本章目的：了解样机制作目的和方法1.样机定义：为验证设计或方案的合理性和正确性，或生产的可行性而制作的样品。 2.JB 5054行标关于样机方面的规定2.1 生产过程概念2.1.1 样机（样品）试制 prototype (sample) trial production 样机（样品）试制是为验证新产品的结构和性能等所进行的试制工作。 2.1.2
adaboost+hog识别目标前言:我们将要产生一个包含级联分类器的.xml文件(包含级联分类器的信息)，也就是最为关键的一部分将用到opencv_cratesample.exe和opencv_traincascade.exe(在opencv\build\x64\vc14\bin目录下，如果你是32位选择VC12)。正负样本的准备1.准备工作： 我们要建立一个文件夹，可以命名为my_det，op
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2024-09-18 16:06:30
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解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。 解决方式分为： 一、相关方法总结 1、采样 采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。采样分为上采样（Oversamp
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2024-10-30 17:00:21
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一、什么是对抗样本 对抗样本是一类被恶意设计来攻击机器学习模型的样本。它们与真实样本的区别几乎无法用肉眼分辨，但是却会导致模型进行错误的判断。对抗样本的存在会使得深度学习在安全敏感性领域的应用收到威胁。 如下图所示，通过在自然图片上加入一些人工噪声来“欺骗”神经网络，使得神经网络输出错误的预测结果。 以经典的二分类问题为例，机器学习模型通过在样本上训练，学习出一个分割平面，在分割平面的一
# 对抗样本与机器学习
在机器学习领域，对抗样本（Adversarial Samples）是指通过对输入数据进行微小的扰动，使得原本正确分类的模型产生错误判断的样本。这种现象不仅在视觉识别中广泛存在，例如图像分类模型，也在自然语言处理等领域有着潜在的影响。理解对抗样本及其产生原因对于提高模型的鲁棒性至关重要。
## 什么是对抗样本？
对抗样本的生成一般利用优化算法，通过以下过程实现：
1.
数据扩增的概念数据扩增是指不实际增加原始数据，只是对原始数据做一些变换，从而创造出更多的数据。 数据扩增的目的数据扩增的目的是增加数据量、丰富数据多样性、提高模型的泛化能力。数据扩增的基本原则不能引入无关的数据扩增总是基于先验知识的，对于不同的任务和场景，数据扩增的策略也会不同。扩增后的标签保持不变数据扩增的方法数据扩增方法可分为单样本扩增和多样本扩增单样本扩增包括：图像翻转、图像旋
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDER : places
ORDER ||--| PRODUCT : contains
```
# 机器学习剔除样本实现流程
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载数据 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 训练模型 |
| 步骤4 |
原创
2024-04-19 04:14:35
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2020最佳检测 | 带有注意力RPN和多关系检测器的小样本目标检测网络（提供源码和数据及下载）概 要 传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在本文中，我们提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时
2.1样本空间1）对于随机试验，尽管在每次试验之前不能预知试验的结果，但试验的所有可能结果组成的集合是已知的。2）我们将随机试验E所有可能结果组成的集合称为E的样本空间，记为S，样本空间的元素，即E的每个结果，称为样本点。3）下面是试验中的样本空间： 2.2随机事件1）在满足这一条件的样本点组成的S6的一个子集，A=｛t|t>500｝,我们称A为试验E0的一
近似熵理论相关知识与代码实现近似熵（ApEn）是一种用于量化时间序列波动的规律性和不可预测性的非线性动力学参数，它用一个非负数来表示一个时间序列的复杂性，反映了时间序列中新信息发生的可能性，越复杂的时间序列对应的近似熵越大[1].[1]. Pincus, S. M. (1991). “Approximate entropy as a measure of system complexity”. P
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2024-01-29 15:26:31
