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資料(機器學習/深度學習)競賽平臺——Kaggle

這篇文章適合那些剛接觸Kaggle、想盡快熟悉Kaggle並且瞭解專案情況的朋友。本文分為兩部分介紹Kaggle,Part One簡單介紹Kaggle,Part Two將簡單介紹正規的競賽的專案,大家可以針對性的解決感興趣的題目。 1、Kaggle簡介 Kaggle是一個資料分析的競賽平臺,網址:h […]

用資料說話——資料分析的基本思想

今天分享一下資料分析的一些基本思想,我給它起了個名字叫做用資料說話。內容都是個人的一些心得,比較膚淺!如有不足之處,希望大家諒解!廢話不說了,現在咱正式開始。 用資料說話,就是用真實的資料說真實的話!真實也可以理解為求真務實。那麼,資料分析就是不斷地求真,進而持續地務實的過程!用一句話表達就是用資料 […]

資料開發常用的幾種資料預處理和資料整理方法

原創 2017-04-27 Kai Wähner 翻譯|謝旭 審校|張衛濱 本文比較了用於資料準備的幾種方法,它們分別是提取-變換-載入批處理(ETL)、流式獲取和資料整理。本文還討論了資料準備如何與視覺化分析相關聯,以及不同使用者角色(如資料科學家或業務分析人員)應如何共同構建分析模型的最佳實踐。 […]

資料不平衡問題總結

1.資料不平衡 1.1 資料不平衡介紹 資料不平衡,又稱樣本比例失衡。對於二分類問題,在正常情況下,正負樣本的比例應該是較為接近的,很多現有的分類模型也正是基於這一假設。但是在某些特定的場景下,正負樣本的比例卻可能相差懸殊,如社交網路中的大V判斷、電商領域的惡意差評檢測、金融領域的欺詐使用者判斷、風 […]

資料增強(data Augmentation)

在深度學習中,當資料量不夠大時候,經常通過人工增加訓練集的大小。不同的任務背景下, 我們可以通過影象的幾何變換, 使用以下一種或多種組合資料增強變換來增加輸入資料的量. 這裡具體的方法都來自數字影象處理的內容: 1. 旋轉|反射變換(Rotation/reflection):隨機旋轉影象一定角度; […]

資料增強相關總結

Data Augmentation是通過少量的計算從原始圖片變換得到新的訓練資料。 資料增強對最後的識別效能和泛化能力都有著非常重要的作用。我們使用下面這些資料增強方法: 第一,對顏色的資料增強,包括色彩的飽和度、亮度和對比度等方面,主要從Facebook的程式碼裡改過來的。 第二,PCA Jitt […]

資料增強——Central-surround

在輸入端進行資料增強操作: 假設我們輸入的是大小為64*64的一張圖片,那麼Central-surround的意思就是把圖片64*64的圖片,處理成兩張32*32圖片,然後再輸入網路,那麼這兩張32*32的圖片是怎麼計算得到的?這就是Central-surround方法,也就是第一張圖片是通過以圖片 […]

資料增強方法總結

資料增強主要是為了減少網路的過擬合現象,通過對訓練圖片進行變換可以得到泛化能力更強的網路,更好的適應應用場景。 方法 常用的資料增強方法有: 旋轉 | 反射變換(Rotation/reflection): 隨機旋轉影象一定角度; 改變影象內容的朝向; 翻轉變換(flip): 沿著水平或者垂直方向翻轉 […]