Scikit-learn 提供了大量用于测试学习算法的数据集。它们有三种口味：**打包数据：**这些小数据集与 scikit-learn 安装一起打包，可以使用 scikit-learn 中的工具下载sklearn.datasets.load_***可下载的数据：**这些较大的数据集可供下载，scikit-learn 包含简化此过程的工具。这些工具可以在sklearn.datasets.fetch
数据量少的机器学习问题通常是在面对有限或稀缺数据时，如何有效地训练模型并提高模型的泛化能力。本文将通过一系列结构化的步骤，详细记录解决数据稀缺问题的有效策略。
## 环境预检
在开始机器学习项目之前，需要对系统环境、依赖项和硬件设施进行全面的预检。以下是环境预检的思维导图，说明需要检查的各个方面：
```mermaid
mindmap
.环境预检
.硬件需求
.CPU
之前和大家分享了趋势型预测方法，很多小伙伴想看躺平型与周期型预测，今天他们来了。 首先回顾一下，常见的数据走势有三种：趋势型：连续发展的态势。躺平型：变动较少，一条直线。周期型：有规律的周期性波动。直接看图，能一眼认出来是哪一种（如下图）认清楚走势以后，就能选择对应的模型啦。先看躺平型的例子。举例：某门店业绩数据如下图所示，请预测2021年4月的业绩：看到这张图，很多小伙伴会
转载
2024-09-03 12:25:43
53阅读
在有些时候我们的电脑硬盘容量不足了，该怎么办呢?那么下面就由学习啦小编来给你们说说电脑硬盘容量不足的原因及解决方法吧，希望可以帮到你们哦!电脑硬盘容量不足的解决方法一：第一招：关闭多余程序如果同时打开的文档过多或者运行的程序过多，就没有足够的内存运行其他程序。这时，对于多文档界面程序，如Word、Excel等，请关闭当前文档外的所有文档，并退出当前未使用的程序，或许你就能够继续执行因“内存不足”而
转载
2023-12-06 17:39:15
27阅读
APP运营怎么利用留存率等数据分析用户减少的原因？ 数据分析最核心的方法是作比较，因为绝对的数值在大多数场合下是没有意义的，通过在不同维度之间做数据的比较分析，能帮助开发者找到数据变化的原因。举一个典型的案例来说明如何通过分析留存率的数据变找到运营中出 ... 数据分析最核心的方法是作比较，因为绝对的数值在大多数场合下是没有意义的，通过在不同维度之间做数据的比较分析，能帮助开发者找到
转载
2024-10-08 18:23:17
33阅读
这篇对深度学习数据少的解决方案总结得挺好的，行文流畅。不过似乎还可以加上few-shot learning, meta-learning等异类，改天我再补充整理一篇。How To Use Deep Learning Even with Small Data And why it is so important by Tyler Folkmanhttps://towardsdatasc
转载
2024-05-13 15:15:40
267阅读
【现象】大数据浪潮下，一些企业转而将目光投向了传统的小数据，并据此改善了相关产品。比如，相较于以往，现在的罐头和汽水瓶的盖子更容易打开，车门可以不费力地关上，而抽屉的开合也设计得更加顺滑。这缘于企业对一个细节的敏锐捕捉：随着科技发展导致的体力劳动减少、电脑和触摸屏导致的书写退化，人们的双手没有以前有力了。类似的小数据、小趋势，正在和大数据一起改变着我们的生活。【点评】大数据的产生，简化了人们对世
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
简介sklearn自带了一些标准数据集，用于分类问题的 iris 和 digits。用于回归问题的boston房价数据集。导入数据集from sklearn import datasets自带的数据都放在datasets里面iris = datasets.load_iris()
digits = datasets.load_digits()datasets 是dict类型的对象，包含数据和元数据信
传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的。希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务。1. 获取数据1.1 导入sklearn数据集 sklearn中包含了大量的优质的数据集，在你学习机器
转载
2024-05-16 10:05:52
411阅读
中型数据：客户端200~500台以下，单表记录200~500万条以下，数据库总大小200G以下。小型数据：客户端20~50台以下，单表记录20~50万条以下，数据库总大小20G以下。 程序一旦涉及大规模、并发性、实时性，技术难点就出来了。这里的小型数据，特指对实时性和并发性有较高要求的小型数据存储，否则就没必要讨论小型数据了。 &
