第二篇，会介绍下如何获取数据集和构建测试集的方法。前者，对于机器学习来说，数据集的好坏对模型性能有很大的影响。而后者，主要是避免两个偏差--数据透视偏差和采样偏差。 ---- 2....大多数数据集都是免费的，但是在使用任何数据集之前，用户需要检查一下许可要求。 计算机视觉数据集：Visual Data包含一些可以用来构建计算机视觉(CV)模型的大型数据集。...上述两个方法对于数据集不变的情况是有效的，但更新数据集后，都会失效。...，我们采用的都是随机采样方法，对于大数据集，这方法通常可行。...这种采样称为分层采样：将人群分层均匀的子分组，称为分层，从每个分层去取合适数量的实例，以保证测试集对总人数有代表性。
认知事物.jpg 如何从事物认知的基本方法构建数据思维？...软件是对现实事物运行的描述，可以用要素、属性和方法的模型来开发，企业大数据体系的构建也可以使用这个方法模型。在实际的大数据构建过程中，其实要素和属性不需要划分得很清楚，甚至可以归为一类。...其次，对比要在相似的对象之间进行，可以是完全并列的两个对象，也可以是同一个对象在不同的历史时期进行对比，这涉及对比主体的可比性问题。错误对比对象的选择会导致错误的对比结果。...聚类分析法在大数据挖掘中应用很广泛，其本身就是用来处理大量数据集的。针对存在的大量的“对象”，根据对象的多维度特征描述，寻找对象间的相似性。...大数据时代，数据集更加动态，在动态数据集上进行的分析方法也要与时俱进，跟着变化来调整聚类，让聚类更好的满足产品开发、客户服务、资源配置等，形成良性的动态反馈机制。
如果你已经在使用预先准备好的数据集，比如Labeled Faces in the Wild（LFW），那么你可以省略这步。...第二种方法将讨论如何以编程方式下载人脸图像。 最后，我们将讨论手动收集图像的方法，以及该方法何时适用。 让我们开始构建一个人脸识别数据集！...方法＃1：通过OpenCV和网络摄像头进行面部注册 创建自己的自定义人脸识别数据集的第一种方法适用于以下情况： 你正在构建“现场”人脸识别系统 你需要对某个特定的人进行物理接触来收集他们脸部的示例图像...让我们写一个简单的Python脚本来帮助构建我们的自定义人脸识别数据集。...此处还有一篇文章介绍了如何构建数据集：深度学习图像识别项目（上）：如何快速构建图像数据集 方法＃3：手动收集人脸图像 ?
该文章提出了一种用于机器学习打分函数（machine-learning scoring functions, MLSFs）训练和测试的无隐藏偏差（hidden bias）数据集构建新方法。...2 TocoDecoy方法 数据集构建流程图 TocoDecoy的工作流程如图1所示，其中包含以下主要步骤：（1）将“种子”配体（活性配体）的六个物理化学性质（MW，分子量；logP，油水分配系数；RB...数据集 本研究中使用的数据集包含第25版ChEMBL数据集的子集（数据集A）、LIT-PCBA的子集（数据集B）、基于数据集B的活性配体生成的TocoDecoy数据集（数据集C）和从数据集C中提取的类DUD-E...如图6B所示，在十个靶标中的九个（除了ESR1_ant）靶标数据集上，在TocoDecoy上训练的模型比在DUD-E上训练的模型取得了更高的F1分数，在十个靶标中的五个靶标数据集上，在LIT-PCBA上训练的模型预...这些结果表明TocoDecoy是一种更为合理的数据集构建方法，有望帮助相关领域的研究人员更好地对MLSFs进行测评和训练。
（从 7 层的 AlexNet 到 101 层的 ResNet），可用的数据集却没有相应的扩大。...谷歌 JFT-300M：构建比 ImageNet 大 300 倍的数据集 在最新上传到 arXiv 的论文《再探深度学习时代数据的超凡有效性》（Revisiting Unreasonable Effectiveness...研究人员的第一个观察是，大规模数据有助于进行表征学习，从而提高实验中每个视觉任务的表现。研究结果表明，共同构建一个大规模的预训练数据集十分重要。这也表明，无监督和半监督表征学习方法的前景光明。...他们也提到，斜线很可能比看起来的更陡（改进的程度可能比看起来的高），因为他们既没有训练多个模型来进行收敛，也没有进行超参数搜索。听到“数据的非理性效应”依然有效，这很好。...任何一个人都能仅仅通过训练一个更好的基础模型改进任何视觉任务的表现。我们用这一大型数据集得到了提不同视觉任务的新的最新技术结果，包括图像分类，对象检测，语义分割和人体姿态估计。
