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 ...

假設正類樣本遠多於負類 1、線性可分的情況 假設真實數據集如下： 由於負類樣本量太少，可能會出現下面這種情況 使得分隔超平面偏向負類。嚴格意義上，這種樣本不平衡不是因為樣本數量的問題，而是因為邊界點發生了變化 2、線性不可分的情況 源數據以及理想的超平面情況 ...

在機器學習中我們經常會遇到一個比較讓人頭疼的問題，就是樣本類別比例失衡,在我第一次參加的Kaggle的比賽中，是一個而分類問題，給定的訓練集樣本中正負樣本的比例大致達到驚人的1：1600。 通過網上搜集資料，其實針對這樣的情況解決辦法可以分為三種： 第一種: 　　　將正向樣本進行重復混入 ...

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 ...

人臉檢測做訓練當然能夠用OpenCV訓練好的xml。可是豈止於此。我們也要動手做！ ~ 首先是樣本的選取。 樣本的選取非常重要。找了非常久才發現幾個靠譜的。 人臉樣本：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets ...

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 ...

Anchor free的正負樣本分配(yolox為例) step1: 初步篩選 step2: 精細化篩選 Anchor base(yolov5為例) ...

首先，看下Smote算法之前，我們先看下當正負樣本不均衡的時候，我們通常用的方法： 抽樣 常規的包含過抽樣、欠抽樣、組合抽樣 過抽樣：將樣本較少的一類sample補齊 欠抽樣：將樣本較多的一類sample壓縮 組合抽樣：約定一個量級N，同時進行過抽樣和欠抽樣，使得正負樣本量和等於 ...