训练集第8页

【Python机器学习】k近邻的优缺点

k-NN的优点是易于理解，通常不需要过多调节就可以得到不错的性能，构建模型的速度通常很快，但是如果训练集很大，预测速度可能会比较慢。

zhangbin_237·2024-01-05 22:54

Hello World！

一共包含四个文件夹：train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9912422字节）5

广煜永不挂科·2024-01-05 21:08

KNN 回归

K近邻回归算法的基本步骤：数据准备：首先，我们需要准备训练集和测试集的特征数据和对应的目标变量。特征数据可以包括数值型、

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

自然语言转SQL，一个微调ChatGPT3.5的实例(下)--模型微调及模型性能

提交训练集进行微调一旦我们创建了JSONL文件（可以在这里或ipfs_here找到一个小样本），下一步是使用以下命令将创建的文件上传到OpenAI：openai.api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY

数大招疯·2024-01-05 08:01

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5用交叉验证（CrossValidation）来验证分类器性能2.1.6完整代码：2.2使用sklearn内置的iris数据集(多分类)2.2.1导入数据集2.2.2划分训练集和测试集

几窗花鸢·2024-01-05 07:32

吴恩达机器学习笔记（1）——单变量线性回归

这里给出的数据是一组房子面积对应的房价数据集其中m代表训练集，x是输入，y是输出。我们用（x

机智的神棍酱·2024-01-05 06:35

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

A、kNN算法的预测效率与训练集的数量有关B、kNN算法只能用于二分类C、kNN算法只能用于回归D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k

HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

【Python机器学习】理论知识：泛化、过拟合、欠拟合

在监督学习中，想要在训练数据上构建模型，然后对没见过的新数据做出准确预测，如果一个模型能够对没见过的数据做出准确预测，我们就说它可以从训练集泛化到测试集。

zhangbin_237·2024-01-05 03:24

Transforer逐模块讲解

两大部分组成，数据经过词embedding以及位置embedding得到encode的时输入数据输入部分embedding就是从原始数据中提取出单词或位置；输入矩阵：位置编码采用如下公式好处有使PE能够适应比训练集里面所有句子更长的句子

warren@伟_·2024-01-04 23:54

决策树，预测泰坦尼克号生存概率

用id3算法，得出泰坦尼克号生存率预测：测试集与训练集：链接:https://pan.baidu.com/s/1AsWe81NfddCoWAwmHp97Iw提取码:zp8x复制这段内容后打开百度网盘手机

Viva_Stephen·2024-01-04 20:18

机器学习期末复习题

1.解释什么是过拟合和欠拟合，怎么降低过拟合过拟合：在训练集中表现的特别优秀，贴合训练数据的特征，但是没有泛化能力，在新的数据集中无法做出准确的预测。

南笙，·2024-01-04 20:24

【数据挖掘】基于 LightGBM 的系统访问风险识别（附源码）

的系统访问风险识别文章目录基于LightGBM的系统访问风险识别一、课题来源二、任务描述三、课题背景四、数据获取分析及说明（1）登录https://www.datafountain.cn并获取相关数据（2）数据集文件说明（3）训练集和测试集含义说明五

the_coco·2024-01-04 06:41

增量预训练经验积累（2）

GUANYX~·2024-01-03 22:24

【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models

都存在一定的问题：对于PixelRNN这类模型来说，就是从左上角的像素开始一个个地进行生成，那么这个生成顺序是否合理，每一个像素是否只与它前面的像素有关，这就是其问题VAE的问题在前文就已经提到，它只能够学会模仿训练集中的例子

FavoriteStar·2024-01-03 22:46

特征工程

三块给你买麻糬_31c3·2024-01-03 20:47

深度学习｜5.2 偏差和方差

偏差和方差在训练集和验证集的应用。Trainseterr

晓源Galois·2024-01-03 18:10

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（一）

数据和方法MNIST数据集是收集的手写字体，为单色图像，共有训练集60000项，测试数据集10000项。建模方法我们使用最简单的神经网络模型，多层感知器（MLP）。

罗罗攀·2024-01-03 18:45

【Python机器学习】衡量模型是否成功：训练数据&测试数据

在机器学习中，为了衡量模型是否成功，通常做法是吧将收集好的带标签数据分成两部分，一部分用于构建机器学习模型，叫做训练数据或训练集；其余数据用来评估模型性能，叫做测试数据、测试集或者留出集。

zhangbin_237·2024-01-03 16:23

Tips for Training DNN

NN和很多经典机器学习模型（如KNN、SVM）不同，它经过训练后在训练集上的表现未必会很好，这是因为它优化的损失函数是非凸的，训练停止时可能会停在局部最优点、鞍点或平坦点（即各个方向梯度都约等于零的点）

