训练集

Python环境下基于机器学习的NASA涡轮风扇发动机剩余使用寿命RUL预测

本例所用的数据集为C-MAPSS数据集，C-MAPSS数据集是美国NASA发布的涡轮风扇发动机数据集，其中包含不同工作条件和故障模式下涡轮风扇发动机多源性能的退化数据，共有4个子数据集，每个子集又可分为训练集
哥廷根数学学派·2024-01-25 07:55

【机器学习300问】17、什么是欠拟合和过拟合？怎么解决欠拟合与过拟合？

（2）过拟合的定义拟合（Overfitting）是指模型在训练集上表现很好，但
小oo呆·2024-01-25 07:21

李宏毅《机器学习 深度学习》简要笔记（一）

一、线性回归中的模型选择上图所示：五个模型，一个比一个复杂，其中所包含的function就越多，这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。
AI小白龙*·2024-01-25 05:04

超分之SRGAN官方代码解读

超分之SRGAN原文解读链接文章目录1.主训练文件main.py2.自定义训练集、验证集、测试集文件data_tilis.py3.自定义GAN网络模型文件model.py4.自定义损失函数文件loss.py5
深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:04

【实战OBB】自定义旋转对象检测

数据集制作我用手机拍了一张图像然后自己写个代码，每旋转一度保存一张图像，这样就成功生成了360张图像及其注释文件，分为训练集与验证集。训练文件夹包含320张带有注释的图像。
gloomyfish·2024-01-24 22:06

【守护工地安全】YOLOv8实现安全帽检测

数据集该图像数据集包含8000张图像，两个类别分别是安全帽与人、以其中200多张图像为验证集，其余为训练集。
gloomyfish·2024-01-24 22:05

分销商产品未来销售情况预测--数据分析实战

目录介绍知识点未来销售额预测介绍导入数据并预览训练集销售商品的类别信息商品信息数据集商店信息数据可视化每天的销售量分布图销售价格分布图商店的分布情况商店所有商品的价格情况商店每天的销售情况商品的种类信息哪种类别的商品卖得最好数量前二十五个商品信息这些商品与总销售额的关系特征工程构建模型分析总结介绍以往数据分析中
HHAoW·2024-01-24 18:23

【思路合集】talking head generation+stable diffusion

在像VoxCeleb或LRS这样的具有不受限制条件的训练集中，训练更多样化的说话人数据。针对训练速度慢，算力消耗大的问题：作者尝试在潜空间中进行训练以加快训练速度，但是样本质量下降，因此
李加号pluuuus·2024-01-24 14:58

特征脸的人脸识别MATLAB程序（附完整代码和结果）

基于特征脸的人脸识别主体流程为：1.读取训练数据和预处理：读取脸的图片数据后，将每个人脸转换为一个列向量，训练集人脸构成一个矩阵A。
MATLAB代码顾问·2024-01-24 08:41

神经网络（Neural Networks：Representation）

目录非线性假设神经元与大脑模型展示例子与直觉理解多元分类非线性假设假如有一个监督学习分类问题它的训练集如图所示：如果使用logistc分类方法（逻辑回归），我们可以构造一个包含很多非线性项的logistc
TQ2·2024-01-24 08:03

CNN-BIGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元多输入多输出预测，CNN-BIGRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，

warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:28

CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络多输入多输出预测，CNN-BILSTM-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方

warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元多输入多输出预测，CNN-GRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替

warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

工程师每日刷题 -2

当训练集能够很好地拟合，但是测试集却不能有很好的准确率，主要可能有以下几点原因：情况一：数据集大，提升模型大小泛化性没有提升解放方法：1.1、找当前任务的公开数据集训练自己的模型，验证算法可行性1.2、
Nice_cool.·2024-01-24 06:13

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高—过拟合是什么：当模型复杂度越高，对训练集拟合程度越高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

人工智能原理实验4（2）——贝叶斯、决策求解汽车评估数据集

2.拆分数据集按7：3的比例拆出训练集和测试集，这里也采用
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:59

机器学习:Chapter1~3

Chapter1:绪论术语learning/traning,学习/训练:从数据中学得模型的过程(找到与训练集匹配的假设)model,模型:从数据中学的的结果pattern,模式:局部性结果（如一条规则）
vickeex·2024-01-24 01:45

