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
本人只是个小白，此帖子只是在搜帖子搜不到最终答案的情况下，翻阅了书籍，并将积累的内容对大家做诠释。一、研究背景在大数据时代，我们获取数据的方式多种多样。根据统计学理论，在针对分类变量之间的相关性上，可以使用卡方检验，来检验两组分类变量之间是否相互独立。二、探索结果本次使用了chat-GPT等大模型工具搜索答案，chat-GPT给出的答案只是基于一些资料及课本上的内容，真实情况需对它进行不断的训练，
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2024-07-10 03:17:26
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样本大小指在一次实验研究中参与个体或收集记录的数量。样本大小很重要，因为它会直接影响估计总体参数的精度。本文针对该主题，通过示例让你对样本大小、置信度、置信区间有基本的理解。什么是置信区间实际应用中通常对衡量总体参数感兴趣，总体参数是描述总体的一些特征。假如我们想了解某个地区所有人员的平均身高。但如果对每个人进行测量太费时费力，通常做法是从总体随机抽取一些样本，然后使用样本估计总体参数。 举例，我
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2024-01-03 12:50:36
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文章目录@[toc]1 小样本与大样本数据的比较2 大样本OLS假定2.1 线性假定2.2 渐进独立平稳过程2.3 预定解释变量2.4 满秩条件2.5 鞅差分序列2 大样本OLS估计量推导3 大样本OLS估计量性质3.1 一致性3.2 渐进正态性4 大样本OLS假设检验1 小样本与大样本数据的比较采用小样本数据估计线性模型参数存在如下缺陷：小样本要求严格外生性，即解释变量与任意时期扰动项均不相关（
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2024-04-27 09:48:08
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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(FSL)的定义:机器学习的一种，它学习用到的经验中只有少量样本有关于任务的监督信号。 为什么要进行小样本学习：由于高质量的标注数据其实在现实工作中还是比较少的，所以利用小样本就能做好深度学习任务对于样本不够的任务是非常重要的，它可以降低数据的收集以及标注，可以让人工智能更像人类，能够举一反三，还能处理一些罕见的场景，例如隐私、伦理等。 经典的小样本学习方法：Siam
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2023-10-31 11:34:34
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什么是小样本学习？它与弱监督学习等问题有何差异？其核心问题是什么？来自港科大和第四范式的这篇综述论文提供了解答。数据是机器学习领域的重要资源，在数据缺少的情况下如何训练模型呢？小样本学习是其中一个解决方案。来自香港科技大学和第四范式的研究人员综述了该领域的研究发展，并提出了未来的研究方向。这篇综述论文已被 ACM Computing Surveys 接收，作者还建立了 GitHub repo，用于
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2023-12-12 19:04:51
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随着大数据时代的到来,深度学习模型已经在图像分类、文本分类等任务中取得了先进成果。但深度学习模型的成功,很大程度上依赖于大量训练数据。而在现实世界的真实场景中，某些类别只有少量数据或少量标注数据，而对无标签数据进行标注将会消耗大量的时间和人力。与此相反，人类只需要通过少量数据就能做到快速学习。小样本学习(few-shot learning)[2,3]的概念被提出，使得机器学习更加靠近人类思维.本文
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2024-05-21 19:08:36
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大家好，这里是NewBeeNLP。实体识别是信息抽取领域中比较重要的任务，其在学术界和工业界都是有很广泛的应用前景。但是当前实体识别任务强依赖于大量精细标注的数据，导致很难适应于快速迭代与实际业务快速发展的脚步。为了能够快速地在某个新的领域知识内，使用非常少的标注数据来达到更好效果，尤其是在学术界成为当前比较热门的话题。总的来说，引入新的研究课题—— 小样本实体识别（Few-shot Named
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2023-12-29 23:20:52
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一、常规参数1.1 epoch 是指所有的训练数据都要跑一遍。假设有6400个样本，在训练过程中，这6400个样本都跑完了才算一个epoch。一般实验需要训练很多个epoch，直到LOSS稳定后才停止。1.2 batch_size 中
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2024-05-29 10:08:26
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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