单调不减·2024-01-03 15:31

流量预测_MLP模型_keras

:heartbeat:4、数据预处理pre-processing（1）将时间戳转换为一个日期时间索引（2）填充所有缺失的值（3）将时间序列数据转换成监督学习数据手动转换（4）数据集划分（split）为训练集和验证集

郭小儒·2024-01-03 14:05

无监督学习-聚类算法(k-means)

无监督学习-聚类算法1、聚类介绍1.1、聚类作用知识发现异常值检测特征提取数据压缩的例子1.2、有监督与无监督学习有监督：给定训练集X和标签Y选择模型学习（目标函数的最优化）生成模型（本质上是一组参数、

阿龙的代码在报错·2024-01-03 12:46

119基于matlab的ELM和KELM的数据分类模型

基于matlab的ELM和KELM的数据分类模型，可对比两者的计算时间及测试机和训练集准确率。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-03 10:52

在机器学习训练测试集中，如何切分出一份验证集

文章目录1.读取数据：2.绘图查看target数量情况：3.特征拓展：4.构建X，y：5.拆分训练集和测试集，特征做缩放处理：6.从训练集里再切一次出验证集，特征做缩放处理：7.测试集训练效果：8.从训练集里再切一次出验证集

you_are_my_sunshine*·2024-01-03 07:54

CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)

目录往期精彩内容：前言1风速数据CEEMDAN分解与可视化1.1导入数据1.2CEEMDAN分解2数据集制作与预处理2.1划分数据集，按照8：2划分训练集和测试集，然后再按照前7后4划分分量数据2.2设置滑动窗口大小为

建模先锋·2024-01-03 01:49

【深度学习下载大型数据集】快速下载谷歌云盘数据集

个人博客:Sekyoro的博客小屋个人网站:Proanimer的个人网站跑深度学习的时候,一些数据集比较大,比如60多个G,而且只是训练集.然后这些数据是由某些实验室组采集的,并不像一些大公司搞的,一般都直接方法一些网盘中

procoder338·2024-01-03 01:44

11-交叉验证与网格搜索对k-近邻算法调优

交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信数据分类训练集和测试集，再将训练集分为训练和验证集。eg：将数据分成5份，其中一份作为验证集。

jxvl假装·2024-01-02 21:33

前馈神经网络复习

习题4-1对于一个神经元(wx+b),并使用梯度下降优化参数w时如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢在全连接网络模型中，将输入的x值进行零均值化是一种预处理方法，旨在将训练集中的每个输入值

Simon52314·2024-01-01 07:47

一文弄懂自编码器 -- Autoencoders

自动编码器于1980年推出，是一种用于神经网络的无监督学习技术，可以从未被标注的训练集中学习。本文重点介绍自编码器的概念、相关变体及其应用，闲话少说，我们直接开始吧！

赵卓不凡·2024-01-01 05:14

论文笔记：DELPHI:预测蛋白质相互作用位点的精确深度集成模型

文章目录摘要：一、介绍二、材料和方法（一）、数据库（二）、测试集（三）、训练集和验证集（四）、输入特征（六）、CNN模型架构（七）、RNN网络的体系结构（八）、综合网络架构（九）、实现（十）、参数调整三

wangpan007·2023-12-31 23:52

yolo划分数据集代码

importosimportrandomimportshutil#本程序用于划分数据集#训练集和验证集的划分比例默认是8：2，如果想要其他比例的，修改29行的数值即可。

微智启工作室·2023-12-31 18:57

python查看数据集的类别、数量分布等

fromglobimportglobimportpandasaspdimportnumpyasnpimportosimportcv2fromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltfromtqdmimporttqdm#%%#训练集探索

wang-jin·2023-12-31 14:53

pytorch基础语法学习：数据读取机制Dataloader与Dataset

●数据划分：划分成训练集train，用来训练模型；验证集valid，验证模型是否过拟合，挑

深度之眼·2023-12-31 10:55

nndl 作业12 优化算法2D可视化

简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化优化算法：优化的目标是网络模型中的参数（集合），损失函数L变量就是θ，其中L中的参数是整个训练集，换句话说，目标函数（损失函数）是通过整个训练集来确定的，训练集全集不同

szf03·2023-12-31 06:51

正则化的具体理解

说到正则化，我们先弄明白几个概念：1.欠拟合2.合适拟合3.过拟合从字面意义上说，大家对这3个概念都不陌生，具体说一下过拟合，如果我们有非常多的特征，那么通过学习得到的拟合方程有可能对训练集拟合的非常好

liuruo123·2023-12-30 21:34

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

如果我们注意到模型在训练集上的表现明显优于模型在测试集上的表现，那么这就是模型过拟合了，也称为highvariance。产生的过拟合的原因是对于给定的训练集数据来说，模型太复杂了。

