原文链接：https://amitness.com/2020/05/data augmentation for nlp/ 译文链接：https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/106233312/ semantically invariant t ...
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2020-05-23 11:14:47
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模型估计与模型选择 模型估计 当损失函数给定时，基于损失函数的模型的训练误差和模型的测试误差就成为了学习方法评估的标准。测试误误差反映了学习方法对未知的测试数据集的预测能力，又被称为泛化能力。 过拟合：一味的追求提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度则往往会比真模型更高，但会造成过拟合。为了防止过 ...
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2020-05-23 09:56:42
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1 import os #遍历路径 2 import cv2 3 import sys 4 import numpy as np 5 from PIL import Image 6 def getImageAndLabels(path): 7 facesSamples = [] 8 ids = [] ...
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2020-05-21 14:38:24
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阿里云容器服务团队与 Alluxio 开源社区和南京大学顾荣老师等人通力合作寻找相关解决方案，当前已经提供 K8s 上运行模型训练数据加速的基础方案，包括容器化部署、生命周期管理以及性能优化（持续中），从而降低数据访问高成本和复杂度，进一步助力云上普惠 AI 模型训练。 ...
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2020-05-13 12:30:36
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阿里云容器服务团队与 Alluxio 开源社区和南京大学顾荣老师等人通力合作寻找相关解决方案，当前已经提供 K8s 上运行模型训练数据加速的基础方案，包括容器化部署、生命周期管理以及性能优化（持续中），从而降低数据访问高成本和复杂度，进一步助力云上普惠 AI 模型训练。
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2020-05-13 12:30:18
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dlib 的训练数据是一个测试文件夹和一个训练文件夹，分别放着若干图片和一个xml文件，xml文件保存了对应图片的标注信息。 Yolo的训练数据结构如下： xml2txt.py object_detection_yolo.py ...
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2020-05-11 13:45:13
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 答：联系：聚类属于无监督学习，即模型训练过程中没有被目标标签监督。而分类属于监督学习，即其训练数据都标记了需要被预测的真实值。在很多情况下，聚类模型等价于分类模型的无监督形式。 区别：分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类 ...
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2020-05-10 21:10:07
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##########################################2020.0430 一时感想：最有效的模型，可能往往是你最不看好的简单模型，less is more 降低深度学习模型过拟合的方法 1.增加更多数据 2.使用数据增广技术（增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化。目前 ...
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2020-04-30 22:54:56
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相关概念： 剪枝：如果有特征对决策没有很大的帮助，那么可以进行预剪枝或后剪枝操作。（对决策树减少节点的形象说法）。 不同算法信息指标： ①信息增益（ID3算法）： 简单易懂，适合大部分场景； 但是因为分割越细错分率越低，效果越好，所以存在分割太细造成对训练数据的过拟合问题，使得对测试数据的泛化效果差 ...
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2020-04-30 21:43:43
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赛题目标：分析实际生产中的网络拓扑及告警数据，设计并实现一种故障根因定位算法，准确的定位出故障根因节点（赛题的价值在于准确、快速的定位网络故障，提升一线网络运维的效率，降低网络故障产生的损失） 基本功能需求： 1.基于提供的训练数据，设计并实现故障根因定位算法 2.故障根因定位算法中要包含告警数据预 ...
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2020-04-29 20:09:39
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