训练集第7页

深度学习--AutoEncoder异常值处理

整体的算法思路：1.将正常样本与异常样本切分为：训练集X，训练集Y，测试集X，测试集Y2.AutoEncoder建模：建模3.用正样本数据训练AutoEncoder：因为AutoEncoder是要想办法复现原有数据

Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

使用AutoDecoder自动解码器实现简单MNIST特征向量提取

如果训练集有N张图片，特征向量长度为n，神经

jedi-knight·2024-01-13 03:03

pytorch学习笔记

torchvision处理图像的pytorch官网上看数据集的包，COCO数据集目标检测、语义分割，cifar物体识别预训练好的模型这个模块是图片的处理root-位置，train-创建的true是个训练集

満湫·2024-01-12 23:18

机器学习速成课程学习笔记9:泛化

https://www.zhihu.com/question/32246256奥卡姆剃刀定律训练集-用于训练模型的子集。测试集-用于测试模型的子集。

HBU_DAVID·2024-01-12 20:49

129基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（lssvm）的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数

输出适应度曲线，测试机和训练集准确率。程序已调通，可直接运行。129matlabLSSVM优化算法(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2024-01-12 15:53

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

在神经网络中，数据集通常被划分为三个主要类别：训练集（TrainingSet）、验证集（ValidationSet）、和测试集（TestSet）。这个划分的目的是为了评估和优化模型的性能。

郡执·2024-01-12 10:16

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

在机器学习中，通常将数据集按照不同的功能分成三种：训练集、验证集和测试集。一、训练集（TrainingSet）作用：用来训练模型算法，模型算法根据这个集合中的样本和对应的标签来学习模型参数或权重。

小oo呆·2024-01-12 06:21

机器学习_8、支持向量机

fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandasaspdimportnumpyasnpiris_data=load_iris()X=iris_data.datay=iris_data.target#划分训练集与测试集

Element_南笙·2024-01-12 06:46

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

小林打怪中·2024-01-12 06:05

快速了解——交叉验证和网格搜索以及损失函数

一、交叉验证和网格搜索目的：调整超参数对于KNN来说，可以调整的参数包括K：邻居的个数P：距离度量方式1、交叉验证概述：训练数据划分为训练集、验证集stratify：分层划分，stratify=y保证训练集

小林打怪中·2024-01-12 06:05

LightGBM原理和调参

这样如果把整个训练数据装进内存则会限制训练集的大小，如果不装进内存，反复的

沉住气CD·2024-01-12 05:46

Midjourney和DALL·E被爆严重抄袭！钢铁侠、阿凡达等数百个作品被抄的裤衩都不剩..

要求销毁ChatGPT以及任何其他使用《纽约时报》作品而没有付费的大语言模型和训练集。

夕小瑶·2024-01-12 05:13

2021-03-04 Speech-Transformer项目参数设置2

二、LFR_m、LFR_n参数设置为了更方便调试LFR_m、LFR_n参数的设置，将训练、开发集的json做些精简：原始训练集：120098条语音精简后：9条语音原始开发集：14326条语音精简后：10

雨风SLEK·2024-01-12 01:26

关于DataLoader是否shuffle在VOC2007语义分割数据集上引发的问题

问题描述：在训练过程中，训练集和验证集实时得到的F1分数相差很大，如下图：这个问题之前从未遇到过，后来经过不断的排查，发现是因为验证集的数据加载器中shuffle设置的为False，而训练集设置的为True

木鱼未来·2024-01-11 14:32

机器学习速成课程学习笔记10：训练集和测试集

https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/training-and-test-sets/splitting-data