加百力·2023-12-30 18:04

VOC 数据集下载

是的从根本上说，这是一个监督学习问题，因为一个训练集提供带标签的图像。已选择的20个对象类是：人：人动物：鸟、猫、牛

小白的gis空间·2023-12-30 12:30

纽约时报起诉OpenAI和微软！要求销毁ChatGPT，索赔数十亿美元

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。该诉讼指控OpenAI和微软未经允许利用《纽约时报》数百万篇的受版权保护的数据训练ChatGPT等人工智能模型。

夕小瑶·2023-12-30 11:10

机器学习 --- 模型评估、选择与验证

第1关：为什么要有训练集与测试集第2关：欠拟合与过拟合第3关：偏差与方差第4关：验证集与交叉验证第5关：衡量回归的性能指标第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵importnumpyasnpdefconfusion_matrix

*Crystal·2023-12-30 10:15

共享单车之租赁需求预估

/step1/bike_train.csv中，共享单车的训练集数据总共有8709个训练样本，训练样本中有12个特征(其中count为标签)。特征说明如下：datetime：时间。

柔雾·2023-12-30 09:42

机器学习的一般步骤

数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练

北辰Charih·2023-12-30 07:04

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

我们首先将数据集分层采样划分70%出来作为训练集，剩余30%用作测试集。特征缩放（featurescaling）是数据预处理步骤中及其容易被忽略的一步。除了决策树和随机森林这两种不需要

加百力·2023-12-30 07:02

使用pytorch进行图像预处理的常用方法的详细解释

一般来说，我们在使用pytorch进行图像分类任务时都会对训练集数据做必要的格式转换和增广处理，对测试集做格式处理。

Trouville01·2023-12-30 06:52

ImageNet 数据集的下载及解压操作

数据集下载对于ImageNet数据集的下载部分，可以参照以下博客：ImageNet数据集下载对于图像分类任务相关的数据集主要包含以下几个：ILSVRC2012_img_train.tar对应ImageNet的训练集

kevin小新·2023-12-30 06:22

Weka 分类树输出结果解析 Weighted.avg

weather数据库先看左侧，classifier是分类方法，J48是递归分治策略；cross-validation表示交叉验证，使用了10-Foldspercentagesplit表示分割比例，用以分割训练集和测试集

deer(écho)·2023-12-30 03:34

分割YooChoose数据集为YooChoose1/4、YooChoose1/64

脚本思路使用数据集中session_id作为滤网对源数据进行过滤，过滤出2百万个不同的session_id作为训练集。

GarsonW·2023-12-30 00:21

Ｋ近邻模型原理（二）

ｋ近邻的最简单实现方法是线性扫描，有时也称为蛮力实现，其通过计算新的输入实例与每一个训练实例的距离，然后找出最小距离的ｋ个实例点，紧接着根据决策规则进行预测．当训练集很小时，这种方法显得有效；而当样本量很大时

徐_清风·2023-12-29 22:48

2018-12-28

Optimalerrorrate:最优错误率，无法避免错误率Avoidablebias:可优化误差Variance:方差，训练集与测试集的差距处理高avoidablebias:1.增大模型的规模，也就是增加模型复杂度

Louis1994·2023-12-29 20:03

【 YOLOv5】目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战（4）-自制数据集及训练（使用makesense标注数据集）

每个标签写在单独的一行上传结果此处可以编辑类别把车框选选择类别即可导出数据3.新建一个目录放数据写yaml文件4.测试训练效果防止pychram检索数据集的方法看yolov5官网首先是创建.yaml数据集1）首先指明数据集的根目录在哪里，训练集

醉酒柴柴·2023-12-29 10:25

数据集介绍【01】-MNIST

它包含了四个部分:训练集图片：train-images-idx3-uby

ihan1001·2023-12-29 03:25

分别使用MLP，CNN和Attention对Kaggle上的LOL比赛数据进行预测胜负

过程分为：处理数据，划分训练集和预测集，定义模型和优化器，生成混淆矩阵。整个部分比较简单，使用了GPU进行训练，主要是熟悉训练网络的流程和框架。

LANGZHIZHEN·2023-12-28 22:06

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