总体和样本总体：研究对象的全体，可以归结为一个随机变量。简单随机样本：每个数据独立同分布的来自总体的一个联合分布随机变量X=(X1,...Xn)，简称样本。样本值：样本的一个取值x，为向量样本空间：样本的取值空间。样本两重性：代表性；独立性统计量：样本空间上的任何函数。统计模型：样本（随机向量）（空间）及其分布（分布族）{X∼Pθ,θ∈Θ}统计推断统计推断：从总体中抽取一定大小的样本去推断总体的概
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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前言YoloV5中loss由正样本和负样本两部分loss组成，负样本对应着图像的背景，如果负样本远多于正样本，则负样本会淹没正样本的损失，从而降低网络收敛的效率与检测精度。这就是目标检测中常见的正负样本不均衡问题，解决方案之一是增加正样本数。Yolo anchor_based 系列使用的loss公式如下： 公式中：： ：每个网格产生 个候选框anchor box；： 如果在 处的box有目标（
1) 什么样的资料集不适合用深度学习?答：数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势； 数据集没有局部相关特性，目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦被打乱，表示的含义同时也被改变。对于没有这样的局部相关性的数据集，不
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
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
# 机器学习样本量估计
在机器学习中，样本量的大小对模型的性能有着至关重要的影响。样本量过小可能导致模型在训练集上过拟合，而样本量过大又会增加计算成本。因此，合理估计所需的样本量是每个机器学习项目中都需要考虑的重要环节。
## 理论基础
样本量估计通常基于统计学原理。在进行估计时，主要考虑以下几个因素：
1. **目标的准确度**：你希望模型的预测准确度达到什么水平。
2. **数据的复杂性
基于ARM核心板 i.MX6ULL实现的核酸自动提取仪核酸自动提取仪又名核酸自动纯化仪，是应用配套的核酸提取试剂，来自动完成样本核酸提取工作的仪器。广泛应用在疾病控制中心、临床疾病诊断、输血安全、法医学鉴定、环境微生物检测、食品安全检测、畜牧业和分子生物学研究等多种领域。分类01 根据仪器型号大小不同划分自动液体工作站：自动液体工作站是功能非常强大的设备，液体分液、吸液等自动完成，甚至能通过整合扩
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2024-10-11 15:53:21
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何为样本不均衡： 样本分布不均衡就是指样本差异非常大，例如共1000条数据样本的数据集中，其中占有10条样本分类，其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖，此时属于严重的样本分布不均衡。为何要解决样本不均衡： 样本分部不均衡的数据集也是很常见的：比如恶意刷单、黄牛订单、信用卡欺诈、电力窃电、设备故障、大企业客户流失等。 样本不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，很难从中提取规律，即使得到
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2023-11-09 21:04:01
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**每次做方案设计的时候，都会涉及到一个尖锐的问题，客户会问我得用多少的样本量才能发文章，这个嘛，事情从理论上回答还是有依据的，但是从实际出发永远都是 “理想很丰满，现实很骨感！” 。不过还是需要从理论上来分析一下，自己需要多少的样本适合构建临床预测模型。**样本容量确定的原因临床预测模型旨在预测个体的预后，为医疗保健中的诊断或预后提供信息。每年在医学文献中发表的预测模型数以百计，但许多预测模型使
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2024-06-03 11:18:18
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在应用机器学习时，样本量的大小对模型的预测性能有着直接影响。当训练数据较少时，模型往往会出现过拟合或欠拟合的问题，导致预测性能不稳定。这篇文章将详细解析如何有效解决“样本量较少的机器学习预测”问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等多个方面。
### 版本对比
在不同的机器学习框架或库中，对少量样本的支持各有不同。以Scikit-learn和TensorFlow
Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。Batch Augmentation (BA)没有 BA 的普通SGD：一个具有损失函数 ℓ (w, xn, yn) 的模型， {xn, yn} 表示目标对的数据集 ，n 从 1 到 N（是 N 个数据样本），其中 xn
Go语言学习系列 样本测试引言主要内容1. 编写样本测试函数2. 样本测试的运行3. 样本测试函数的命名结语 引言上一篇笔者介绍了 Go 语言的 基准测试，其实在测试源码文件中还可以添加样本测试函数，但编写样本测试函数不需要使用 testing 代码包的 API。下面我们来介绍一下 Go 语言的样本测试：主要内容1. 编写样本测试函数样本测试函数的名称需要以 Example 作为开始。在这类函数的
导读：论文提出了新的少样本目标检测算法，创新点包括Attention-RPN、多关系检测器以及对比训练策略，另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD，在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中，不需要fine-tune。论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.01998
Introduction不同于正常的目标检测任务，few-show目标检测任
机器学习预测模型样本量的确定是一个非常关键的问题，它直接影响到模型的准确性和可靠性。在本文中，我将向你介绍如何确定机器学习预测模型所需的样本量，并提供相应的代码示例和解释。
## 1. 流程概述
在开始之前，让我们先来了解一下整个流程的概述。下面的表格展示了确定机器学习预测模型样本量的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定预测任务和目标 |
| 2 |
原创
2023-12-27 08:23:36
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在机器学习过程中，为了找到泛化性能最好的那个函数，我们需要确定两方面的参数：1、假设函数参数，也就是我们通常所说的和，这类参数可以通过各种最优化算法自动求得。2、模型参数，比如多项式回归中的多项式次数，规则化参数等，这些参数被称为超参数，一般在模型训练之前通过手工指定（当然也可以采用网格法等算法进行寻优）。确定模型超参数的过程称为模型选择。模型选择借用吴恩达机器学习课程中的一页PPT，如下图：现在
1. 样本数据集样本集简介： 样本集有8个example样本 每个样本有3个特征(身高，房子，性格)，1个分类结果refuse或者agree 身高取值范围={high, low} 房子取值范围={no, yes}&
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2024-05-30 22:40:48
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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）
# 机器学习样本量和参数量的关系
在机器学习中，模型的性能往往受到样本量和模型复杂度（即参数量）的影响。我们今天就浅谈一下它们之间的关系以及如何找到适合的样本量来训练一个有效的机器学习模型。对于初学者来说，掌握这一点能有效提升模型的泛化能力，避免过拟合或欠拟合。
## 样本量与参数量
样本量是指用于训练和验证模型的数据点的数量，而参数量是指模型中的可学习参数数量。简单来说，样本量和参数量之间
1，引言 现在的机器学习和深度学习任务都依赖于大量的标注数据来训练，而人类的学习过程并不是这样的，人类可以利用过去学得的知识，在新的问题上只需要少量的样例就可以学得很好。FSL就是这样一个任务，期待像人类一样，能利用一些先验知识，在新的问题上只需要少量样本。2，概述 本节给出了FSL的定义，并且根据机器学习中的误差分解理论，认为FSL任务中最小化经验风险是不可信的，这也是FSL难以训练的原因2