转载
2024-01-02 17:08:04
34阅读
搜集的一点关于数据量太大如何优化的东西：1. 建索引2. 分区3. 分表（对于订单表可以按时间迁移出几张表，对于用户，可以在入库时对登录名规则化后存放在不同的表，登录时按相同规则读表，其他方法还有拆分字段） 数据库优化的几点：1. 建立和优化使用索引2. 减少子查询和联表查询3. 主从分离4. 用临时表代替大表插入 表设计和查询的一些参考1．合理使用索引 索引是数据库中重要的
转载
2024-08-25 21:02:54
33阅读
数据量是机器学习模型训练的基础，如果数据量太少，会导致模型的准确性和泛化能力不足。然而，在实际项目中，我们经常会面对数据量不足的情况。为了解决这个问题，我们可以采取以下策略。
首先，我们可以利用数据增强技术来扩充数据量。数据增强是通过对原始数据进行变换、旋转、剪切等操作，生成新的训练样本，从而增加数据量。下面是一个使用图像数据增强的示例代码：
```python
from keras.prep
原创
2023-12-15 10:16:08
334阅读
大数据是什么？其实很简单，大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V，具体指如下4点： 1．大量。大数据的特点首先体现在“大”上。从map3时代开始，一个小MB级的map3就可以
转载
2024-08-26 10:42:13
46阅读
内模式对应文件，模式对应表，外模式对应部分表和和视图数据库系统内部体系结构分为三级：模式、内模式、外模式 模式：模式是对数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所用用户的公共数据视图。不仅要定义数据的逻辑结构，而且要定义与数据有关的安全性、完整性要求，定义这些数据之间的联系 外模式：外模式也称子模式或用户模式，他是对数据库用户（包括应用程序员和最终用户）看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述
http://www.leiphone.com/news/201702/JKjzIC1xI7FLlPcs.html
导语：随着深度学习技术在机器翻译、策略游戏和自动驾驶等领域的广泛应用和流行，阻碍该技术进一步推广的一个普遍性难题也日渐凸显：训练模型所必须的海量数据难以获取。
深度学习大牛吴恩达曾经说过：做AI研究就像造宇宙飞船，除了充足的燃料之外，强劲的引擎也是必不可少的。假如
转载
2024-08-21 11:51:29
123阅读
目录训练集、测试集划分数据集的加载数据集CUB200划分成txt文件 训练集、测试集划分如果数据集结构如以下所示：Datasets/
class1/
class2/
class3/
...只需给出Datasets的绝对路径、训练集和测试集的划分比例，就能够以一定的比例来划分数据集为测试集、训练集，且在不改变原数据集的情况下把属于每一个类别的训练集和测试集图片copy到另外两个文件夹tra
转载
2024-09-25 07:27:46
96阅读
模型的介绍根据问题特点选择适当的估计器estimater模型：分类(SVC,KNN,LR,NaiveBayes,…) 回归 (Lasso,ElasticNet,SVR,…) 聚类(KMeans,…) 降维(PCA,…)机器学习模型按照可使用的数据类型分为监督学习和无监督学习两大类。监督学习主要包括用于分类和用于回归的模型：
分类：
线性分类器（如LR)支持向量机（SVM）朴素贝叶斯
当没有足够多的数据量时该怎么办？学者们针对这一问题已经研发看各种巧妙的解决方案，以避在深度学习模型中数据少的问题。近来，在做活体检测和打 Kaggle 比赛过程中查找了很多相关文献和资料，现整理后与大家分享。一般有以下几种方法解决的数据量少的问题：
Transfer learning： 其的工作原理是在大型数据集(如 ImageNet)上训练网络，然后
转载
2023-11-27 13:01:22
462阅读
这篇博文是作者的一个实验笔记，研究一个”飞机-背景“二分类器在不同样本比例下精度，召回率的规律。1. 问题描述固定正样本（飞机）2000个，改变负样本（背景）的训练数据量 1 : 0.5 、 1 : 1 、 1 : 2 、 1 : 5 、 1 : 10 、 1: 30. 随着负样本数量的增多，类间数据量不均衡的情况更为显著。 测试时，分别随机选取4096张飞机、背景样本（不出现在训练集）
