和数据集的缩减，这两方面的研究工作是并行的。训练样本数据选择是机器学习的一个硏究热点，通过对
2021-04-26 14:45
OCR训练时阈值选择Mode为Auto：Uniform，但训练好后对训练样本做识别出现问题，见图片，求教
2017-02-20 11:26
行特征选择工程。例如，假设你只有 20 个训练样本，那么使用对数几率回归还是神经网络可能无关紧要；此时人为的特征选择工程比起选择哪种算法将产生更大的影响。但如果你有 1
2018-11-30 16:45
融合零样本学习和小样本学习的弱监督学习方法综述 来源：《系统工程与电子技
2022-02-09 11:22
近年来，迁移学习已经引起了广泛的关注和研究。迁移学习是运用已存有的知识对不同但相关领域问题进行求解的一种新的机器学习方法。它放宽了传统
2020-07-17 08:00
不等式得到这样的推论：训练样本足够大时，训练数据上的结果与全部数据上的结果会足够接近。这就是机器
2016-03-04 10:34
，分析了算法的时间复杂度。实验结果表明，该方法可有效减少数据信息损失，具有迭代次数少、收敛速度快等优点，可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。
2018-02-26 10:29
训练样本的特征提取方法。该方法提取的语音特征能够充分反映说话人的基本发声特性，可以很好的将不同的说话者区分开。本文列出了以上四种特征提取方法在但语音
2017-12-06 14:32
数灾难，提升分类模型泛化能力，成为研究的热点，有必要对国内外高维小样本特征选择主要研究情况进行综述。首先分析了高维小样本特征选择
2017-11-27 16:38
本文综述了康奈尔大学、康奈尔科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效样本数的类平衡损失(CB损失)。
2022-08-25 09:41
