文章信息本文作者：Francois Chollet概述在本文中，我们将提供一些面向小数据集（几百张到几千张图片）构造高效、实用的图像分类器的方法。本文将探讨如下几种方法：从图片中直接训练一个小网络（作为基准方法）利用预训练网络的bottleneck（瓶颈）特征fine-tune预训练网络的高层本文需要使用的Keras模块有：fit_generator：用于从Python生成器中训练网络ImageD
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2023-11-12 15:10:44
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现在在机器学习领域的主流思维都是使用大量或海量的数据来训练一个模型从而得到很好的分类或回归结果。但是，在某些科学或应用场合，由于数据采集的不变性，导致在很长的时间内只获取了极少数量的数据，或者是在本来是具有海量数据的环境下，由于数据的质量不佳、冗余以及数据的不可靠，导致海量的数据只有极少数的数据样本可以使用。在以上的情况下，使用现在主流的深度学习模型是不可取的，因为在贫数据的情况下，深度学习的
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2023-11-15 12:24:33
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大数据被炒得火热，“小数据”的重要性也不能忽视，“小数据”并不是说数据量小，而是指有针对性的、可用于支持决策的高质量数据，不需要复杂的算法、昂贵的硬件、高额的费用，任何组织、企业甚至个人都可以实现对“小数据”的分析和管理。学会简单的算法，利用好“小数据”，人人都可以成为“数据科学家”。全球著名咨询公司Booz & Company合伙人David Meer
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2023-11-12 14:06:12
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大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨
文章目录用 YOLO 训练数据1. 制作VOC格式的数据集1.1 建立存放训练数据的文件夹1.2 图片重命名1.2 制作 voc 格式的 xml 标签文件1.3 生成训练和测试文件1.4 转换 xml 标签文件的格式2. 配置文件修改voc.datavoc.namesyolov3-cov.cfg3. 训练数据其他问题 用 YOLO 训练数据1. 制作VOC格式的数据集1.1 建立存放训练数据的文
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2023-08-21 12:31:38
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背景伪标签(Pseudo-Labeling)的定义来自于半监督学习，其核心思想是通过借助无标签的数据来提
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2022-08-13 00:00:24
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手写数字数据集 # 导入手写数据集 from sklearn.datasets import load_digits data = load_digits()
原创
2022-12-01 11:08:11
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小数据池---缓存机制（驻留记住）== 判断两边内容是否相等is
a = 10
b = 10
print(a is b) is判断基于内存地址小数据池的数字范围：-5~256代码块：一个py文件，一个函数，一个类，一个模块，终端中每一行都是一个代码块
支持：
数字：在同一代码块下，只要内容相同就采用相同的内存地址（-6之后，∞）
在做乘法的时候范围 -5~256 *******
在做乘法的时
首次参加Kaggle比赛，把半个月前写的一些东西记录在博客里，第二篇博客讲的是比赛最后所用的方法，在这里。我参加的这个比赛十分有趣，名字叫"Don’t overfit!Ⅱ"，是个特别容易过拟合的问题。它是个二分类问题，但给出的训练数据只有250个，需要用这些样本训练模型，去预测19750个测试数据，此外可用的特征有300个之多。
由于机器学习是一个交互式过程，因此训练数据适用于用例并对其进行适当标记至关重要。整理的数据必须与模型试图解决的问题相关。例如，如果计算机视觉模型尝试识别自行车，则数据必须包含自行车的图像，最好包含各种类型的自行车。数据的清洁度也会影响模型的性能。如果使用损坏或损坏的数据或具有重复图像的数据集进行训练，该模型将做出错误的
AI训练的数据集
原创
2023-02-25 11:24:02
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# 小数据集深度学习入门指南
在深度学习的世界里，许多开发者会面临小数据集的问题。虽然大数据集通常能够训练出更好的模型，但小数据集同样可以通过适当的方法获得良好的效果。本文将为刚入行的小白提供一个完整的流程，帮助他们了解如何实现“小数据集深度学习”。
## 流程概述
我们将通过以下步骤进行小数据集的深度学习：
| 步骤 | 描述
什么是小数据？小数据就是个体化的数据，是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒，突然有天喝完酒胃疼，我就想了，这天和之前有何不同？原来，这天喝的酒是个新牌子。这就是我生活中的“小数据”，它不比大数据那样浩瀚繁杂，却对我自己至关重要。第一个意识到“小数据”重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔·艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了，而早在父亲去世之前几个月，这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉
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2023-09-06 14:00:32
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训练-测试拆分是机器学习中的一种技术，其中数据集分为两个子集：训练集和测试集。训练集用于训练模型，而测试集用于评
以下是可供公众免费使用的数据集列表：以上的数据集是可以下载的，这些数据一般是用来学习，比赛，在实际的工作中一般是用不到的，需要使用爬虫技术去爬虫，整理。
原创
2022-06-09 01:24:13
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很多算法工程师说，给我标注好标签，我上去一把梭就搞定了。标注这件事是有成本的，现实生活中，无标签的数据易于获，半监督学习...
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2022-08-11 09:19:22
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相对于现在热门的大数据来说，还有一个概念是小数据，在营销领域中，为了和客户建立一对一的关系，数据分析技术在很大程度上是要帮助我们进行分析用户的行为以及喜好，但是这些数据是不是大数据，还是小数据呢？对于小数据的定义就是客户的特定信息，这些信息都是可以根据客户的日常的消费习惯或者一些使用的技术产品中得到，网站的访问记录，社交动态记录等。 数据分析的过程中专注于小数据也是可以找到某一
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2023-10-25 15:01:56
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仍旧是照着书敲程序出现超多问题的一天 还好慢慢都解决了 用小数据集训练猫狗分类器 1.首先是在kaggle上面下载数据集 链接就不放了，书里都有的，下载过程会遇到麻烦就是手机收不到验证码，后来解决办法是在手机号前面加上860就可以完美解决，验证码好像还是从浙江发过来的感觉蛮神奇。 2.下载之后的路径和书里的路径什么的不太一样要自己改一改，不要书里写的什么就无脑的照着敲上去，额，也可能只有我这么干。
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2023-12-15 13:24:21
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首先了解一下数据结构中的概念(仅仅为了对其有了感性认识)数据：描写叙述客观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，可以被计算机识别，并输入给计算机处理的集合符号。数据不只包含数值。还包含视频、音频、图片等等数据元素：是组成数据的、具有一定意义的基本单位。在计算机中通常作为一个总体进行处理，也称为记录。数据项：一个数据元素由若干个个数据项组成。能够将数据元素理解我数据库中的一条记录，而数据项使其相应的
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2023-10-24 04:45:36
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目录1 数据集1.1 可用数据集1.1.1 Scikit-learn工具介绍1.1.2 安装1.1.3 Scikit-learn包含的内容1.2 sklearn数据集1.2.1 scikit-learn数据集API介绍1.2.2 sklearn小数据集1.2.3 sklearn大数据集1.2.4 sklearn数据集的使用
原创
2022-09-05 08:37:58
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