在机器学习中经常会遇到正负样本的问题,花了一点时间查找资料,基本上弄明白了一点到底是怎么回事,记录在这里以便以后查看,也希望能够帮助到有疑惑的人,当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解的不对的地方能够予以指点。 首先我将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解。在分类问题中,这个问题 ...
对于机器学习中的正负样本问题,之前思考过一次,但是后来又有些迷惑,又看了些网上的总结,记录在这里。 我们经常涉及到的任务有检测以及分类。 针对与分类问题,正样本则是我们想要正确分类出的类别所对应的样本,例如,我们要对一张图片进行分类,以确定其是否属于汽车,那么在训练的时候,汽车的图片则为正样本,负样本原则上可以选取任何不是汽车的其他图片,这样就可以训练出来一个汽车的分类网络,对这个网络进行测试会发 ...
2017-11-24 14:57 0 6570 推荐指数:
在机器学习中经常会遇到正负样本的问题,花了一点时间查找资料,基本上弄明白了一点到底是怎么回事,记录在这里以便以后查看,也希望能够帮助到有疑惑的人,当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解的不对的地方能够予以指点。 首先我将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解。在分类问题中,这个问题 ...
转自:http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html 在机器学习中经常会遇到正负样本的问题,花了一点时间查找资料,基本上弄明白了一点到底是怎么回事,记录在这里以便以后查看,也希望能够帮助到有疑惑的人,当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解 ...
工业界机器学习典型问题: 正负样本分布极不均匀(通常<1:10000),有什么较好的方案构造训练集的正负样本分布?构造后如何解决训练数据与预测的分布不一致? 上采样、下采样、代价敏感,没什么好办法。 这个之前调研过,主要分重采样和欠采样!这种不平衡是因为比率的不平衡 ...
在实际中,训练模型用的数据并不是均衡的,在一个多分类问题中,每一类的训练样本并不是一样的,反而是差距很大。比如一类10000,一类500,一类2000等。解决这个问题的做法主要有以下几种: 欠采样:就是把多余的样本去掉,保持这几类样本接近,在进行学习。(可能会导致过拟合) 过采样:就是增加比较 ...
作者:Spark 链接:https://www.zhihu.com/question/37069477/answer/132387124 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 在回归问题和一些机器学习算法中,以及训练神经网络 ...
目标:根据各个字段数据的分布(例如srcIP和dstIP的top 10)以及其他特征来进行样本标注,最终将几类样本分别标注在black/white/ddos/mddos/cdn/unknown几类。 效果示意: -------------choose one--------------sub ...
collect negative samples of adaboost algorithm for face detection 机器学习中的正负样本 所谓正样本(positive samples)、负样本(negative samples),对于某一环境下的人脸识别应用来说,比如教室 ...
正样本是指属于某目标类别的样本,负样本是指不属于目标类别的样本。 以分类问题为例,正样本即为我们想要分类出来的样本类型。比如在汽车分类场景下,我们需要确定一张照片是否为汽车,则在训练过程中,汽车图片就为正样本,非汽车图片为负样本,训练模型后得到一个分类模型。测试 ...