GAN（Generative Adversarial Network)生成对抗学习网络：一般来说GAN由两种网络构成G(Generator)和D(Discriminator)，分别用于生成图片和判断真假。在两个网络互相博弈过程中，两个网络不断学习和升级，G生成的图片越来越像真的，D判断真假的能力越来越高。此时抛弃D，只留下G，用于图片的生成，此时我们便得到一个优质的图片生成器。GAN的局限性：没有
按分类样本数占比生成并随机获取样本数据 By:授客 QQ：1033553122 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 已知样本分类，每种分类的样本占比数，及样本总数，需要随机获取这些分类的样本。比如，我有4种任务，分别为任务A，任务B，任务C，任务D, 每种任务需要重复执行的总次数
原创
2021-06-01 10:36:04
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机器学习1 机器学习概述1.1 介绍1.1.1 什么是机器学习机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型)，并利用规律对未知数据进行预测或分类。1.1.2 机器学习与人工智能的关系机器学习是实现人工智能的一种技术手段。1.1.3 模型与样本数据1.1.3.1 模型模型可以理解为特殊的对象，在对象内部集成或封装了某种形式的方程，不过这些方程还无法进行求解。 模型的作用是用于对未知数据进行预测或分类。1
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2024-07-04 17:53:22
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为何要进行数据增强呢？在深度学习中，一般要求样本的数量要充足，样本数量越多，训练出来的模型效果越好，模型的泛化能力越强。但是实际中，样本数量不足或者样本质量不够好，这就要对样本做数据增强，来提高样本质量。 关于数据增强的作用总结如下： 1，增加训练的数据量，提高模型的泛化能力 2，增加噪声数据，提升模型的鲁棒性数据增强的方法（我们以图像数据为例）： 1，数据翻转：数据翻转是一种常用的数据增强方法，
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2023-08-02 21:52:17
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哈尔滨下了初雪，在昨天的10月16日。漫长的冬季要开始了~引言生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。注意GAN中有生成式模型部分。于是产
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2023-11-01 20:39:11
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1. 小样本小样本是样本的一种，其与"大样本"相对，通常指样本容量小于或等于30的样本（也有规定指样本容量小于50）。在研究分析中，必须使用统计量的精确分布来进行统计推断。当样本容量 n ≤30 的时侯，构造统计量一般不能借助于大样本理论。随着社会科学的发展，越来越多的研究学科需要用到统计学的概念和分析方法。而由于学科特点的限制，许多学科无法获得大量的统计数据，如农田种植和工业实验等数据。受限于样
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2024-01-31 17:12:49
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据sklearn自动了下面几种数据用于算法练习。load_boston([return_X_y]) 加载波士顿房价数据；用于回归问
原创
2022-03-27 16:45:24
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# Python 提取样本数据指南
在数据分析和机器学习中，样本数据的提取是一个重要的步骤。本篇文章将引导你完成这一过程，帮助你理解每一步，并提供相关代码示例。我们将达到提取数据的目标，并整理成一个易于理解的流程图和状态图。
## 流程概述
以下是提取样本数据的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
原创
2024-09-29 03:26:55
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目标：我们希望采取相关数据增强或弱监督技术后在少样本场景下，比起同等标注量的无增强监督学习模型，性能有较大幅度的提升；在少样本场景下，能够达到或者逼近充分样本下的监督学习模型性能；在充分样本场景下，性能仍然有一定提升；一、NLP文本增强文本增强根据是否依据文本的标签做数据增强分为无条件的文本增强，和有条件的文本增强。无条件文本增强词汇短语替换：基于词典的同义词替换（EDA：Easy Data Au
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2024-07-27 09:37:13
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样本数据分析是在信息技术领域中处理随机数据样本，提取有效信息的一种重要技术。本博文将详细探讨项目从旧版本到新版本的样本数据分析过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化，以及生态扩展等方面。
## 版本对比
在进行样本数据分析的过程中，选择合适的工具和版本是至关重要的。下表对比了不同版本的特性差异：
| 特性 | 版本 1.x | 版本
abstract: 建模自然图像中 的分布是无监督学习中地标性的一个问题。这个任务需要模型同时具有可表达、易处理和伸缩性（expressive, tractable and scalable）。我们展示了一个模型在两个空间维度序列化地预测图像中的像素。我们对图中原始像素点的离散概率建模，并编码图像整个集的依赖性。架构的先进性体现在有两维的RNN并
