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机器学习如何增加样本量
如题所述
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推荐答案 2023-06-24
方法如下:
1、数据增强:数据增强是通过对现有数据集进行随机变换,生成一些新的数据,提高数据的多样性。
2、爬虫抓取:数据集中的样本数量较少,可以利用爬虫技术抓取和下载大量的网络数据,数据量得到了极大地提升。
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有哪些方法可以解决
样本
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答:
数据增强是通过创建现有数据的变体来增加样本数量的过程
。这在图像处理中尤为常见,例如,通过旋转、缩放、裁剪或添加噪声来创建新的图像样本。文本数据也可以通过同义词替换、句子重组等方法进行增强。
迁移学习
(Transfer Learning):迁移学习是一种利用预训练模型的方法,这些模型通常在大型数据集上训练,然后...
xgboost
样本量
太小
怎么
办
答:
扩大内存
。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。xgboost样本量太小的解决办法是靠硬件系统来扩大软件的内存容量。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速准确地解决许多数据科学问题。
机器学习
中训练
样本
不均衡问题
答:
过采样:就是增加比较少样本那一类的样本数量,
比如你可以收集多一些数据,或者对数据增加噪声,如果是图像还可以旋转,裁剪,缩放,平移等
,或者利用PCA增加一些样本,等方法 第三种:就是
直接采用不均衡数据进行训练
,可以在代价函数那里需要增加样本权重,用来平衡这个问题,也就是类别数量少的那一类代价就...
你真的会生成
样本
吗?
如何
生成更好的样本?
答:
4. 多样性:样本要覆盖各种各样的业务情况
,以便模型在各种情况下都能保持良好的性能,防止模型在局部过拟合,提高泛化能力。例如,使用促销期间的数据作为样本训练模型,而促销主要是电子产品,会导致模型对电子产品产生过高估计。5. 平衡性:在许多情况下,样本存在不平衡现象,如正负样本不平衡、样本中的...
人工智能,
机器学习
中的小
样本学习
,需要具备什么?
答:
小
样本
一般很难学,你可以用一些transform
扩充
一下样本的数量,或者再去采集一些样本;要么就用简单的结构去
学习
,比如svm什么的多次采样训练多个weak分类器去投票完成。需要具备什么?需要正/负样本数目接近(不接近需要舍弃过多的,考虑到小样本还是通过变换
增加
过少的),做supervised learning需要给定标签。
如何
解决
机器学习
中,
样本
个数小于特征向量维数问题
答:
可以使用svm算法,svm算法要求的
样本
数较少。http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/12840405
机器学习样本
不足,插值补充
答:
本来
样本量
不足就训练不出好的模型,你在生成的样本上面训练,效果可想而知
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