铜灵 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI就怕前脚刚立志搞个新研究，后脚就发现没有合适的数据集可用。AI工程师从入门到放弃，可能就是这么一会的功夫。别找了，现在深度学习数据集也能自制了。在这份教程中，来自fast.ai的小哥哥Francisco Ingham就想手把手教你，如何利用谷歌图片搜索，DIY一份自己的深度学习数据集出来，还不会违反谷歌服务条例。整装待发，这样的好事其实需要六步
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2024-09-18 20:26:54
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相对于现在热门的大数据来说，还有一个概念是小数据，在营销领域中，为了和客户建立一对一的关系，数据分析技术在很大程度上是要帮助我们进行分析用户的行为以及喜好，但是这些数据是不是大数据，还是小数据呢？对于小数据的定义就是客户的特定信息，这些信息都是可以根据客户的日常的消费习惯或者一些使用的技术产品中得到，网站的访问记录，社交动态记录等。 数据分析的过程中专注于小数据也是可以找到某一
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2023-10-25 15:01:56
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# 深度学习分类数据集如何划分
深度学习是一种机器学习的方法，适用于对大规模数据进行特征学习和模式识别。在实际应用中，数据集的划分对于模型的训练和评估至关重要。本文将介绍如何划分深度学习分类数据集，并提供一个示例来解决一个实际问题。
## 数据集划分方法
对于深度学习分类任务，常用的数据集划分方法包括随机划分和交叉验证。随机划分将数据集分为训练集和测试集，通常按照一定比例划分。交叉验证则将数
原创
2024-03-31 04:48:20
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# 小数据集深度学习入门指南
在深度学习的世界里，许多开发者会面临小数据集的问题。虽然大数据集通常能够训练出更好的模型，但小数据集同样可以通过适当的方法获得良好的效果。本文将为刚入行的小白提供一个完整的流程，帮助他们了解如何实现“小数据集深度学习”。
## 流程概述
我们将通过以下步骤进行小数据集的深度学习：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 06:48:49
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今天分享一个比较简单的问题：数据集划分的三种方法。数据集划分算是在数据分析建模中比较重要的，模型的好坏不但和训练数据有关，还和测试数据有关，当然，也和评估指标有关，不过今天先来看前者。 ▶什么是数据集和它的划分？对于模型来说，其在训练集上面的误差我们称之为 训练误差 或者 经验误差，而在测试集上的误差称之为 测试误差。因为测试集是用来测试学习器对新样本的学习能力，因此我们可以把测试误差作为 泛化
文章目录0 介绍(1)简介(2)版本1 申请与下载1.1 申请1.2 使用数据脚本下载指定序列2 将下载的数据序列进行转化(1)使用python2.7(ubuntu18.04自带环境)----采用方案报错1：报错2(3)使用python3.8(anaconda创建环境)----弃用方案/参考意义报错1报错2(3)其他序列同样处理：3附录3.1 python2.7(ubuntu18.04自带环境)
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2024-10-30 20:30:24
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## 深度学习数据集划分
在深度学习中，数据集的划分是非常重要的一步。正确的数据集划分可以帮助我们评估模型的性能，并且避免在训练和测试中出现过拟合的问题。本文将介绍常用的数据集划分方法，并提供相应的代码示例。
### 数据集划分方法
在深度学习中，常用的数据集划分方法有三种：训练集、验证集和测试集。
1. 训练集（Training Set）：用于训练模型的数据集。训练集应该包含足够多的样本
原创
2023-10-19 04:52:43
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什么是小数据？小数据就是个体化的数据，是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒，突然有天喝完酒胃疼，我就想了，这天和之前有何不同？原来，这天喝的酒是个新牌子。这就是我生活中的“小数据”，它不比大数据那样浩瀚繁杂，却对我自己至关重要。第一个意识到“小数据”重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔·艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了，而早在父亲去世之前几个月，这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉
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2023-09-06 14:00:32
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机器学习中数据集划分方法1.留出法（hold-out） 例如我们现在有一个包含m个样例的数据集D = {(x1,y1),(x2,y2)···，(x3,y3)}，需要训练、测试，就要对其进行划分，分为训练集S，测试集T。 该方法直接将数
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2023-10-27 07:41:54
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仍旧是照着书敲程序出现超多问题的一天 还好慢慢都解决了 用小数据集训练猫狗分类器 1.首先是在kaggle上面下载数据集 链接就不放了，书里都有的，下载过程会遇到麻烦就是手机收不到验证码，后来解决办法是在手机号前面加上860就可以完美解决，验证码好像还是从浙江发过来的感觉蛮神奇。 2.下载之后的路径和书里的路径什么的不太一样要自己改一改，不要书里写的什么就无脑的照着敲上去，额，也可能只有我这么干。