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2024-02-23 10:48:41
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文章目录数理统计1.总体数据和样本数据2.数量数据和属性数据3.截面数据和时间序列数据4.数据的分布1.属性数据的频数分布（Frequency distribution)2.频率分布3.数量数据的频率分布4.累积分布5.位置测度1.均值（算术平均和加权平均）2.中位数3.众数（mode）4.几何平均（geometric mean）6.变异性测量1.极差2.方差（Variance）3.标准差 (*
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2024-01-15 19:05:48
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在“R语言数据分析与挖掘”的实践中，我们需要面对原始样本数据的各种问题，尤其是在数据预处理、分析、可视化等环节。本文将分享解决“R语言数据分析与挖掘实战原始样本数据”问题的过程，结构分为以下几个部分：环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧与排错指南。
## 环境准备
在开始进行R语言数据分析之前，我们需要确保我们的软件和硬件环境满足要求。以下是相关的软硬件需求：
| 软件/硬件
数据量少的情况下，eg.450例图像收集更多的数据数据增强预训练权重，即可以用迁移学习fine-turn的方法进行训练 效果不好的情况下有以下改进方法：1.数据处理数据平衡效果不好，是因为数据量太少，采样很不平衡。首先要标签平衡（一个batch里对阳性和阴性样本取相同数量的样本）（另一个是loss中的平衡） 数据量训练前增强，训练时增强方法: 翻转（上下左右），旋转，亮度，色度
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2023-12-13 23:04:58
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上一章节中总结了scikit learn库中提供的机器学习算法。本节总结一下样本数据预处理相关知识。1、处理存在缺失特征的样本数据简单粗暴的方式是将含有缺失值得行或列删除：df.dropna() #删除含有缺失值的行
df.dropna(axis=1) #删除含有缺失值的列
df.dropna(how='all') #删除所有值都缺失的行
df.dropna(thresh=4)
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2024-06-27 20:47:58
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训练样本和测试样本分布比例不一样会对结果有什么影响一般来说，测试样本比例越小，结果就越好。因为训练样本比例大，包含的数据信息就越多。一般测试样本所占比例为1/3-2/3之间为宜，不然参考价值较低。训练样本的目的是数学模型的参数，经过训练之后，可以认为你的模型系统确立了下来。建立的模型有多好，和真实事件的差距大不大，既可以认为是测试样本的目的。一般训练样本和测试样本相互独立，使用不同的数据。有人说测
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2023-09-13 07:27:37
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1、BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？ BP神经网络样本数有什么影响 学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a 情况下 ， 网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。而且，a大了的话训练时间必然会
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2023-10-31 21:50:57
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# 小样本数据深度学习实现流程
## 1. 简介
在传统的深度学习中，通常需要大量的数据来训练网络模型。然而，在某些领域中，数据量可能非常有限，这就需要使用小样本数据深度学习的方法来解决问题。小样本数据深度学习通过使用特定的技巧和策略，能够在数据量有限的情况下取得较好的效果。
## 2. 流程
下面是小样本数据深度学习的实现流程，具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
原创
2023-11-05 04:09:37
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1.将自动标注的代码放置yolov5的工程目录下 自动标注运行界面是这样的：2.配置文件yaml：前两步应该不用多说，包括选择你训练好的.pt权重文件. 在配置yaml文件时，找到yolov5下的data/coco128.yaml作为模板进行修改。你可以修改你想要自动标注的类别，比如你训练的4个类别的识别，你想自动标注其中一种。 配置文件可以修改这样： 例如： 我训练识别4个类别：‘person’
小样本数据分析是处理数据科学中一个常见挑战，特别是在样本不足的情况下。因此，解决小样本数据分析问题的方法和实践经验显得尤为重要。本博文记录了为此问题提供解决方案的过程，包括多个关键方面，力求全面和深入。
### 版本对比
在小样本数据分析的工具和库中，不同的版本带来了不同的特性和兼容性。下面的时间轴展示了近年来该领域的一些关键版本演变。
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