文档地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html#sklearn.model_selection.train_test_split ...
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2019-09-22 11:11:40
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分类与预测模型对训练集进行预测而得出的准确率并不能很好地反映预测模型未来的性能，为了有效判断一个预测模型的性能表现，需要一组没有参与预测模型建立的数据集，并在该数据集上评价预测模型的准确率，这组独立的数据集叫做测试集。模型预测效果评价，通常用相对/绝对误差、平均绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝 ...
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2019-09-04 00:14:07
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2019-08-27 11:45:21 问题描述：在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体是指什么现象，如何解决。 问题求解： 过拟合是指模型对于训练的数据集拟合呈现过当的情况，反应到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好，但是在测试集和新数据上的表现较差。 欠拟合是指模型对于训练和预测时的表现都不好。 ...
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2019-08-27 12:58:34
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import osimport randomg_root_path = "E:/DeepLearning/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5-master/data/VOCdevkit2007/VOC2007/"xmlfilepath = "E:\DeepLearnin ...
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2019-08-27 10:25:08
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英文语料 MPRC 二分类 0101 训练集4700条 测试机1700条 中文语料 微众银行 共10000条数据 ...
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2019-08-26 00:44:55
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恢复内容开始 与R-CNN的不同： Fast R-CNN是端到端的，解决了R-CNN的速度慢、空间大的缺点。 训练： 使用5个最大池化层和5~13个不等的卷积层的三种网络进行预训练：CaffeNet，VGG_CNN_M_1024，VGG-16，使用之前要先做出如下改动： 对训练集中的图片，SS取出每 ...
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2019-08-25 16:10:33
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参看文章： 《机器学习-周志华》 《机器学习实战-Peter Harrington》 《统计学习方法-李航》 算法介绍： k近邻学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制如下，给定测试样本，基于某种距离度量（曼哈顿距离、欧氏距离、切比雪夫距离、Lp距离、Minkowski距离）找出训练集中与其最靠近的 ...
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2019-08-17 14:28:29
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1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割。 参数说明：n_split表示切割的份数，假设切割的份数为10，那么有9份是训练集有1份是测试集，shuffle是否进行清洗，indices ...
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2019-08-14 17:15:43
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恢复内容开始 1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割。 参数说明：n_split表示切割的份数，假设切割的份数为10，那么有9份是训练集有1份是测试集，shuffle是否进行清洗， ...
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2019-08-14 17:10:38
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PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集，从2005年到2012年每年都会举行一场图像识别challenge。该挑战的主要目的是识别真实场景中一些类别的物体。在该挑战中，这是一个监督学习的问题，训练集以带标签的图片的形式给出。这些物体包括20类： Person: pers ...
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2019-08-14 14:40:19
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