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
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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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
1、数据挖掘的特点： 数据挖掘的数据源必须是真实的； 数据挖掘所处理的数据必须是海量的； 查询一般是决策制定者（用户）提出的随机查询； 挖掘出来的知识一般是不能预知的；2、数据挖掘算法的组成： 模型或模式结构； 数据挖掘任务； 评分函数； 搜索和优化方法； 数据管理策略；3、根据数据分析者的目标，可以将数据挖掘任务分为：模式挖掘：致力于从数据中寻找模式，比如寻找
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
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
# 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 |
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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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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 (*
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)
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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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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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
作者丨鼓动衣衫的晚风1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗？在训练样本极少的情况下（几百个、几十个甚至几个样本），现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现，用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求（单用户人脸和声纹识别、药物研发、推荐冷启动、欺诈识别等样本规模小或数据收集成本高的场景），Few-Shot Le
# 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 |
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基本概念：数据库：DataBase，按照一定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。存储在一起的相关数据的一个集合。数据库管理系统：DataBase Management System（DBMS），为管理数据库而设计的一个电脑软件系统。 （1）关系数据库：建立在关系模型基础上的数据库。（SqlServer，MySQL，Oracle，Access） （2）非关系型数据库：不同点：不适用SQL作为
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2023-06-13 13:16:05
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本篇对小样本学习常用数据集进行介绍，由于本人理解问题，可能还存在误差。1、OmniglotOmniglot 数据集包含来自 50 个不同字母的 1623 个不同手写字符。每一个字符都是由 20 个不同的人通过亚马逊的 Mechanical Turk 在线绘制的。相当于1623个类，每类20个样本。对于one shot来说，sup
Pylab简单读取wav文件示例
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2023-07-05 13:19:26
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# SQL Server 数据库样本
## 1. 简介
SQL Server是由微软开发的一种关系型数据库管理系统(RDBMS)，它是目前市场上最流行的数据库之一。SQL Server提供了丰富的功能和工具，可以满足各种不同规模的企业和应用程序的需求。
在使用SQL Server之前，我们通常需要安装并配置一个样本数据库来进行学习和实验。样本数据库是一个已经创建并填充了数据的数据库，用于演示
原创
2023-08-30 03:45:52
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【班级】N10TH 【姓名】苟忠兴
【实验名称】对数据库jwgl，按要求建立以下视图
【实验目标】
n&n
原创
2011-05-20 19:38:37
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