研究员使用的实测分布来自数量分布（DoQ）数据集，该数据集是由与超过35万个名词、形容词和动词相关的10个不同属性的尺度属性值的经验计数值 组成，从大型网络文本语料库中自动提取。...请注意，在构建数据集的过程中，某个属性的所有单位首先统一为标准单位（例如厘米/米/千米统一为米），并相应地缩放数值。将收集到的DoQ数据集中每个目标-属性对的计数值转换为12个数量级的分类分布。...对于聚合基准的每个属性，研究员采取的方法是：计算训练集中所有对象在存储器的经验分布，并将其用作测试集中所有对象的预测分布。...尽管ELMo模型在字母和单词相关的NLP任务上比BERT模型弱，但在尺度探测方面却表现得更好，这与其具有字符级的标记所以在算数方面更好的结果相一致。...第一个是人类标记的相对比较数据集，例如人、狐狸、体重、巨大），采取的评估方法是通过比较rgr的点估计值和mcc的最高得分存储数据。第二个是亚马逊上产品价格分布的数据集。
图：GPT-4生成的论文架构 2 UltraChat多模态数据集是如何构建的？ 构建设计：UltraChat的总体思路是使用单独的LLM来生成开场白、模拟用户和响应查询。...收集这部分数据的方法有两个角度：一个是围绕主题和概念，另一个是围绕现实世界的实体。...用到包含了大量文本片段和源URL的数据集的C4语料库，和20种故事、诗歌、论文等不同的材料类型。 构建过程： 从C4数据集中提取了约10w种不同的材料。...建立评估数据集 构建了一个评估集，包含Vicuna基准和GPT-4生成的300个问题/指令，涉及多个主题和难度等级，如上表所示。...UltraLLaMA在这个任务上比Vicuna表现更好，也超过了其他基线。 表：对不同模型的真实质量保证基准的准确性 系统提示符的影响 大家常使用系统prompt来指导各种角色和回答风格。
实验证明，PiFold在CATH 4.2数据集上的恢复率达到了51.66%，而推理速度比自回归方法快70倍。...作者的目标是用一个简单的模型，尽可能少地包含冗余，同时提高准确性和效率。多年来，基于图形的模型通过更好的特征工程、更精细的模型和更大的训练数据集努力学习富有表现力的残基表示。...尽管目前的模型取得了显著的进展，但在相同的数据集设置下仍有两个问题需要解决：（1）有没有更好的方法来构建有效的特征以促进学习残基表示？...（2）我们如何改进模型，使其能够从残基相互作用中学习更好的表示？ 大多数图形模型采用自回归解码方案来生成氨基酸，从而显著减慢了推理过程。...作者使用与GraphTrans和GVP相同的数据分割方法，将蛋白质按照CATH拓扑分类进行分区，其中训练集包含18024个蛋白质，验证集包含608个蛋白质，测试集包含1120个蛋白质。
一旦我们的网络被训练，我们可以应用对象检测为未见过的类，而无需进一步的训练或微调。我们的方法是通用的，并且具有广泛的应用范围。我们证明了我们的方法在不同的数据集上的定性和定量的有效性。...解决的问题 少量support的情况，检测全部的属于target目标范畴的前景。 2 背景 现有的物体检测方法通常严重依赖大量的注释数据，并且需要很长的训练时间。这激发了少量样本物体检测的最新发展。...尽管已经取得了重要的研究和进展，但是所有这些方法都将重点放在图像分类上，而很少涉及到很少检测到物体的问题，这很可能是因为转移从少样本分类到少样本目标检测是一项艰巨的任务。...因此，我们建立了一个新的少样本物体检测数据集。我们从现有的大规模对象检测数据集构建数据集以进行监督学习。...为了开始构建数据集，首先从中总结标签系统。我们将叶子标签合并到其原始标签树中，方法是将相同语义（例如，冰熊和北极熊）的叶子标签归为一类，并删除不属于任何叶子类别的语义。