# 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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# Python机器学习小样本问题解析
随着机器学习的广泛应用，许多研究者和工程师都开始关注小样本学习（Few-Shot Learning）。小样本学习的目标是从有限的数据中学习出有效的模型，这在许多实际应用中都颇具挑战性。本文将探讨Python在小样本学习中的应用，并通过代码示例帮助大家快速上手。
## 小样本学习的概念
小样本学习是一种机器学习方法，旨在使模型能够在仅有少量标记数据的情况
原创
2024-10-18 07:19:15
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1. 概念介绍误差思维只要估计，就会有误差置信区间误差范围，给出一个误差范围来描述估计的准确程度置信水平置信水平表示置信区间包含总体平均值的概率是多大 大样本：当样本大小大于30时通常被认为是大样本，此时可以利用抽样分布是正态分布的一些特征来推断总体信息。小样本：当样本大小小于30时通常被认为是小样本，因为抽样分布不符合正态分布，小样本的抽样分布符合t分布，可以认为t分布
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2024-03-05 07:51:14
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本科毕设记录（一）————小样本综述综述问题定义相关的领域核心问题经验风险最小化（Empirical Risk Minimization）不可靠的经验风险最小化（Unreliable Empirical Risk Minimizer）解决方法数据增强模型算法未来工作问题技术应用理论论文总结 论文链接[1904.05046] Generalizing from a Few Examples: A S
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2023-12-03 06:44:54
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近期在解决一个符合指数分布的样本处理的问题时，做了一个如果，然后须要做一个小实验确认基于如果而简单推导出的理论的正确性。 首先是如果：给定一个总个数为 N 的样本集，样本集中元素符合指数分布，即在样本集 S 里的每个元素 X 的值都符合參数为 lambda 的指数分布 X~Exp(lambda). 那么，如果我另给定一个长度 n 。来对全部的样
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2024-07-04 15:47:45
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前言小样本学习（Few-Shot Learning）是近几年兴起的一个研究领域，小样本学习旨在解决在数据有限的机器学习任务。 小样本学习存在的意义？近些年，以深度卷积神经网络为代表的深度学习方法在各类机器学习任务上取得了优异的成绩——很多任务上已经超越了人类表现。狂欢背后，危机四伏。因为这些深度学习方法work的关键之一是海量标注数据的支持。但是在工业界，很多时候难以获得海量的训练数据，
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2023-08-14 14:38:06
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由V. N. Vapnik教授等人创立的统计学习理论是一种专门的小样本理论，这一方法数学推导严密，理论基础坚实。基于这一理论近年提出的支持向量机（Support Vector Machines 简称SVM）方法，为解决基于数据的非线性建模问题提供了一个新思路。SVM方法是一种具有严密理论基础的计算机学习的新方法，它已经成为计算机学习、模式识别、计算智能、预测预报等领域的热点技术，受到国内外的广泛关
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2024-07-31 08:31:45
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文献及地址：赵凯琳,靳小龙,王元卓.小样本学习研究综述[J].软件学报,2021,32(02):349-369. 摘要： 近年来,在大数据训练模型的趋势下,机器学习和深度学习在许多领域中取得了成功.但是在现实世界中的很多应用场景中,样本量很少或者标注样本很少,而对大量无标签样本进行标注工作将会耗费很大的人力.所以,如何用少量样本进行学习就成为目前人们需要关注的问题.系统地梳理了
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2024-01-31 09:42:26
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一、Meta Learning 元学习综述 二、Few-shot Learning 小样本学习综述 三、生成对抗网络 GAN 综述 四、迁移学习综述 五、深度迁移学习综述 六、其他概念介绍：知识蒸馏、增量学习
【说在前面】本人博客新手一枚，象牙塔的老白，职业场的小白。以下内容仅为个人见解，欢迎批评指正，不喜勿喷！[握手][握手]【再啰嗦一下】本来只想记一
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2024-04-10 21:48:09
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