【小白学PyTorch】7.最新版本torchvision.transforms常用API翻译与讲解

PyTorch|5torchvision预训练模型与数据集全览小白学PyTorch|4构建模型三要素与权重初始化小白学PyTorch|3浅谈Dataset和Dataloader小白学PyTorch|2浅谈训练集验证集和测试集小白学
风度78·2024-01-23 18:02

【小白学PyTorch】5.torchvision预训练模型与数据集全览

【机器学习炼丹术】的学习笔记分享>小白学PyTorch|4构建模型三要素与权重初始化小白学PyTorch|3浅谈Dataset和Dataloader小白学PyTorch|2浅谈训练集验证集和测试集小白学
风度78·2024-01-23 18:02

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）初步研究【中、实验部分（一）】

2、实验主要步骤：（1）、数据预处理流程：加载数据：iris=datasets.load_iris()建立训练集：X=iris[“data”]
不是AI·2024-01-23 08:31

自定义数据集 - Dataset

文章目录1.PASCALVOC格式划分训练集和验证集2.自定义dataset1.PASCALVOC格式划分训练集和验证集importosimportrandomdefmain():random.seed
mango1698·2024-01-23 07:06

头疼！卷积神经网络是什么？CNN结构、训练与优化一文全解

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器
AI小白龙*·2024-01-23 04:48

Wise-IoU论文个人理解

但我们注意到目标检测训练集中含有低质量示例，
yuanjun0416·2024-01-23 04:17

Logistic回归实战

你有以前申请人的历史数据，可以将其用作逻辑回归训练集。对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务，我们需要构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。
时间邮递员·2024-01-22 21:01

情感语音识别的入门解析

有监督，即：使用训练集训练处一个模型，然后使用该模型对测试集中的语音信号进行情感状态的正确判断。传统的机器学习可以理解为模式识别，即需要通过三个环节来完成操作：数据库、特征参数、识别网络。这三个环
夜幕下的光123·2024-01-22 17:25

译文《Learning to Drive in a Day》

从随机初始化的参数中，我们的模型能够使用单个单眼图像作为输入，在少数训练集中学习车道跟随策略。我们提供一个通用且易于获得的奖励：车辆在没有安全驾驶员控制的情况下行驶的距离。
qq_16740151·2024-01-22 06:34

样本处理之SMOTE算法

1.少数类别过采样技术SMOTE简介SyntheticMinorityOversamplingTechnique，是一种用于合成少数类样本的过采样技术，通过对训练集中的正例进行插值来产生额外的正例。
MusicDancing·2024-01-21 16:52

task5 模型融合

三种融合方式：1.简单加权2.stacking/blending:多层模型-前一层训练结果作为训练集3.bagging/boosting:各模型之间无关/后一模型依赖前一模型stacking核心代码：
1598903c9dd7·2024-01-21 10:37

关于数据集的了解

常见的数据集类型包括训练集（用于构建模型）、验证集（用于调整模型参数）和测试集（用于评估模型性能）。数据集可以从不同的来源收集，如
专家-百锦再·2024-01-21 07:33

cs231n assignment1——SVM

数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机梯度下降法优化SVM在训练集和验证集计算准确率
柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

决策树在商业保险中的应用

决策树在商业保险中的应用决策树在商业保险中的应用⼀、业务背景二、数据探索性分析2.1、导入数据和安装包2.2了解数据特征的分布情况2.3了解数据特征与标签之间的相关性强弱三、数据清洗3.1删除不需要的列3.2拆分训练集和测试集
哆啦A梦呀·2024-01-20 17:23

pytorch图片分类神经网络代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader#%%#下载训练集
jiang_changsheng·2024-01-20 15:40

作文评分相关工作

Page首先收集了一部分人工评分后的作文(训练集),利用当时并不发达的自然语言处理技术,从作文
aneutron·2024-01-20 15:13

过拟合/欠拟合、偏差/方差

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,即刻画了数据扰动所造成的影响。噪声：
褚骏逸·2024-01-20 12:11