解决的问题 少量support的情况，检测全部的属于target目标范畴的前景。 2 背景 现有的物体检测方法通常严重依赖大量的注释数据，并且需要很长的训练时间。这激发了少量样本物体检测的最新发展。...尽管已经取得了重要的研究和进展，但是所有这些方法都将重点放在图像分类上，而很少涉及到很少检测到物体的问题，这很可能是因为转移从少样本分类到少样本目标检测是一项艰巨的任务。...因此，我们建立了一个新的少样本物体检测数据集。我们从现有的大规模对象检测数据集构建数据集以进行监督学习。...为了开始构建数据集，首先从中总结标签系统。我们将叶子标签合并到其原始标签树中，方法是将相同语义（例如，冰熊和北极熊）的叶子标签归为一类，并删除不属于任何叶子类别的语义。...上表进一步比较了在不同训练策略下具有注意力RPN的模型和具有常规RPN的模型。在AP50和AP75评估中，注意力RPN的模型始终表现出比常规RPN更好的性能。
长期以来计算机视觉一直难以从单个图像中理解对象及其特征，这一主题在机器人技术、辅助技术和 AR/VR 中都有应用。3D 对象识别问题提出了与从 2D 视觉输入中感知 3D 事物相关的新挑战。...近十年来大规模数据集帮助 2D 对象识别在预测和定位 2D 图片网格上的项目方面取得了重大进展。另一方面世界是在三个维度中三维构建的。...它们为 3D 框技术提供了一种新颖、快速、批量和准确的交并并集技术，用于对大型数据集进行实际评估，比现有方法快 450 倍。...由于 OMNI3D 的复杂性，我们的模型表现出很好的泛化性，并且比使用单个集成模型的室内和城市环境的其他研究表现更好。...从如此广泛的数据中学习存在困难，因为 OMNI3D 包含焦距剧烈波动的图片，这加剧了尺度深度的模糊性。他们通过虚拟深度在数据集中使用相同的虚拟相机内在函数转换对象深度来解决这个问题。
但是，这样做可能会引出新的问题，因为用一群人的中位生存期来预测特定个体的生存时间可能并不那么准确，无法判断该特定个体的预后是更好还是更差。 那么，有没有更准确、更科学的方法来计算每个患者的存活率呢？...这个队列是关于预后预测模型的构建。步骤如下： (1) 采用Cox回归方法，首先要建立基于训练集的独立预后因素筛选和预测模型。用于建模的数据集通常被称为训练集或内部数据集。...(3) 评估所构建模型的判别效率，计算C-Index。 (4) 该模型的验证可以通过外部数据集来实现。如果外部数据集不可用，建议使用基于内部数据集和校准曲线图的自助抽样方法进行验证。...实现过程 首先就是读入数据和数据预处理，具体代码如下： ? 然后最关键的来了，通过rms包的cph()函数构建Cox回归模型，同时构建surv对象，然后构建nomogram。 ?...在我们的示例中，因为没有更好的外部数据集，故没有进行外部验证。关于临床预测的Nomogram的许多文章已经发表，其在“算命”方面比TNM分期要好。但是，临床医师仍然习惯于使用TNM分期系统来“算命”。
这种情况一直持续到生成一个节点，其中所有或几乎所有数据都属于同一类，并且不再可能进一步拆分或分支。 视频：从决策树到随机森林：R语言信用卡违约分析信贷数据实例 这整个过程生成了一个树状结构。...为了更好地理解熵，让我们研究两个不同的示例数据集，它们都有两个类，分别表示为蓝点和红叉。在左侧的示例数据集中，我们混合了蓝点和红叉。在右侧数据集的示例中，我们只有红十字。...所以，左边数据集的熵值越高，也可以看作是潜在信息量越大。 信息增益为了评估一个特征对分裂的好坏，计算分裂前后的熵差。 决策树中每个拆分的目标是从混淆的数据集移动到两个（或更多）更纯的子集。...最后，在拆分之前从数据集的熵中减去由子集大小加权的输出熵之和。这种差异衡量了信息的增益或熵的减少。如果信息增益是一个正数，这意味着我们从一个混乱的数据集转移到了一些更纯粹的子集。...我们所希望的最好结果是AUC达到0.84，而且大多数人给我们的结果与我们已经计算的结果相似。 但是，让我们试着更好地可视化。 首先，我们将对象转换成一个数据框架。 我们创建几个新图。
为了更好地理解熵，让我们研究两个不同的示例数据集，它们都有两个类，分别表示为蓝点和红叉。在左侧的示例数据集中，我们混合了蓝点和红叉。在右侧数据集的示例中，我们只有红十字。...所以，左边数据集的熵值越高，也可以看作是潜在信息量越大。 信息增益为了评估一个特征对分裂的好坏，计算分裂前后的熵差。 决策树中每个拆分的目标是从混淆的数据集移动到两个（或更多）更纯的子集。...最后，在拆分之前从数据集的熵中减去由子集大小加权的输出熵之和。这种差异衡量了信息的增益或熵的减少。如果信息增益是一个正数，这意味着我们从一个混乱的数据集转移到了一些更纯粹的子集。...随机森林背后的想法是，决策树很容易过度拟合，所以找到森林中的 "平均 "树可以帮助避免这个问题。 你可以想象，这比创建一棵决策树在计算上要求更高，但R可以很好地处理这一工作。...我们所希望的最好结果是AUC达到0.84，而且大多数人给我们的结果与我们已经计算的结果相似。 但是，让我们试着更好地可视化。 首先，我们将对象转换成一个数据框架。 我们创建几个新图。
