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 ...

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 ...

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 ...

subsampling 是对所有样本进行无差别的随机抽样，为选取最优的采样频率，facebook 试验了 0.0 ...

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 ...

一、批处理描述文件负样本图片名字，并保存到一个TXT文件中 负样本需要的描述文件是一个TXT文件 ，描述的是所有负样本的具体路径，如图所示： 制作方法如下： 1.在负样本的文件夹中新建一个记事本 ...