样本集、验证集（开发集）、测试集。Ripley, B.D（1996）在他的经典专著Pattern Recognition and Neural Networks中给出了这三个词的定义。Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the cla
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2023-10-08 16:18:43
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## 测试样本与机器学习
在机器学习中，测试样本是一个重要的概念。它用于评估机器学习模型的性能和准确性。在这篇文章中，我们将介绍什么是测试样本，如何使用它们以及如何评估模型的性能。
### 什么是测试样本？
测试样本是指用于评估机器学习模型性能的数据集。在机器学习中，我们通常会将数据集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。测试样本是测试集中的一个数据点或一个数
原创
2024-01-12 08:12:06
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# 理解深度学习误差的变动
在深度学习中，我们经常会遇到一些测试样本的误差较小，而有些则误差很大的现象。这种情况可能会影响模型的泛化能力，因此理解其中的原因和解决方法是非常重要的。下面，我们将通过以下几个步骤来详细解释这一问题。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
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我们可以将一个标记好特征以及标签的芒果看作一个样本（Sample），也经常称为示例（Instance）． 一组样本构成的集合称为数据集（Data Set）。（ 在很多领域，数据集也经常称为语料库（Corpus））。一般将数据集分为两部分：训练集和测试集．训练集（Training Set）中的样本是用来训练模型的，也叫训练样本（Training Sample），而测试集（Test Set）中的样本是
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2024-01-02 12:36:41
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实验误差测量与误差不确定度有效数字数据处理方法 误差理论与数据处理方法测量与误差测量结果：重复性、一致性 测量分类：直接测量、间接测量相对误差：误差与真值之比 系统误差：同一实验多次测量中保持恒定或规律变化的误差分量（例如天平可利用交换测量消除系统误差） 随机误差：单个具有随机性，整体服从统计规律 粗大误差：属于一种测量错误，由于测量条件或方法、计算数据是出现失误而引起的误差不确定度不确定度：测
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2023-10-11 23:32:57
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过拟合、欠拟合及其解决方案1. 过拟合、欠拟合的概念2. 权重衰减（通过l2正则化惩罚权重比较大的项)3. 丢弃法(drop out)4. 实验1.过拟合、欠拟合的概念1.1训练误差和泛化误差前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。1.2验证数据集与K-fold验证预留一部分在训练数据集和测试数据集以外的数据来
在离线建模环节，需要对模型进行评估，这就需要对总样本进行划分，一部分用于训练，模型从训练集学习规则，一部分用于测试，检验模型的泛化能力。下面介绍几种样本划分方法。 留出法方法：将样本集 D 分成两个互斥的样本集合，训练集为S，测试集为T，S∩T=Ø，SUT=D这种方法非常简单，但不能充分利用数据训练模型，而且样本划分对模型效果影响很大。a. 只利用了部分数据训练模型，得到的模型很可能和全
# Python 数据训练样本和测试样本的实现
在机器学习中，通常需要将数据分成训练样本和测试样本，以评估模型的性能。本文将带你了解如何在Python中简单地实现这一过程，并对每一步进行详细讲解。
## 整体流程
在开始之前，我们先概述一下整个流程。下面是分步骤的简表。
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
原创
2024-10-15 04:57:30
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最近需要做基于卫星和无人机的农业大棚的旋转目标检测，基于YOLO V5 OBB的原因是因为尝试的第一个模型就是YOLO V5，后面会基于其他YOLO系列模型做农业大棚的旋转目标检测，尤其是YOLO V9，YOLO V9目前还不能进行旋转目标的检测，需要修改代码。 PS:欢迎大家分享农业大棚
title : 目标检测③基于深度学习的检测算法目标检测实验报告 检测所用软硬件+云服务器： 硬件：macOS或者windows电脑 软件：pycharm+生成的测试集 云服务器：滴滴云（https://www.didiyun.com/activity.html）输入博主的大师码：8996 ，只需⑨折，便不用体验搭环境的痛苦，安心训练自己的模型在2012年之前，在目标检测领域还是以传统手工特征的检
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2024-08-09 16:51:04
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adaboost+hog识别目标前言:我们将要产生一个包含级联分类器的.xml文件(包含级联分类器的信息)，也就是最为关键的一部分将用到opencv_cratesample.exe和opencv_traincascade.exe(在opencv\build\x64\vc14\bin目录下，如果你是32位选择VC12)。正负样本的准备1.准备工作： 我们要建立一个文件夹，可以命名为my_det，op
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2024-09-18 16:06:30
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目前推荐系统中给用户进行推荐大部分都是基于CTR预估来做的，CTR预估中很重要的一环便是正负样本的选择，那么不同业务场景下我们如何定义正负样本、如何控制正负样本的比例、正负样本选择有哪些技巧？虽然这些只是模型训练中的一环，但却也扮演着重要的角色。这篇文章简单聊一下上边提到的问题，如何你对这有什么想法和意见，欢迎在评论区留言，一起沟通。分析业务场景不同业务场景下对应的kpi也是不同的，那么模型训练的
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2024-01-31 04:23:07
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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
承接上一节，神经网络需要训练，那么训练集来自哪？测试的数据又来自哪？ 《python神经网络编程》一书给出了训练集，识别图片中的数字。测试集的链接如下： https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/master/mnist_dataset/mnist_test_10.
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2023-07-21 21:01:03
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测试样例
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2021-07-22 11:07:00
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一、什么是对抗样本 对抗样本是一类被恶意设计来攻击机器学习模型的样本。它们与真实样本的区别几乎无法用肉眼分辨，但是却会导致模型进行错误的判断。对抗样本的存在会使得深度学习在安全敏感性领域的应用收到威胁。 如下图所示，通过在自然图片上加入一些人工噪声来“欺骗”神经网络，使得神经网络输出错误的预测结果。 以经典的二分类问题为例，机器学习模型通过在样本上训练，学习出一个分割平面，在分割平面的一
# 对抗样本与机器学习
在机器学习领域，对抗样本（Adversarial Samples）是指通过对输入数据进行微小的扰动，使得原本正确分类的模型产生错误判断的样本。这种现象不仅在视觉识别中广泛存在，例如图像分类模型，也在自然语言处理等领域有着潜在的影响。理解对抗样本及其产生原因对于提高模型的鲁棒性至关重要。
## 什么是对抗样本？
对抗样本的生成一般利用优化算法，通过以下过程实现：
1.
数据扩增的概念数据扩增是指不实际增加原始数据，只是对原始数据做一些变换，从而创造出更多的数据。 数据扩增的目的数据扩增的目的是增加数据量、丰富数据多样性、提高模型的泛化能力。数据扩增的基本原则不能引入无关的数据扩增总是基于先验知识的，对于不同的任务和场景，数据扩增的策略也会不同。扩增后的标签保持不变数据扩增的方法数据扩增方法可分为单样本扩增和多样本扩增单样本扩增包括：图像翻转、图像旋
本章目的：了解样机制作目的和方法1.样机定义：为验证设计或方案的合理性和正确性，或生产的可行性而制作的样品。 2.JB 5054行标关于样机方面的规定2.1 生产过程概念2.1.1 样机（样品）试制 prototype (sample) trial production 样机（样品）试制是为验证新产品的结构和性能等所进行的试制工作。 2.1.2
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| ORDER : places
ORDER ||--| PRODUCT : contains
```
# 机器学习剔除样本实现流程
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载数据 |
| 步骤2 | 数据预处理 |
| 步骤3 | 训练模型 |
| 步骤4 |
原创
2024-04-19 04:14:35
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