感知机1.感知机模型2.感知机学习策略2.1数据集的线性可分性2.2感知机的学习策略3.感知机学习算法 1.感知机模型感知机是一种二分类的线性分类模型，是神经网络和支持向量机的基础，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值 感知机是通过划分一个超平面把不同类别的数据分开，可以理解为一条直线划分开一个二维平面中不同类型数据一样，属于线性模型，针对现实生活中很多复杂的非线形问题，单
这篇笔记动用了一个很长的标题，如果我们把这个标题拆解开看，就涵盖了这篇笔记所面向的基本场景和解决方案：使用场景：任务型对话系统(task-oriented dialog system)，对这个东西不了解的人可以先看下面这篇笔记。荷戟彷徨：任务型对话系统简述与细节把捉m特点： 应用与 * 小样本 * 数据。所谓的小样本数据就是指的在一个特定的domain或者intent下，有标记的样本的数目非常少。
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2024-04-29 13:26:00
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目录1. motivation2. contribution3. Static alternatives to the mean1) 空间中值原型2) 相似度加权原型4. Learning a prototype aggregator1) TraNFS2) 训练/优化流程5. 实验部分6. 总结1. motivation在对新类进行训练时，FSL方法通常假定支持集是干净的，也就是样本标记是准确的。
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
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2024-01-31 17:12:49
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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. 摘要本文主要讨论了推荐系统中小样本的问题，首先提出推荐系统中可能遇到小样本的问题，然后介绍了必要的数据知识——点估计和区间估计，之后结合具体案例解答“多少样本量算是小样本“和“小样本该如何处理”这两个问题。2. 应用场景推荐系统中，构建离线召回列表或利用模型进行pCTR或pCVR打分，就是利用最近一段时期的历史行为预估最近一段时期的未来行为，这里有两个基本假设： 1，历史行为和未来行为具有相
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2024-05-17 16:17:10
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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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# 小样本数据用支持向量机进行预测的简单指南
在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种非常有效的分类和回归工具。然而，在面对小样本数据时，许多传统的方法可能会遭遇过拟合的问题。SVM因其良好的理论基础和实践表现，往往成为解决小样本问题的优选。
## 支持向量机简介
支持向量机是一种通过寻找最优超平面来实现数据分类的算法。其核心思想是在高维空间
1.介绍深度卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等许多视觉理解任务上都取得了重大突破。一个关键的原因是大规模数据集的可用性，比如ImageNet，这些数据集支持对深度模型的培训。然而，数据标记是昂贵的，特别是对于密集的预测任务，如语义分割和实例分割。此外，在对模型进行训练之后，很难将模型应用于新类的预测。与机器学习算法不同的是，人类只看到几个例子就能很容易地从图像中分割出一个新概念。人类和机
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2023-12-06 19:17:48
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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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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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timeline
tit
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
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2023-11-06 19:15:02
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# 深度学习中的小样本数据问题及解决方案
随着深度学习技术的飞速发展，尤其是在计算机视觉、自然语言处理等领域，我们衍生出了大量数据驱动的应用。然而，如何在小样本数据的情况下利用深度学习算法进行有效的模型训练，已经成为一个值得关注的研究方向。
## 小样本数据的挑战
在现实生活中，很多任务并不能收集到足够的训练数据。例如，某些疾病的医学影像数据，或者特定领域的文本分类数据，通常会因为数据收集的
上一篇《小样本OLS回归的框架》讲解了小样本OLS回归的主要框架，本文沿着该框架，对小样本OLS回归做一个全面的梳理。1 假设这里先将所有的小样本OLS回归中可能用到的假设放到一起，方便浏览。当然，后面的每一个结论并不是要用到所有的假设，而是只用到某几个假设，这在后面讲每个结论时会具体说明。假设1 线性性：\(y_i=x_i'\beta+\varepsilon_i\)，其中\(\beta\)是未知
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2024-01-19 10:53:39
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经过四、步骤的一系列操作（点击跳转软件如何操作~过程非常硬核） 我们获取了包含有河流样本的与真实DOM相同大小的标签图片 但是我们的训练样本是要与真实图片放在一起进行训练的 如下图 那么我得把DOM图片从文件夹里筛选出来 由于当时我是通过arcgis软件把包含有河流样本的方格筛选出来的 而图片无法通过这个过程进行筛选 最好是通过代码来进行 幸好当时改图片名字就是考虑到了这个问题接下来就是要挑选出与
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2024-06-27 10:42:55
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01 小样本、不均衡样本在分类任务中普遍存在随着计算能力、存储空间、网络的高速发展，人类所积累的数据量正在快速增长，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，已渐渐融入到了我们的日常生活中。上述为机器学习领域分类任务的几个典型应用场景。在信用卡反欺诈场景中，大部分行为为正常刷卡，盗刷行为（为识别目标，定义为正样本）是小概率事件，甚至 1%都不到。同理，在用户离网告警场景中，大部分用户是正常的在网用户
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2024-01-01 12:46:41
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决策树实战scikit-learn 中有两类的决策树，它们均采用优化的CART决策树算法回归决策树（Decision Tree Regressor）DecisionTreeRegressor实现了回归决策树，用于回归问题DecisionTreeRegressor(criterion='mse', splitter='best', max_depth=None,min_samples_split=2
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2024-07-22 14:41:53
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一.数据探索：对样本数据的结构和规律进行分析的过程（数据质量分析 / 数据特征分析）。1.数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据【缺失值，异常值，不一致的值，重复数据及含有特殊符号的数据等】。缺失值分析： 记录的缺失/记录中某个字段信息的缺失 缺失值的处理：删除存在缺失值的记录/对可能值进行插补/不处理异常值分析： ①简单统计量分析 data.describe() #查看数据基本情况
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2024-08-23 14:06:55
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熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。数据预处理数据预处理技术包括：聚集、抽样、维规约、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换。属性的类型：标称（定性的）值仅仅是不同的名字，即只提供足够的信息以区分对象，如ID，性别。序数（定性的）值提供足够信息确定对象