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2023-12-15 13:24:21
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3 1；2 5 10；80 20看到这个会懵逼吗？下面就解释一下什么是3 1；2 5 10；80 20如果设计说明书中没有给出明确的标准，那么可以参考国外的业内公认的一些标准： 3+1原则(指量、全、深+快)主要对性能测试设
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2024-05-18 23:43:50
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搭好了环境，下面就该训练模型了呀！实践才是真理的唯一标准！大多数情况下，新接触caffe的小白们第一个训练的模型一定是Mnist数据集吧。这篇文章就以mnist数据集为例介绍下如何训练模型吧！（训练模型，想想就激动~） 先来简单的介绍一下mnist数据集，mnist数据集属于分类的数据集。里面包含了从0-9十个类别。mnist数据集中共包含70000张图片，其中60000张是训练集，1000
今天听了一个数据分析的培训：数据的深度与假象。也没有听太懂，总结几个点分享下：1. 数据的含义只有和人的行为联系起来才有意义；比如苹果手机的销量，是因为其主流用户的想法导致的；2. 简单的，脱离人性的拟合预测是不靠谱的，举例，三星的手机销量一直直线上升，但预测它明年也会上升不太合理；3. 对人群分类进行分析是正确分析的前提，分类的标准包括学历水平，年龄，收入等；不加区别的统计分析，难以得出有意义的
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2024-05-18 11:03:54
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1. 引入滑动窗口的原因TCP传输的特点：TCP每发送一次数据，都要进行一次应答，只有当上一个数据包接收到应答了，才能发送下一个。这样的传输方式有一个缺点：数据包的往返时间越长，通信的效率就越低。2. 滑动窗口的概念为解决这个问题，TCP 引入了窗口这个概念。即使在往返时间较长的情况下，它也不会降低网络通信的效率。那么有了窗口，就可以指定窗口大小，窗口大小就是指无需等待确认应答，而可以继续发送数据
在Geodatabase中，要素类可以直接存储在数据库中，也可以存储在数据集中。数据集（Dataset）是一个代表了Workspace中所谓数据集合的抽象类，它是一个集合，但是在理解数据集对象的时候，要用广义的概念来看待，不要从我们在数据库里存储的那个物理结构去理解，否则会走入误区，因为在设计数据库的时候，我们可以在数据集里面存储相关的要素类。那么我们在编程的时候就可以这么想，要获取数据库中的某一
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2024-02-21 16:18:16
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# 深度学习中的训练集与测试集划分
在深度学习模型的构建与训练中，数据的准备至关重要。特别是数据的划分，通常我们会将数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集则用于评估模型的性能。下面，我们将详细讨论这一过程，并提供相关的代码示例。
## 什么是训练集和测试集？
*训练集* 是用来训练模型的数据集。模型会在这些数据上进行学习，以调整其参数并减少预测误差。一般来说，训练集中的样本数量
原创
2024-09-03 06:47:42
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# 如何实现深度学习中的验证集和测试集划分
在深度学习项目中，确保模型的准确性和泛化能力至关重要。为了评估模型的性能，我们需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。本文将为您详细介绍这一过程，包括具体的步骤和代码示例。
## 数据集划分流程
下面的表格显示了数据集划分的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---------
前言要想训练一个好的深度学习模型需要大量的数据，只有当你收集到足够多的数据构成训练集时，算法的效果最好。有时候我们很难收集到足够多的数据，为了解决数据量的问题，其实我们可以爬虫或购买数据等手段来获取大量的数据。这样会导致训练集和测试集存在差异，所以在划分数据集的时候需要掌握一些技巧。本篇文章的主要内容来自deeplearning.ai示例说明问题描述你想开发一个APP，当用户上传图片的时候，系统能
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2023-12-18 14:13:02
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课程简介作为教学改革的重要内容之一，2016年春节学期开始，《工业数据挖掘与分析》的讲授内容做出了重大调整，主要针对当前互联网领域产品的快速发展变化，重点讲授“网络产品设计”相关方面的内容。本课程将从移动互联网产品设计为切入口，讲授网络产品的设计及其基本知识，并贯穿身边的应用实例进行讲解，帮助我们掌握优秀的网络产品设计的思想方法。 本课程2017年入选微软全球TOP30高校创新人才培养计划课程，2
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2024-01-10 14:25:50
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目录新旧系统数据迁移新旧系统数据迁移的实践与测试新旧系统数据迁移 随着互联网这么多年的技术的发展，在现有发展的基础上，基本上2-3年的时间，业务的快速增长和技术的革新，原有的系统会不断被功能更强大的新系统所取代。在新旧系统切换过度的过程中，必然要面临一个数据迁移的问题。 旧系统从启用到被新系统