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一、采样一致性算法1.1 概述1.2 目的和意义目的：用于排除错误的样本，样本不同对应的应用则不同，例如剔除错误的配准点对、分割出处在模型上的点集等。1.3 方法总结在计算机视觉领域广泛应用各种不同的采样一致性参数估计算法 PCL 中以随机采样一致性算法(RANSAC)为核心，同时实现了五种类似于随机采样一致性估计参数算法的随机参数估计算法，例如随机采样一致性估计(RANSAC)、最大似然一致性估
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2023-08-22 19:39:28
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1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？ 在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景），Few-Shot Learning（
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2023-08-02 20:33:34
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小样本学习和元学习基础知识人工智能最终依赖于大数据中学习。很难用很少的数据快速概括一个模型。相反，人类可以快速应用他们过去学到的东西来学习新事物。一个重要的方向是缩小人工智能与人类之间的差距。通过有限数据进行学习。少样本学习（few-shot learning）深度学习是data hunger的方法， 需要大量的数据，标注或者未标注。少样本学习研究就是如何从少量样本中去学习。拿分类问题来说,每个类
在做机器学习的时候，当模型训练好之后，我们该如何去评价这个模型的好坏呢？我们首先想到的会是使用正确率来评价模型的好坏。首先来看下正确率公式：  
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2024-07-12 01:08:32
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大家好，特征选择是机器学习建模流程中最重要的步骤之一，特征选择的好坏直接决定着模型效果的上限，好的特征组合甚至比模型算法更重要。除了模型效果外，特征选择还有以下几点好处：提高模型性能并降低复杂性（维数爆炸）减少训练时间由于无信息和冗余特征而降低了过度拟合的风险简化的部署流程和实时数据管道，这是一个经常被低估的优势本次给大家介绍一个小众的、可完全自动化的特征选择工具：AutoFeatSelect，使
如果使用的标签量比较大，在打印条码标签的时候，人工回卷标签，效率不高，也非常枯燥，会一团乱。使用标签回卷器，可以使用自动把打印好的标签带卷起来，效果如下： 标签回卷器的作用是什么
标签回卷器顾名思义也就是用来回卷标签的机器，常被用于工业标签回卷，因为企业在生产产品的时候都大批量的进行贴标签，工业级的标签打印机更是运转迅速，靠人工进行回卷标签是很吃力的，而且工作速度缓慢，延误
深度学习模型需要足够的数据支撑才能进行更好地训练，但实际生活中，作为开发者往往无法获取大量的数据，而专业的数据采集和标注公司提供的数据服务也并不便宜，因此，解决此问题有一个较为不错的初级方案，那就是利用图像处理方法，进行数据扩充。我个人在学习和整理过程中，对目前数据扩充守法，无非是两类，一种常规手法，另一种为高级手法;常规手法包含：变换，旋转，剪裁，缩放，锐化，噪声，卷积处理等，特点是利用传统数学
摘 要在非合作场景所导致的小样本条件下，稳健提取通信辐射源目标特征并准确识别目标是当前研究的难点和热点.针对正交频分复用通信辐射源的小样本个体识别问题，文章在相位域、时域翻转的数据增强和源领域实例迁移的基础上，提出一种非合作通信辐射源个体识别方法.采用不同域翻转的数据增强方法扩充数据集，结合改进的残差网络，达到提高正交频分复用通信辐射源个体识别准确率的目的，并引入迁移学习以增强识别模型
# 小样本机器学习：在数据稀缺时的智慧选择
在机器学习和深度学习领域，大量的数据通常被认为是成功的关键。然而，在现实世界中，尤其是在医疗、金融和个性化推荐等领域，获得大量标注样本的成本往往高得令人无法承受。在这种情况下，小样本机器学习（Few-Shot Learning）应运而生，成为一种极具潜力的解决方案。本文将为您介绍小样本机器学习的基本概念，以及用Python实现的一些基础示例。
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大家早上好哇！能不能写一份优秀的分析报告，是衡量分析师是否牛X的重要标准。除了不同场景下特定的分析逻辑，怎么把分析报告写的更好，其实是有成体系方法论的。今天给大家分享一篇关于数据分析报告规范的干货，常看常新，值得收藏和细品。01 结构规范及写作报告常用结构：1. 架构清晰、主次分明数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈
