精华内容
下载资源
问答
  • 常用的样本数据有三类
    千次阅读
    2021-01-03 14:43:40

    常 用 分 类 数 据 集 常用分类数据集


    CIFAR系列


    二 COCO


    三 VOC系列


    四 ImageNet


    将图像数据集划分为训练集,验证集,测试集

    更多相关内容
  • 数据挖掘算法所依托的数理基础角度归类,目前数据挖掘算法主要分为:机器学习方法、统计方法与神经网络方法。机器学习方法分为决策树、基于范例学习、规则归纳与遗传算法等:统计方法细分为回归分析、时间序列...

    1. 分类

    • 在数据挖掘的发展过程中,由于数据挖掘不断地将诸多学科领域知识与技术融入当中,因此,目前数据挖掘方法与算法已呈现出极为丰富的多种形式。从使用的广义角度上看,数据挖掘常用分析方法主要有分类、聚类、估值、预测、关联规则、可视化等。从数据挖掘算法所依托的数理基础角度归类,目前数据挖掘算法主要分为三大类:机器学习方法、统计方法与神经网络方法。机器学习方法分为决策树、基于范例学习、规则归纳与遗传算法等:统计方法细分为回归分析、时间序列分析、关联分析、聚类分析、模糊集、粗糙集、探索性分析、支持向量机与最近邻分析等:神经网络方法分为前向神经网络、自组织神经网络、感知机、多层神经网络、深度学习等。在具体的项目应用场景中通过使用上述这些特定算法,可以从大数据中整理并挖掘出有价值的所需数据,经过针对性的数学或统计模型的进一步解释与分析, 提取出隐含在这些大数据中的潜在的规律、规则、知识与模式口。下面介绍数据挖据中经常使用的分类、聚类、关联规则与时间序列预测等相关概念。

    • 数据挖掘方法中的一种重要方法就是分类,在给定数据基础上构建分类函数或分类模型,该函数或模型能够把数据归类为给定类别中的某一种类别,这就是分类的概念。在分类过程中,通常通过构建分类器来实现具体分类,分类器是对样本进行分类的方法统称。一般情况下,分类器构建需要经过以下4步:①选定包含正、负样本在内的初始样本集,所有初始样本分为训练与测试样本;②通过针对训练样本生成分类模型:③针对测试样本执行分类模型,并产生具体的分类结果:④依据分类结果,评估分类模型的性能。在评估分类模型的分类性能方面,有以下两种方法可用于对分类器的错误率进行评估:①保留评估方法。通常采用所有样本集中的2/3部分样本作为训练集,其余部分样本作为测试样本,也即使用所有样本集中的2/3样本的数据来构造分类器,并采用该分类器对测试样本分类,评估错误率就是该分类器的分类错误率。这种评估方法具备处理速度快的特点,然而仅用2/3 样本构造分类器,并未充分利用所有样本进行训练。②交叉纠错评估方法。该方法将所有样本集分为N个没有交叉数据的子集,并训练与测试共计N次。在每一次 训练与测试过程中,训练集为去除某- 个子集的剩余样本,并在去除的该子集上进行N次测试,评估错误率为所有分类错误率的平均值。一般情况下,保留评估方法用于最初试验性场景,交叉纠错法用于建立最终分类器。

    2. 聚类

    • 随着科技的进步,数据收集变得相对容易,从而导致数据库规模越来越庞大,例如,各类网上交易数据、图像与视频数据等,数据的维度通常可以达到成百上千维。在自然社会中,存在大量的数据聚类问题,聚类也就是将抽象对象的集合分为相似对象组成的多个类的过程,聚类过程生成的簇称为一组数据对象的集合。聚类源于分类,聚类又称为群分析,是研究分类问题的另种统计计算方法, 但聚类又不完全等同于分类同。聚类与分类的不同点在于:聚类要求归类的类通常是未知的,而分类则要求事先已知多个类。对于聚类问题,传统聚类方法已经较为成功地解决了低维数据的聚类,但由于大数据处理中的数据高维、多样与复杂性,现有的聚类算法对于大数据或高维数据的情况下,经常面临失效的窘境。受维度的影响,在低维数据空间表现良好的聚类方法,运用在高维空间上却无法获得理想的聚类效果。在针对高维数据进行聚类时,传统聚类方法主要面临两个问题:①相对低维空间中的数据,高维空间中数据分布稀疏,传统聚类方法通常基于数据间的距离进行聚类,因此,在高维空间中采用传统聚类方法难以基于数据间距离来有效构建簇。②高维数据中存在大量不相关的属性,使得在所有维中存在簇的可能性几乎为零。目前,高维聚类分析已成为聚类分析的个重要研究方向,也是聚类技术的难点与挑战性的工作。

    3. 关联规则

    • 关联规则属于数据挖掘算法中的一类重要方法,关联规则就是支持度与置信度分别满足用户给定阈值的规则4。所谓关联,反映一个事件与其他事件间关联的知识。支持度揭示了A和B同时出现的频率。置信度揭示了B出现时,A有多大的可能出现。关联规则最初是针对购物篮分析问题提出的,销售分店经理想更多了解顾客的购物习惯,尤其想获知顾客在一次购物时会购买哪些商品。通过发现顾客放入购物篮中不同商品间的关联,从而分析顾客的购物习惯。关联规则的发现可以帮助销售商掌握顾客同时会频繁购买哪些商品,从而有效帮助销售商开发良好的营销手段。1993 年,R.Agrawal首次提出挖掘顾客交易数据中的关联规则问题,核心思想是基于二阶段频繁集的递推算法。起初关联规则属于单维、单层及布尔关联规则,例如,典型的Aprior 算法。在工作机制上,关联规则包含两个主要阶段:第1阶段先从资料集合中找出所有的高频项目组,第2阶段由高频项目组中产生关联规则。随着关联规则的不断发展,目前关联规则中可以处理的数据分为单维和多维数据。针对单维数据的关联规则中,只涉及数据的一一个维,如客户购买的商品:在针对多维数据的关联规则中,处理的数据涉及多个维。总体而言,单维关联规则处理单个属性中的一些关系,而多维关联规则处理各属性间的关系。

    4. 时间序列预测

    • 通常将统计指标的数值按时间顺序排列所形成的数列,称为时间序列。时间序列预测法是一种历史引申预测法,也即将时间数列所反映的事件发展过程进行引申外推,预测发展趋势的一种方法。时间序列分析是动态数据处理的统计方法,主要基于数理统计与随机过程方法,用于研究随机数列所服从的统计学规律,常用于企业经营、气象预报、市场预测、污染源监控、地震预测、农林病虫灾害预报、天文学等方面。时间序列预测及其分析是将系统观测所得的时数据,通过 参数估计与曲线拟合来建立合理数学模型的方法,包含谱分析与自相关分析在内的一系列统计分析理论, 涉及时间序列模型的建立、推断、最优预测、非线性控制等原理。时间序列预测法可用于短期、中期和长期预测,依据所采用的分析方法,时间序列预测又可以分为简单序时平均数法、移动平均法、季节性预测法、趋势预测法、指数平滑法等方法。
    展开全文
  • 但是收集样本数据和标注往往是代价昂贵的,在有限的数据集上,通过数据增强技术可以增加训练的样本数量,获得一定程度上的性能提升。 **数据增强(Data Augmentation)**是指在维持样本标签不变的条件下,根据先验知识...

    深度学习笔记:欠拟合、过拟合
    防止过拟合(一):正则化
    防止过拟合(二):Dropout

    数据增强(Date Augmentation)

    增加数据集大小是解决过拟合最重要的途径。但是收集样本数据和标注往往是代价昂贵的,在有限的数据集上,通过数据增强技术可以增加训练的样本数量,获得一定程度上的性能提升。
    **数据增强(Data Augmentation)**是指在维持样本标签不变的条件下,根据先验知识改变样本的特征,使得新产生的样本也符合或者近似符合数据的真实分布。
    常见的数据增强方式:旋转、缩放、平移、裁剪、改变视角、遮挡某局部区域,这样都不会改变图片的类别标签。

    基本数据增强方式实现

    TensorFlow 中提供了常用图片的处理函数,位于 tf.image 子模块中。
    1.缩放
    通过tf.image.resize 函数可以实现图片的缩放功能。

    # 将输入图片x缩放到224*224
    x = tf.image.resize(x, [224, 224])
    

    2.旋转
    通过 tf.image.rot90(x, k=1)可以实现图片按逆时针方式旋转 k 个 90 度。

    # 图片逆时针旋转180度
    x = tf.image.rot90(x, 2)
    

    3.翻转
    可以通过 tf.image.random_flip_left_right 和 tf.image.random_flip_up_down 实现图片在水平方向竖直方向的随机翻转操作

    # 水平方向翻转(左右颠倒,镜像图片)
    x = tf.image.random_flip_left_right(x)
    # 竖直方向翻转(上下颠倒)
    x = tf.image.random_flip_up_down(x)
    

    4.裁剪
    通过在原图的左右或者上下方向去掉部分边缘像素,可以保持图片主体不变,同时获得新的图片样本。
    在实际裁剪时,一般先将图片缩放到略大于网络输入尺寸的大小,再进行裁剪到合适大小,例如网络的输入大小为 224x224,那么我们先通过 resize 函数将图片缩放到 244x244 大小,再随机裁剪到 224x224 大小。

    # 图片先缩放到稍到尺寸
    x = tf.image.resize(x, [224, 224])
    # 再随机裁剪到合适尺寸
    x = tf.image.random_crop(x, [224,224,3])
    

    5.其他方法,比如:添加噪声,变换视角、随机遮挡等。
    下图展示了上述不同数据增强方法后的效果:
    在这里插入图片描述

    生成数据

    除此之外,还可以通过条件生成对抗网络(Conditional GAN, CGAN)可以生成带标签的样本数据。
    通过生成模型在原有数据上学习到数据的分布,从而生成新的样本,这种方式也可以在一定程度上提升网络性能。

    展开全文
  • 对小样本数据进行数据增强

    万次阅读 多人点赞 2020-05-06 15:47:51
    在之前对yolov3的学习中,时候发现小样本数据集容易出现过拟合或者泛化能力不强的问题,在对这一问题提出的不同解决方法进行了摸索和尝试,发现提高数据集样本容量是一个比较直接和简单粗暴的方法,以下纪录这一...

    一、前情介绍

    在之前对yolov3的学习中,有时候发现小样本数据集容易出现过拟合或者泛化能力不强的问题,在对这一问题提出的不同解决方法进行了摸索和尝试,发现提高数据集样本容量是一个比较直接和简单粗暴的方法,以下纪录这一实验方法。

    二、环境

    直接交代环境,都是相对较简单,在这里博主没遇到过坑

    • os
    • numpy
    • PIL
    • imgaug

    三、代码

    import xml.etree.ElementTree as ET
    import os
    import numpy as np
    from PIL import Image
    import shutil
    
    import imgaug as ia
    from imgaug import augmenters as iaa
    
    
    ia.seed(1)
    
    
    def read_xml_annotation(root, image_id):
        in_file = open(os.path.join(root, image_id))
        tree = ET.parse(in_file)
        root = tree.getroot()
        bndboxlist = []
    
        for object in root.findall('object'):  # 找到root节点下的所有country节点
            bndbox = object.find('bndbox')  # 子节点下节点rank的值
    
            xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
            xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
            ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
            ymax = int(bndbox.find('ymax').text)
            # print(xmin,ymin,xmax,ymax)
            bndboxlist.append([xmin, ymin, xmax, ymax])
            # print(bndboxlist)
    
        bndbox = root.find('object').find('bndbox')
        return bndboxlist
    
    
    # (506.0000, 330.0000, 528.0000, 348.0000) -> (520.4747, 381.5080, 540.5596, 398.6603)
    def change_xml_annotation(root, image_id, new_target):
        new_xmin = new_target[0]
        new_ymin = new_target[1]
        new_xmax = new_target[2]
        new_ymax = new_target[3]
    
        in_file = open(os.path.join(root, str(image_id) + '.xml'))  # 这里root分别由两个意思
        tree = ET.parse(in_file)
        xmlroot = tree.getroot()
        object = xmlroot.find('object')
        bndbox = object.find('bndbox')
        xmin = bndbox.find('xmin')
        xmin.text = str(new_xmin)
        ymin = bndbox.find('ymin')
        ymin.text = str(new_ymin)
        xmax = bndbox.find('xmax')
        xmax.text = str(new_xmax)
        ymax = bndbox.find('ymax')
        ymax.text = str(new_ymax)
        tree.write(os.path.join(root, str("%06d" % (str(id) + '.xml'))))
    
    
    def change_xml_list_annotation(root, image_id, new_target, saveroot, id):
        in_file = open(os.path.join(root, str(image_id) + '.xml'))  # 这里root分别由两个意思
        tree = ET.parse(in_file)
        elem = tree.find('filename')
        elem.text = (str("%06d" % int(id)) + '.jpg')
        xmlroot = tree.getroot()
        index = 0
    
        for object in xmlroot.findall('object'):  # 找到root节点下的所有country节点
            bndbox = object.find('bndbox')  # 子节点下节点rank的值
    
            # xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
            # xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
            # ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
            # ymax = int(bndbox.find('ymax').text)
    
            new_xmin = new_target[index][0]
            new_ymin = new_target[index][1]
            new_xmax = new_target[index][2]
            new_ymax = new_target[index][3]
    
            xmin = bndbox.find('xmin')
            xmin.text = str(new_xmin)
            ymin = bndbox.find('ymin')
            ymin.text = str(new_ymin)
            xmax = bndbox.find('xmax')
            xmax.text = str(new_xmax)
            ymax = bndbox.find('ymax')
            ymax.text = str(new_ymax)
    
            index = index + 1
    
        tree.write(os.path.join(saveroot, str("%06d" % int(id)) + '.xml'))
    
    
    def mkdir(path):
        # 去除首位空格
        path = path.strip()
        # 去除尾部 \ 符号
        path = path.rstrip("/")
        # 判断路径是否存在
        # 存在     True
        # 不存在   False
        isExists = os.path.exists()
        # 判断结果
        if not isExists:
            # 如果不存在则创建目录
            # 创建目录操作函数
            os.makedirs(path)
            print(path + ' 创建成功')
            return True
        else:
            # 如果目录存在则不创建,并提示目录已存在
            print(path + ' 目录已存在')
            return False
    
    
    if __name__ == "__main__":
    
        IMG_DIR = "自己的文件路径/image"
        XML_DIR = "自己的文件路径/Anotations"
    
        AUG_XML_DIR = "F:/crop/Annotations"  # 存储增强后的XML文件夹路径
        try:
            shutil.rmtree(AUG_XML_DIR)
        except FileNotFoundError as e:
            a = 1
        mkdir(AUG_XML_DIR)
    
        AUG_IMG_DIR = "F:/crop/images"  # 存储增强后的影像文件夹路径
        try:
            shutil.rmtree(AUG_IMG_DIR)
        except FileNotFoundError as e:
            a = 1
        mkdir(AUG_IMG_DIR)
    
        AUGLOOP = 10  # 每张影像增强的数量
    
        boxes_img_aug_list = []
        new_bndbox = []
        new_bndbox_list = []
    
        # 影像增强
        seq = iaa.Sequential([
            iaa.Flipud(0.5),  # vertically flip 20% of all images
            iaa.Fliplr(0.5),  # 镜像
            iaa.Multiply((1.2, 1.5)),  # change brightness, doesn't affect BBs
            iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 2.0)),  # iaa.GaussianBlur(0.5),
            iaa.Affine(
                translate_px={"x": 15, "y": 15},
                scale=(0.8, 0.95),
                rotate=(-30, 30)
            )  # translate by 40/60px on x/y axis, and scale to 50-70%, affects BBs
        ])
    
        for root, sub_folders, files in os.walk(XML_DIR):
    
            for name in files:
    
                bndbox = read_xml_annotation(XML_DIR, name)
                shutil.copy(os.path.join(XML_DIR, name), AUG_XML_DIR)
                shutil.copy(os.path.join(IMG_DIR, name[:-4] + '.jpg'), AUG_IMG_DIR)
    
                for epoch in range(AUGLOOP):
                    seq_det = seq.to_deterministic()  # 保持坐标和图像同步改变,而不是随机
                    # 读取图片
                    img = Image.open(os.path.join(IMG_DIR, name[:-4] + '.jpg'))
                    # sp = img.size
                    img = np.asarray(img)
                    # bndbox 坐标增强
                    for i in range(len(bndbox)):
                        bbs = ia.BoundingBoxesOnImage([
                            ia.BoundingBox(x1=bndbox[i][0], y1=bndbox[i][1], x2=bndbox[i][2], y2=bndbox[i][3]),
                        ], shape=img.shape)
    
                        bbs_aug = seq_det.augment_bounding_boxes([bbs])[0]
                        boxes_img_aug_list.append(bbs_aug)
    
                        # new_bndbox_list:[[x1,y1,x2,y2],...[],[]]
                        n_x1 = int(max(1, min(img.shape[1], bbs_aug.bounding_boxes[0].x1)))
                        n_y1 = int(max(1, min(img.shape[0], bbs_aug.bounding_boxes[0].y1)))
                        n_x2 = int(max(1, min(img.shape[1], bbs_aug.bounding_boxes[0].x2)))
                        n_y2 = int(max(1, min(img.shape[0], bbs_aug.bounding_boxes[0].y2)))
                        if n_x1 == 1 and n_x1 == n_x2:
                            n_x2 += 1
                        if n_y1 == 1 and n_y2 == n_y1:
                            n_y2 += 1
                        if n_x1 >= n_x2 or n_y1 >= n_y2:
                            print('error', name)
                        new_bndbox_list.append([n_x1, n_y1, n_x2, n_y2])
                    # 存储变化后的图片
                    image_aug = seq_det.augment_images([img])[0]
                    path = os.path.join(AUG_IMG_DIR,
                                        str("%06d" % (len(files) + int(name[:-4]) + epoch * 250)) + '.jpg')
                    image_auged = bbs.draw_on_image(image_aug, thickness=0)
                    Image.fromarray(image_auged).save(path)
    
                    # 存储变化后的XML
                    change_xml_list_annotation(XML_DIR, name[:-4], new_bndbox_list, AUG_XML_DIR,
                                               len(files) + int(name[:-4]) + epoch * 250)
                    print(str("%06d" % (len(files) + int(name[:-4]) + epoch * 250)) + '.jpg')
                    new_bndbox_list = []
    

    四、结果对比

    原数据集,大概只有27张图片
    在这里插入图片描述
    这是增强了11倍的结果:
    在这里插入图片描述
    对增强后的数据集进行训练,没有任何问题:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 目录一、基于模型微调的小样本学习二、基于数据增强的小样本学习1.基于无标签数据的方法2.基于数据合成的方法3.基于特征增强的方法、基于迁移学习的小样本学习1.基于度量学习的方法2.基于元学习的方法3.基于图神经...
  • 或者目的性更强一些,我们可以使用GAN来解决少样本学习的问题吗? 在2019年4月的一篇论文:https://arxiv.org/pdf/1904.09135.pdf 中,作者为一个二分类问题(癌症检测)生成了完全合成的数据。引人注目的是,他们...
  • 1、Caltech-101 数据库:该数据库在2003年被发布,包括101目标图像和1背景图像,共102,彩色图像较多,部分灰度图像。总共图像数为9145(除去背景后总数为8677),每图像数大约在31~800之间,图像大小为...
  • 样本数据集不平衡处理方式

    千次阅读 2020-10-14 15:44:54
    常用的解决办法: 1、数据上处理 2、权重设置 3、集成的思想 4、转化成异常检测问题 5、利用深度学习:自编码器. 6、确定适合样本不平衡问题的评价指标 1、数据上处理 1.1、数据源:  搜集更多的数据来...
  • 笔记篇二:鸢尾花数据集分类

    千次阅读 2022-01-21 15:54:41
    一、鸢尾花数据集 ...数据集内包含 3 共 150 条记录,每各 50 个数据,每条记录都 4 项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于(iris-setosa, iris-versicolou
  • 1. 方案一 1.1 算法方案解析 1.1.1 赛题理解 1.1.2 模型选择:尽量使用与数据匹配的SOTA模型 1.1.3 TIM模型介绍 1.1.4 TIM模型-训练 1.1.5 TIM模型-推理 1.1.6 改进思路考虑 1.1.7 基于预训练模型的小样本...3. 方案
  • 转载自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/42333072 原出处: https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html
  • 常用的5种数据分析方法哪些?

    千次阅读 2020-12-22 11:15:10
    常用数据分析方法5种。 1.对比分析法 对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比...
  • 面对这问题,一个专门的机器学习分支——Few-shot Learning 来进行研究和解决。 一、小样本学习方法 1、基于模型微调的小样本学习 基于模型微调的方法是小样本学习较为传统的方法,该方法通常在大规模数据上预...
  • 这里假设 类标签为largeDoses, smallDoses, didntLike三类,假设训练样本有三个特征属性,类标签放在数据集的最后一列 import numpy as np def file2matrix(filename): # filename是文件保存地址 love_...
  • 大公司们一般会自己的数据,但对于创业公司或是高校老师、学生来说,“Where can I get large datasets open to the public?”是不得不面对的一个问题。 本文结合笔者在研究生学习、科研期间使用过以及阅读文献...
  • 无偏采样:意味着真实样本总体的类别比例在训练集中得以保持。 在训练集中正反例数目不同时,令表示正例数目,表示反例数目,观测几率为,,我们假设训练集是真是样本总体的无偏采样,因此观测几率就代表了真实几率...
  • 样本样本,正

    万次阅读 2018-12-12 15:48:39
    与标签相关的样本都是正样本;与标签无关的都是负样本 比如人脸识别,标签3个,白人,黑人,黄人。 那么凡是显示是人的图片都是正样本。 如果其中掺杂了汽车的图片,那么汽车就是负样本。 ...
  • 比如采集的样本和真实样本是否一致,比如两种抽样方法得到的两个样本集是否一致,比如两种不同超参数设置下的聚类方法得到的聚类结果是否一致,等等 检验一致性,你用哪种方法? - 知乎 检验一致性的方法很多...
  • 深度学习常用数据集介绍

    千次阅读 2020-07-29 18:10:35
    无论是从图像处理到语音识别,每个问题都其独特的细微差别和方法。 但是,你可以从哪里获得这些数据?现在你看到的很多研究论文都使用专有数据集,而这些数据集通常不会向公众发布。如果你想学习并应用你新掌握的...
  • 就是人们常说的分类,通过已的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优则表示在某个评价准则下是最佳的),再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出...
  • 数据集划分的种常见方式!

    万次阅读 2021-01-15 08:18:00
    公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容作者:xiaoyi来源:小一的学习笔记今天分享一个比较简单的问题:数据集划分的种方法。数据集划分算是在数据分析建模中比较重要的,模型的好坏不...
  • 不平衡数据分类方法

    千次阅读 2020-05-06 11:52:18
    文章目录概述定义传统分类器对于不平衡数据的不适用性可应用领域分类方法总框架数据层面样本采样技术随机采样技术人工采样技术经典过采样方法经典欠采样方法其他方法:特征层面Filter过滤式Wrapped封装式Embedded...
  • 常用数据挖掘的技术

    千次阅读 2017-12-11 18:05:15
    一、前 沿  数据挖掘就是从大量的、不完全的、噪声的、模糊的、随机的数据中,...数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式很多种,按功能可以分为两大:预测性(Predictive)模式和描述性(Descripti
  • 语义分割常用数据集整理

    千次阅读 2020-09-18 10:22:16
    语义分割的数据集分为三类:2D图片,2.5D图片(RGB-D),3D图片。每一个类别的数据集都提供了像素级的标签,可以用来评估模型性能。同时其中一部分工作用到了数据增强来增加标签样本的数量。 一、2D数据 1.PASCAL ...
  • 不平衡学习是机器学习问题的一个重要子域,其主要关注于如何从类别分布不均衡的数据中学习数据的模式。在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题,特别地,我们主要关注类别极端不平衡...
  • 1、数据增强的作用 1)避免过拟合。当数据集具有某种明显的特征,例如数据集中图片基本在同一个场景中拍摄,使用Cutout方法和风格迁移变化等相关方法可避免模型学到跟目标...4)避免样本不均衡。在工业缺陷检测方...
  • 基于wine葡萄酒数据集的分类方法研究

    千次阅读 多人点赞 2022-01-22 10:48:52
    1.1、数据集信息 1.2、可解决的问题 二、设计目的 、实验需要的平台 四、基本原理分析 4.1、逻辑回归算法基本原理 4.2、支持向量机算法的基本原理 五、实验过程阐述及实验结论 5.1、实现逻辑回归算法过程...
  • 16种常用数据分析方法汇总

    万次阅读 多人点赞 2017-04-04 16:16:33
    经常会朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法哪些,我需要学习哪个等等之的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用数据分析方法,供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和...
  • 最近在做的项目的数据集里的数据分布非常不平衡,虽然是简单的二分类任务,但是两类数据的比例相差两个数量级。因此查了一些解决数据分布不平衡的方法,在这里先总结一下,后面会单独挑出一些方法实现,并针对相应...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 213,089
精华内容 85,235
热门标签
关键字:

常用的样本数据有三类