深度学习的基本概念汇总

1.batchsizebatchsize是指在训练集中取的样本数，batch的size设置的不能太大也不能太小，因此实际工程中最常用的就是mini-batch，一般size设置为几十或者几百。
-day day up-·2024-01-20 07:01

Datawhale AI夏令营 机器学习组学习日记（任务1）

赛题数据由约62万条训练集、20万条测试集数据组成，共包含13个字段。
m0_49558200·2024-01-20 06:10

集成学习算法（Bagging 思想、Boosting思想）及具体案例

概述：是机器学习中的一种思想，通过多个模型的组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型称为弱学习器1、Bagging思想有放回的抽样（booststrap抽样）产生不同的训练集，从而训练不同的学习器；通过平权投票
小林打怪中·2024-01-20 02:52

《如何制作类mnist的金融数据集》——3．生成index.ubyte文件

主要是拿到训练集图片与标签的index_ubyte文件和测试集的图片与标签的index_ubyte文件。共四个文件。
wo~he!·2024-01-19 16:21

深度学习进行数据增强(实战篇)

本文章是我在进行深度学习时做的数据增强,接着我们上期的划分测试集和训练集来做.文章目录前言数据增强有什么好处？
笔写落去·2024-01-19 13:31

如何提高专注力

所以我也一直在寻找训练集中注意力的办法。最近在试下面的这个“想象+冥想”的办法，效果不错。
tianyaohao·2024-01-19 13:51

idx-ubyte文件解析

2017-11-1902:19Mnist手写数字数据库是著名的神经网络入门级训练集，它图像文件的后缀名一般为idx3-ubyte,图像标签文件后缀名为idx1-ubyte。
lindorx·2024-01-19 12:12

零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化

第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型使用更高阶的多项式进
木舟笔记·2024-01-19 12:14

图像数据增广

结合多种图像增广方法三、使用图像增广进行训练1、下载数据集2、读取图像并增广3、多GPU训练四、总结一、常用的图像增广方法具体使用哪种数据增广方式取决于测试集中可能出现什么样的数据，数据增广本质上就是让训练集的数据尽可能取接近测试集的数据
奉系坤阀·2024-01-19 09:14

基于数据挖掘机器学习的心脏病患者分类建模与分析

2.训练/测试集划分对数据集进行划分，设置划分比例为训练集:测试集=4:1。由于数据集的同一类标签集中
mqdlff_python·2024-01-19 08:13

利用 Apache Spark 和 Databricks 进行企鹅种类预测的机器学习实践入门

随后，数据被分为70%的训练集和30%的测试集，以便于后续的模型训练和评估。在对机器学习的特征工程部分包括了对分类特征的编码和数值特征的规范化处
AI普惠大师·2024-01-19 06:17

day4-过拟合，欠拟合

内容包括：训练误差和泛化误差训练集，交叉验证集，测试集k折交叉验证过拟合和欠拟合过拟合的解决手段训练误差和泛化误差训练误差是在训练集上的误差泛化误差是通过训练集得到的模型在测试集上的误差训练集，交叉验证集和测试集一个完整的数据集为了能训练出更泛化的模型
wamgz·2024-01-19 02:23

大创项目推荐 深度学习的水果识别 opencv python

文章目录0前言2开发简介3识别原理3.1传统图像识别原理3.2深度学习水果识别4数据集5部分关键代码5.1处理训练集的数据结构5.2模型网络结构5.3训练模型6识别效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习的水果识别
laafeer·2024-01-18 23:09

书生·浦语大模型实战营第三次课堂笔记

Ft:完成传统自然语言处理算法的微调核心思想：在一个新的较小的训练集上，进行轻量
Unicornlyy·2024-01-18 10:20

[Python] scikit-learn指max_error函数介绍和使用案例

在完全拟合的单输出回归模型中，训练集上的max_error将为0，尽管这在现实世界中极不可能发生，但该度量显示了模型拟合时的误差程度。
老狼IT工作室·2024-01-18 07:14

基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统

，在我之前的文章中已经做过不少关于裂缝检测、分割识别相关的工作，这里主要就是基于DeepLabV3Plus实现焊缝的分割识别，首先看下效果：接下来看下数据集：标注可视化如下所示：随机划分总体数据集创建训练集
Together_CZ·2024-01-18 07:12
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他