当训练数据和真实数据来自相同的分布时，当前的机器学习技术能取得最好的性能。当算法可能应用于与训练设置不同的设置时，测试集与训练集的分布不同会更好，最好能反应实际应用数据也来自不同的分布。...说到贝叶斯优化：对于短期收益（30 步以上），训练做黑盒优化的神经网络比标准贝叶斯高斯过程方法更好，而且更快。...要学会并且从单个任务的相关抽象中获益一直以来都是个难题。在个别 Atari 游戏中，一个新的 Option-Critic 架构似乎比 Deep Q-Learning 表现更好，但优势并不显著。...这取决于任务是什么，但总的来说，诸如 LSTM、层次递归编码器-解码器等有额外存储器的 RNN 似乎做得最好，尤其是比 n-gram 和信息检索方法（例如最邻近和TF-IDF）更好。...如果没有从真实用户收集大量的对话数据怎么办？一种方法是首先基于其他数据集来学习语义表征，“创建一个可以推理的空间”，然后开始使用该预训练的系统用于对话。 ? 清晨从宾馆房间看到的风景。
，这是问题方差的部分，有多少是因为开发集数据就是不一样 为了分辨清楚两个因素的影响，定义一组新的数据，称之为训练-开发集，它是从 训练集 的分布里随机分出来的，但不用来训练 ?...本节总结： 如何使用来自 和开发集、测试集 不同分布的 训练数据，这可以提供更多训练数据，有助于提高算法性能 但是，潜在问题就不只是 偏差 和 方差 问题，引入了 数据不匹配 问题 没有特别系统的方法去解决数据不匹配问题...有很多低层次特征，比如边缘检测、曲线检测、阳性对象检测（positive objects），模型从非常大的图像识别数据库中学到了很多结构信息，图像形状的信息，学到线条、点、曲线这些知识，这些知识有可能帮助你的放射科诊断模型学习更快一些...训练任务可以共用低层次特征 单项任务可以从多任务学习得到很大性能提升，前提：其他任务数据总量加起来必须比单个任务的数据量大的多 训练一个足够大的神经网络，多任务学习肯定不会或者很少会降低性能，比单独训练神经网络来单独完成各个任务性能要更好...实践中，多任务学习 的使用频率要低于 迁移学习计算机视觉 一个例外是物体检测，人们经常训练一个神经网络同时检测很多不同物体，这比训练单独的神经网络来检测视觉物体要更好 9.
当前解决方案主要使用的是基于数据驱动的策略：收集具有不同条件下的对象物体的大规模数据集去训练模型，并期望希望最终可学习到不变性。 但数据集真的有可能穷尽所有遮挡吗？...但由于变形和遮挡的搜索空间很大，因此这实际上也不可行和灵活。 事实上，使用所有样本通常不是最佳解决方案，而选择“困难”的正样本更好。...因此，作者标记了从互联网下载的374个训练样本进行遮挡分割（该数据集记为SFS：small dataset for segmentation）。...尽管在大规模检测基准（例如COCO数据集）上对大/中型对象已经取得了令人印象深刻的结果，但对小对象的性能却远远不能令人满意。...在具有挑战性的COCO数据集上进行的大量实验证明了该方法从模糊的小图像中恢复清晰的超分辨图像的有效性，并表明检测性能（特别是对于小型物体）比最新技术有所提高。 ?
预先没有从训练样例构建模型。相反，回想一下，对于本文前半部分的决策树，树是基于训练集构建的，并且测试用例的分类通过遍历树而相对快速地发生。 最近邻是一种经过深入研究的方法。...一个最近邻居的方法比树更好，但仍然不如线性分类器（我们的下一个主题）。...，它在大多数数据集上比k-NN更好。...然而，这比使用欧几里德距离更不利于该方法。它不允许我们揭示一个特征比其他特征好得多。...缺点： 树对输入数据中的噪声非常敏感; 如果稍微修改训练集，整个模型可能会改变（例如删除一个特征，添加一些对象）。这损害了模型的可解释性。
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