第32篇。注意力就像肌肉，你可以锻炼，而且你锻炼得越多，它就越强壮。分享两个简单的日常习惯，来帮助你集中注意力。

峰哥读写思·2024-02-08 23:03

MySQL表设计的思考

多分类图片识别的项目背景，用户上传包含多个目录的压缩包形成数据集，压缩包中的子目录作为图片分类，机器学习根据用户选择的图片分类作为训练集和验证集，使用训练集进行模型训练，使用验证集进行模型验证，如果验证结果符合用户需求

昙花未现·2024-02-08 19:39

模型选择的方法

正则化和交叉验证正则化在经验风险上加一个正则化项或者罚项，回忆下经验风险是模型关于一个训练集的平均损失.交叉验证验证随机的将数据集分为训练集，验证集和测试集，分类简单交叉验证一部分作为训练集，一部分作为测试集

pcqlegend·2024-02-08 13:39

机器学习：数据集划分笔记

数据集通常被划分为三个部分：训练集（Trainingset）、验证集（Validationset）和测试集（Testset）。

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:35

分类模型的机器学习算法

最简单的办法是为每一个特征都建立决策树桩然后在训练集上测试选择得分最高的特征。熵和信息增益衡量原始集合的无序程度就需要计算他们的标签的信息熵，如果标签非常不同熵就高，如果标签相同则熵就低。

青椒rose炒饭·2024-02-08 06:44

python sklearn.tree 决策树参数

通常来说，不纯度越低，决策树对训练集的拟合越好。现在使用的决策树算法在分枝方法上的核心大多是围绕在对某个不纯度相关指标的最优化上。不纯度基于节点来计算，树中的每个节

有头发的偷心盗贼·2024-02-08 00:19

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

增强的数据代表一个分布覆盖性更广、可靠性更高的数据点集，使用增强数据能够有效增加训练样本的多样性，最小化训练集和验证集以

哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

深度置信网络（深度信念网络）DBN回归预测-MATLAB代码实现

DBN进行回归预测的步骤如下：1.数据准备：准备用于回归预测的训练集和测试集数据。确保数据已经进行预处理，

L0392·2024-02-07 15:01

支持向量机分类模型

1.R包和数据使用了数据iris，用10%作为测试集，90％作为训练集。if(!

小洁忘了怎么分身·2024-02-07 13:07

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ，助力自动驾驶（一）

0.6941.暗光低光数据集ExDark介绍低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片，包含图片训练集

AI小怪兽·2024-02-07 11:16

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---自研CPMS注意力，效果优于CBAM ，助力自动驾驶（二）

0.6891.暗光低光数据集ExDark介绍低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片，包含图片训练集

AI小怪兽·2024-02-07 11:44

机器学习-朴素贝叶斯【手撕】

比如说，我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。在训练中，其中一个人的特征为：30岁，男，普通舱，他最后在泰坦尼克号海难中去世了。

alstonlou·2024-02-07 11:07

政安晨：机器学习快速入门（四）{pandas与scikit-learn} {随机森林}

在随机森林中，对于每个决策树的构建，会从训练集中随机选择一部分样本进行有放回抽样，同

政安晨·2024-02-07 09:42

动手学深度学习-02打卡

模型选择验证数据集除训练集和测试集之外的数据。目的是为了从训练误差估计泛化误差。k折交叉验证把原始训练数据集分割成k个不重合的子数据集，然后做k次模型训练和验证。每一次我们使用一个子数据

一技破万法·2024-02-07 09:06

文本分类 tricks

tricks模型训练好后，分类训练集和验证集中以很高的置信度做出错误决策的样本，然后去做这些badcases的分析，如果发现错误标注有很强的规律性，则直接写一个脚本纠正（只要确保纠正后的标注正确率比纠正前明显高就行

想努力的人·2024-02-07 08:36

wide&deep试验

背景：通过人口调查数据来判断收入情况，分类问题主要流程：1.下载数据2.定义训练集input_fninput_fn作用：通过管道将dataset传输到Estimator中。

rwj_pku·2024-02-06 22:37

Standardscaler标准化

#coding=utf-8#统计训练集的mean和std信息fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportnumpyasnpdeftest_algorithm

肖肖学代码·2024-02-06 22:35

机器学习之决策树（二）

我想就是将训练集完全分开，然而将训练集完全分开，就会使模型复杂度迅速上升，从而出现过拟合的现象。

Vophan·2024-02-06 16:15

基于YoloV5的智能零售柜商品识别

数据集分为训练集，验证集，测试集，数据集分割首先从数据集

乔不思-·2024-02-06 11:20

目标检测：3采用YOLOv8 API训练自己的模型

3使用YOLOv8训练模型4.验证训练集5.测试训练集6.测验其他图片7其他问题参考：1.YOLOv8的新特性Ultralytics为YOLO模型发布了一个全新的存储库。

proing·2024-02-06 07:38

基于深度学习算法的轴承故障自主分类

，结合轴承的3种直径（直径1,直径2,直径3），轴承的工作状态有10类：表1轴承故障类别外圈故障内圈故障滚珠故障正常直径11230直径2456直径3789实验包含以下两个文件：1.train.csv，训练集数据

deleteeee·2024-02-06 06:08

RF和Feature Importance函数

RF原理随机森林中每颗树的生成：1）如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本（这种采样方式称为bootstrapsample方法），作为该树的训练集；2）如果每个样本的特征维度为

yz_wang·2024-02-06 01:43

利用sklearn工具中的train_test_split快速划分实例分割数据集

我爱派生·2024-02-06 01:17

协同过滤算法（Collaborative Filtering）

k-NN算法每一次都在训练集去寻找与目标样本最接近的k个实例，然后根据这k个实例的分类结果来产生目标样本的预测结

城市中迷途小书童·2024-02-05 10:30

TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是

叉叉敌·2024-02-05 10:19

机器学习本科课程实验1 线性模型

3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归，线性判别分析（二选一）3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集：打乱数据顺序，取前70%的数据作为训练集

11egativ1ty·2024-02-05 08:38

自然语言开发AI应用,利用云雀大模型打造自己的专属AI机器人

大模型通常指那些参数量庞大、层数深、拥有巨大的计算能力和数据训练集的模型。但不能不承认的是，普通人使用大模型还是有一定门槛的，首先大模型通常需要大量的计算资源才能进行训练和推理。

快乐非自愿·2024-02-05 06:26

两分钟克隆你的声音，支持替换电影和视频里面的声音，免费使用支持docker一键部署，集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注

两分钟克隆你的声音，支持替换电影和视频里面的声音，免费使用支持docker一键部署，集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注。

代码讲故事·2024-02-05 06:13

KNN 及其扩展

算法流程如下：首先将传进来的参数进行归一化（即除以他们的max-min,将数值转化为0~1之间）然后将测试数集进行拆分，拆分为一部分为训练集，一部分为测试集然后对测试集中每个用例进行全局的计算，即测试集中

AresAnt·2024-02-04 20:34

吴恩达：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularizatio)

@[toc]1.1训练、开发、测试集trainset训练集Devset验证集testset测试集小规模数据：训练集：其他=7:3大数据时代（超百万数据）：训练集占80%或者90%以上验证集和测试集来自同一分布如果只有训练集和验证集

Cache_wood·2024-02-04 10:48

python 查找两列不同的值、相同的值（dataframe数据探索）

在做数据挖掘时，查看训练集、测试集数据的情况时，有时需要查看两者之间不同的值和相同的值。

蓝翔厨师长·2024-02-04 09:56

推荐频道

训练集