现在在机器学习领域的主流思维都是使用大量或海量的数据来训练一个模型从而得到很好的分类或回归结果。但是，在某些科学或应用场合，由于数据采集的不变性，导致在很长的时间内只获取了极少数量的数据，或者是在本来是具有海量数据的环境下，由于数据的质量不佳、冗余以及数据的不可靠，导致海量的数据只有极少数的数据样本可以使用。在以上的情况下，使用现在主流的深度学习模型是不可取的，因为在贫数据的情况下，深度学习的
大数据被炒得火热，“小数据”的重要性也不能忽视，“小数据”并不是说数据量小，而是指有针对性的、可用于支持决策的高质量数据，不需要复杂的算法、昂贵的硬件、高额的费用，任何组织、企业甚至个人都可以实现对“小数据”的分析和管理。学会简单的算法，利用好“小数据”，人人都可以成为“数据科学家”。全球著名咨询公司Booz & Company合伙人David Meer
文章信息本文作者：Francois Chollet概述在本文中，我们将提供一些面向小数据集（几百张到几千张图片）构造高效、实用的图像分类器的方法。本文将探讨如下几种方法：从图片中直接训练一个小网络（作为基准方法）利用预训练网络的bottleneck（瓶颈）特征fine-tune预训练网络的高层本文需要使用的Keras模块有：fit_generator：用于从Python生成器中训练网络ImageD
文章目录用 YOLO 训练数据1. 制作VOC格式的数据集1.1 建立存放训练数据的文件夹1.2 图片重命名1.2 制作 voc 格式的 xml 标签文件1.3 生成训练和测试文件1.4 转换 xml 标签文件的格式2. 配置文件修改voc.datavoc.namesyolov3-cov.cfg3. 训练数据其他问题 用 YOLO 训练数据1. 制作VOC格式的数据集1.1 建立存放训练数据的文
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2023-08-21 12:31:38
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背景伪标签(Pseudo-Labeling)的定义来自于半监督学习，其核心思想是通过借助无标签的数据来提
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2022-08-13 00:00:24
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首先了解一下数据结构中的概念(仅仅为了对其有了感性认识)数据：描写叙述客观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，可以被计算机识别，并输入给计算机处理的集合符号。数据不只包含数值。还包含视频、音频、图片等等数据元素：是组成数据的、具有一定意义的基本单位。在计算机中通常作为一个总体进行处理，也称为记录。数据项：一个数据元素由若干个个数据项组成。能够将数据元素理解我数据库中的一条记录，而数据项使其相应的
背景在进行目标识别的过程中，获取大量的数据是一件比较困难的事，但好的模型往往是基于大的数据集训练而来的。数据量较少时，模型性能难以达到理想的状态。尤其是在做项目的过程中，用户上传的测试数据与我们用于训练的数据之间的差异难以把控，可能会因为一些不相干的因素（角度不同,模糊度不同，目标大小不同等）的干扰而导致识别的效果不够理想。因此，需要进一步的丰富训练数据的表现，从而提高模型的鲁棒性，达到更好的识别
手写数字数据集 # 导入手写数据集 from sklearn.datasets import load_digits data = load_digits()
原创
2022-12-01 11:08:11
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小数据池---缓存机制（驻留记住）== 判断两边内容是否相等is
a = 10
b = 10
print(a is b) is判断基于内存地址小数据池的数字范围：-5~256代码块：一个py文件，一个函数，一个类，一个模块，终端中每一行都是一个代码块
支持：
数字：在同一代码块下，只要内容相同就采用相同的内存地址（-6之后，∞）
在做乘法的时候范围 -5~256 *******
在做乘法的时
作者 | Alvira Swalin 编译 | VK 第一部分主要讨论回归度量在后现代主义的世界里，相对主义以各种各样的形式，一直是最受欢迎和最受诟病的哲学学说之一。相对主义认为，没有普遍和客观的真理，而是每个观点都有自己的真理。在这篇文章中，我将根据目标和我们试图解决的问题来讨论每个错误度量的用处。当有人告诉你“美国是最好的国家”时，你应该问的第一个问题是，这种说法是基于什么
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2022-08-28 06:40:28
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通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为错误率（Error Rate)，即如果在mmm个样本中有aaa个样本分类错误，则错误率E=a
原创
2022-04-15 15:40:15
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由于机器学习是一个交互式过程，因此训练数据适用于用例并对其进行适当标记至关重要。整理的数据必须与模型试图解决的问题相关。例如，如果计算机视觉模型尝试识别自行车，则数据必须包含自行车的图像，最好包含各种类型的自行车。数据的清洁度也会影响模型的性能。如果使用损坏或损坏的数据或具有重复图像的数据集进行训练，该模型将做出错误的
AI训练的数据集
原创
2023-02-25 11:24:02
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1.背景最近在研究翻译模型中，小数据集的问题，看了几篇有代表性的文章，因此分享
原创
2023-04-13 10:52:38
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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
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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以下是可供公众免费使用的数据集列表：以上的数据集是可以下载的，这些数据一般是用来学习，比赛，在实际的工作中一般是用不到的，需要使用爬虫技术去爬虫，整理。
原创
2022-06-09 01:24:13
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在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，为了解决这两个问题，我们需要一整套方法及评价指标。其中评估方法用于评估模型的泛化能力，而性能指标则用于评价单个模型性能的高低。【过拟合】：指模型对于训练数据拟合呈过当的情况（拟合得太好了），很可能已经把训练样本自身的一些特点当作所有潜在样本都会具有的一般性质，这样就会导致泛化性能下降。反映到评估指标上，就是模型在训练集上的表
训练-测试拆分是机器学习中的一种技术，其中数据集分为两个子集：训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评
图像数据集的制作分为以下2个步骤：1.将图像信息数据化 2.给每一幅图像贴上对应的标签 .使用PIL中的Image模块将图片的信息数据化，整个处理过程都已经封装好了的，需要修改的地方就是文件夹的路径和文件夹的名字classes,直接上代码：import numpy as np
import os,glob
from PIL import Image #用于处理图片的模块
import pandas