HBU_DAVID·2024-01-11 12:17

马萨诸塞州道路数据集预处理

其中训练集1108张、验证集14张、测试集49张。部分数

DataAssassin·2024-01-11 11:32

ChatGLM多轮对话微调-多轮对话训练数据的自动生成（标注）

以ChatGLM为例，微调对话任务的时候，微调会导致模型的理解能力别削弱（无法理解相似语义的输入），即当输入数据prompt的分布与训练数据分布不一致时，模型不会按照训练集的response进行输出，而是使用模型原有的能力进行输出

wxl781227·2024-01-11 10:45

Autodl训练过程

随机数种子一般设置为42好像很多论文都是8:2划分训练集和测试集

pythonSuperman·2024-01-10 14:34

logistic回归成本函数

为了让模型来通过学习调整参数，要给一个m个样本的训练集。而是对一个训练样本x来说的，对于每个训练样本，使用上标i，方便引用说明、区分样本。

小小白的波妞妞·2024-01-10 12:51

聚类算法k-means（无监督学习）笔记

内容简介笔记记录了聚类算法k-means的实例过程：第1部分为建模流程：先构造包含5个中心点的随机训练集数据，并画图展现样本分布情况，最后导入新数据测试；第2部分介绍了几个常用参数和调优流程；第3、4部分别为评估方法和算法存在的问题

Avasla·2024-01-10 10:23

NLP预训练方法：从BERT到ALBERT详解

1.预训练优点假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的

nnnancyyy·2024-01-10 06:41

使用Pipeline和ColumnTransformer提升机器学习代码质量

1.Pipelinevs.ColumnTransformer训练模型前，需要将数据集分为训练集和测试集。每个子集都需要经过数据清洗和预处理步骤，因而会造成代码冗余。Pipeline是一

子诚之·2024-01-10 00:07

关于图像分割任务中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

前言之前写了分类和检测任务划分数据集的脚本，三大任务实现了俩，基于强迫症，也实现一下图像分割的划分脚本分类划分数据：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件检测划分数据：关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集之前写了目标检测的可视化脚本

听风吹等浪起·2024-01-09 19:49

【sklearn练习】鸢尾花

importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier第二行：导入datasets数据集第三行：train_test_split的作用是将数据集随机分配训练集和测试集

我感觉。·2024-01-09 18:21

N-gram 分词

在处理过程中，按照训练集:测试集=9:1的比例进行随机划分。数据预

Silence_Dong·2024-01-09 16:23

机器学习的目标函数、损失函数

风险函数是损失函数的期望，关于训练集的平均损失称为经验风险：经验风险我们的目标是使得经验风险最小。一个好的模型不仅要使得经验风险最小，还要避免过度拟合，也就是要满足结构风险最小化。

毕一·2024-01-09 07:42

欠拟合与过拟合

在模型训练中，我们总是希望最终的模型在训练集上有很好的拟合即训练误差小，同时在测试集上也要有较好的拟合效果即泛化误差小，但往往不尽人意。

缘起性空、·2024-01-09 05:01

SQL必知必会(实战：数据清洗)

数据集中包括了以下字段，具体的含义如下：训练集给出了891名乘客幸存与否的结果，以及相关的乘客信息。通过训练集，我们可以对数据

羋学僧·2024-01-08 23:23

模型评估与选择

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”。过拟合（overfitting）：学习器把训练样本学得太好了，很可能已经把·训练样本自身的一些特点当作了所有

c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

对图片进行数据增强（基于pytorch）

具体而言，它通过创建和原始图像稍有不同的新图像来扩大训练集。数据增强的主要目标有以下几点：解决过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现得过于优秀，但

草莓橙子碗·2024-01-08 19:55

GPT(Generative Pre-Training)论文解读及源码实现(二)

gpt2的pytorch实现，参考nanoGPTnanoGPT如何使用见后面第5节1数据准备及预处理data/shakespeare/prepare.py文件源码分析1.1数据划分下载数据后90%作为训练集

晚点吧·2024-01-08 16:04

反向传播和梯度下降-1

本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。如果我们拥有无限的计算资源，那么只需尝试各种可能的权重组合，来确定在训练期间提供最小误差的权重。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

如何选择神经网络的超参数？

minibatch的大小，输出神经元的编码方式，代价函数的选择，权重初始化的方法，神经元激活函数的种类，参加训练模型数据的规模这些都是可以影响神经网络学习速度和最后分类结果，其中神经网络的学习速度主要根据训练集上代价函数下降的快慢有关

Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

2019-01-29 大数据处理学习

学习曲线结果示例：高方差的学习算法（左图）：增加训练集的大小来提高性能高偏差的学习算法（右图）：增加

奈何qiao·2024-01-08 10:55

关于目标检测中按照比例将数据集随机划分成训练集和测试集

1.前言在做目标检测任务的时候，不少网上的数据，没有划分数据集，只是将数据和标签放在不同的文件夹下，没有划分数据集虽然代码简单，每次重新编写还是颇为麻烦，这里记录一下如下，有的数据集这样摆放：这里的py文件是划分代码，和rawDataSet放在相同目录下关于图像分类任务划分数据集：关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件关于xml文件生成相应的类别json字典文件：目标检测

听风吹等浪起·2024-01-08 08:12

杂集

似然函数的本质就是衡量在某个参数下，训练集的估计和真实情况一样的概率，越大代表越相近。

司马山哥·2024-01-08 07:06

深度学习（花书）笔记2——（无）监督学习算法介绍

1.监督学习监督学习算法是给定一组输入x和输出y的训练集，学习如何关联输入x和输出y。在许多时候，输出y很难自动收集，必须由人来提供‘监督’。

吟风芥尘·2024-01-08 06:51

随机森林（Random Forest）

以下是随机森林的基本原理和使用方法：基本原理随机抽样：随机森林对训练数据进行自助采样（BootstrapSampling），即从原始训练集中有放回地抽取样本，创建多个不同的训练子集。

草明·2024-01-08 03:02

2019-11-18

训练集上损失：根据经验损失函数，直接在训练集上估计就行了。求解，可以忽略，直接计算在训练集上的频率得出，至于则和假定的分布有关：多项伯努利分布：。

cleverpenguin·2024-01-08 00:26

实名实人认证解决方案

识别准确率高人脸识别功能基于深度学习的智能识别技术，立足于腾讯社交平台，拥有海量人脸、图片训练集，准确率高。安全可靠活体检测可抵挡照片、视频、静态3

公有云服务商·2024-01-07 23:59

文本补全中的动态提示（Dynamic Prompting）

目录数据集Zero-ShotFew-ShotDynamicFew-Shot总结数据集TextREtrievalConference(TREC)QuestionClassification数据集包含训练集中的约

之乎者也··2024-01-07 23:26

机器学习算法学习-梯度提升树（GBDT）

1.1与Adboost比较回顾下Adaboost，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重，这样一轮轮的迭代下去，Adboost实际

Kiroro·2024-01-07 13:50

Adboost算法

1描述AdaBoost算法每次都是使用全部的样本进行训练，每一轮训练结束后，得到一个基学习器，并计算该基学习器在训练样本的预测误差率，然后根据这个误差率来更新下一轮训练时训练集合样本的权重系数和本轮基学习器的投票权重

歌者文明·2024-01-07 11:04

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

基本思想kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。kNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

Python研究者·2024-01-06 19:37

Mnist手写体数字数据集介绍与在Pytorch中使用

它由手写数字图像组成，包括0到9的数字，每张图像都是28x28像素的灰度图像，图片和标签均采用二进制编码，共70000张图像，其中包括60000张训练集和10000测试集。

搁浅丶.·2024-01-06 15:48

transforms图像增强（一）

一、数据增强数据增强（DataAugmentation）是一种常用的数据预处理技术，通过对训练集进行各种变换和扩增操作，可以增加训练数据的多样性和丰富性，从而提高模型的泛化能力。

-恰饭第一名-·2024-01-06 10:19

《机器学习》慕课版课后习题-第2章

如果进行多重重复验证的过程，就会发现模型在训练集上的表现并不固定，会出现波动，这些波动越大，它的方差就越大。协方差

醉一心·2024-01-06 09:10

遥感影像-语义分割数据集：DeepGlobe-Land-cover数据集详细介绍及训练样本处理流程

KeyValue卫星类型DigitalGlobe’s卫星覆盖区域未知场景重点是农村地区分辨率50cm数量训练集803幅、验证

ly_0624·2024-01-06 05:26

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

ly_0624·2024-01-06 05:25

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl

zhangbin_237·2024-01-05 23:30

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