在構建模型前，需要將樣本集划分為訓練集、驗證集、測試集，按什么比例划分比較合適呢？ 在機器學習發展的小數據量時代，常見做法是將所有數據三七分，就是人們常說的70%驗證集，30%測試集，如果沒有明確設置驗證集，也可以按照60%訓練，20%驗證和20%測試集來划分。這是前幾年機器學習領域普遍認可 ...

2019-08-27 11:01:52 問題描述：對於二分類問題，如果在訓練的時候正負樣本集合非常的不均衡，比如出現了1 ：1000甚至更大的比例懸殊，那么如何處理數據以更好的訓練模型。 問題求解： 為什么很多的分類模型在訓練數據的時候會出現數據不均衡的問題呢？本質原因是模型在訓練時優化 ...

不均衡樣本集的處理 不均衡樣本在分類時會出現問題，本質原因是模型在訓練時優化的目標函數和在測試時使用的評價標准不一致。這種“不一致”可能是由於訓練數據的樣本分布於測試時期望的樣本分布不一致（如訓練集正負樣本比例是1:99，而實際測試時期望的正負樣本比例是1:1）；也可能是由於訓練階段不同類 ...

在進行機器學習時，根據處理問題的不同，所需要的訓練樣本不同，並不是所有的訓練樣本都可以在網絡上搜索到，所有，有時需要根據自己要解決的問題的實際需要，制作自己的樣本數據集。 matlab是半自動制作樣本訓練集的一個較強大的工具。 1運行matlab自帶的trainingImageLabeler ...

樣本不均衡時出現問題的原因 本質原因：模型在訓練時優化的目標函數和測試時使用的評價標准不一致 這種不一致： 訓練數據的樣本分布與測試時期望的樣本分布不一致 訓練階段不同類別的權重（重要性）與測試階段不一致 解決方法 基於數據的方法 對數據進行 ...

library(caret) PS：根據因變量特征值進行數據分區，outp$V1 其中outp為因變量列表，V1為特征值的name 按照p=0.7划分，訓練集占70%，測試集占30% ...

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 ...

　　1.在開始之前，先簡單回顧一下幾個概念。 Caffe（Convolution Architecture For Feature Extraction-卷積神經網絡框架）：是一個清晰，可讀性高，快 ...