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 ...

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 ...

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的不對的地方能夠予以指點。 首先我將這個問題分為分類問題與檢測問題兩個方面進行理解。在分類問題中，這個問題 ...

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 ...

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 ...

在機器學習中，我們獲取的數據往往存在一個問題，就是樣本不均勻。比如你有一個樣本集合，正例有9900個，負例100個，訓練的結果往往是很差的，因為這個模型總趨近於是正例的。 就算全是正那么，也有99%的准確率，看起來挺不錯的，但是我們要預測的負樣本很可能一個都預測不出來。 這種情況，在機器學習 ...

　　使用監督學習對圖像進行分割操作時，尤其是在做項目時，往往現有的數據集不能滿足要求。這時候需要 我們人工進行訓練樣本的制作。這里推薦的一個軟件是labelme。 1、安裝：sudo pip3 install labelme 　　終端打開：直接終端輸入labelme 2、打開軟件后導入一個 ...

樣本不平衡往往會導致以下問題： 對比例小的樣本造成過擬合，也就是說預測偏向樣本數較多的分類。這樣就會大大降低模型的范化能力。往往accuracy（准確率）很高，但auc很低。 針對樣本的不平衡問題，有以下幾種常見的解決思路： 搜集更多的數據 改變評判指標 對數據進行采樣 ...