對於機器學習中的正負樣本問題，之前思考過一次，但是后來又有些迷惑，又看了些網上的總結，記錄在這里。 我們經常涉及到的任務有檢測以及分類。 針對與分類問題，正樣本則是我們想要正確分類出的類別所對應的樣本，例如，我們要對一張圖片進行分類，以確定其是否屬於汽車，那么在訓練的時候，汽車的圖片則為正樣本 ...

轉自：http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html 在機器學習中經常會遇到正負樣本的問題，花了一點時間查找資料，基本上弄明白了一點到底是怎么回事，記錄在這里以便以后查看，也希望能夠幫助到有疑惑的人，當然也希望理解的比較透徹的人看到之后對於理解 ...

工業界機器學習典型問題: 正負樣本分布極不均勻(通常<1:10000），有什么較好的方案構造訓練集的正負樣本分布？構造后如何解決訓練數據與預測的分布不一致？ 上采樣、下采樣、代價敏感，沒什么好辦法。 這個之前調研過，主要分重采樣和欠采樣！這種不平衡是因為比率的不平衡 ...

在實際中，訓練模型用的數據並不是均衡的，在一個多分類問題中，每一類的訓練樣本並不是一樣的，反而是差距很大。比如一類10000，一類500，一類2000等。解決這個問題的做法主要有以下幾種： 欠采樣：就是把多余的樣本去掉，保持這幾類樣本接近，在進行學習。（可能會導致過擬合） 過采樣：就是增加比較 ...

作者：Spark 鏈接：https://www.zhihu.com/question/37069477/answer/132387124 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 在回歸問題和一些機器學習算法中，以及訓練神經網絡 ...

目標：根據各個字段數據的分布（例如srcIP和dstIP的top 10）以及其他特征來進行樣本標注，最終將幾類樣本分別標注在black/white/ddos/mddos/cdn/unknown幾類。 效果示意： -------------choose one--------------sub ...

collect negative samples of adaboost algorithm for face detection 機器學習中的正負樣本 所謂正樣本（positive samples）、負樣本（negative samples），對於某一環境下的人臉識別應用來說，比如教室 ...

正樣本是指屬於某目標類別的樣本，負樣本是指不屬於目標類別的樣本。 以分類問題為例，正樣本即為我們想要分類出來的樣本類型。比如在汽車分類場景下，我們需要確定一張照片是否為汽車，則在訓練過程中，汽車圖片就為正樣本，非汽車圖片為負樣本，訓練模型后得到一個分類模型。測試 ...