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AdaBoost训练样本中负样本生成

用opencv的Adaboost训练级联分类器的时候需要产生负样本。 就这个代码可以在背景图片中随机产生N个负样本

为什么需要负样本

人类学习的过程中好像只需要指出正样本就可以了，例如交宝宝学习认识猫咪，你告诉他这是猫咪就可以，不需要再告诉他其他的样本，好像自然而然就可以学会。其实人类在学习的时候一直都会有负样本的，例如识别猫咪的时候，桌子，椅子可能就是负样本，等到后面认识小狗的时候，猫咪，桌子椅子可能就是负样本了。假如我们只有正样本，模型在最开始训练的时候都是错误的，随着模型的迭代，准确率逐渐从0到1，最终将所有的样本都判别成正样本，也就是都在线的上方。加入负样本后，模型就可以知道不同类别之间的边界了，不会一股脑的把样本都识别成正的。

机器学习的正负样本

这两天看一个数据分析的比赛，刚开始搞比赛，很多知识点都还不清楚。记录在这里，方便以后忘记的时候查看。 参加的比赛是“基于Adversarial Attack的问题等价性判别比赛“，参考网址：https://biendata.com/competition/2019diac/ 将其中介绍的内容截图如上。 在数据详情部分，对于数据的介绍是这样说的。”训练集根据在实际项目中的数据情况，以问题组的形式提...

深度学习中多余负样本的使用

数据背景：大量负样本，少量正样本 操作：深度模型正负样本需要均衡，实验发现，正负样本在1：3的时候，acc和f1达到了最高。但是在全样本测试的时候，出现把负样本判为正样本的情况。对负样本做boost，提升了acc和f1 ...

正负样本不平衡处理方法总结

1， Bootstrapping，hard negative mining 最原始的一种方法，主要使用在传统的机器学习方法中。 比如，训练随机森林，对于每一个树就是采样booststraping方法采样，也算是随机森林的其中一个随机性表现。再比如bagging方法，也是基于该有放回重采样方法。 比如，SVM分类中去掉那些离分界线较远的样本，只保留离分界线较近的样本。 2， heurist...

机器学习正负样本选择问题

一、 转自https://blog.csdn.net/weixin_38111819/article/details/79214815 在机器学习模型构建的时候，我们往往会遇到数据样本正负比例极其不平衡的情况，例如在征信模型或者判断客户购买商品是否使用分期时，往往正负样本比达到10:1，这样会造成许多实际问题。 样本不均衡会导致：对比例大的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多的分类。这...

模式识别中的正样本与负样本

转载自：http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html 首先将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解： （1）在分类问题中，这个问题相对好理解一点，比如人脸识别中的例子，正样本很好理解，就是人脸的图片，负样本的选取就与问题场景相关，具体而言，如果你要进行教室中学生的人脸识别，那么负样本就是教室的窗子、墙等等，也就是说，不能是与你要研究的问题

开发中遇到的坑

1. 设置app中系统文字为中文， Localization native development region   设置为China。设置之后系统文字为中文，比如导航栏的返回，默认为back，设置之后为返回。 2.设置导航栏返回按钮的颜色， nav.navigationBar.tintColor=[UIColor blackColor]; 3.在导航控制器中，如果设置self.title

对于正负样本不均衡的解决方法

1、最好的办法是获得更多的数据2、换个评价标准，有一些评判指标就是专门解决样本不平衡时的评判问题的，如准确率，召回率，F1值3、重新采样，少的重复采样，多的抽样，或者加入惩罚权重，多的权重小，少的权重大，这就跟梯度提升类似吧梯度提升AdaBoost会把误分类样本加大权重，在表决中其较大作用4、换个对数据平衡性要求不那么大的机器学习算法，例如决策树5、修改算法。。。合成样本增加样本数目较少的那一类的...

关于ADABOOST人脸检测负样本的选取

地址：http://blog.csdn.net/lampqiu/article/details/40587555 其他人脸检测方法，负样本需要的数量我不清楚，但是ADABOOST所需负样本数量非常之大。在训练层数后期，当最大误警率很低，如2*10-5次方，同时参与训练的负样本为4000时，那么需要的负样本就要2*10^8。解决的方法是自举。但自举最重要的是负样本本身的尺寸一定要足够大1000

设计模式读书笔记(4)

2004-11-24ProtoType模式名称：原型模式、问题：       假设要做一个图形表示的五线谱编辑器，图形来表示休止符、音符等，一个选择面板来控制、选择音乐对象，例如，在面板上选择一个休止符，放置在五线谱上。我们为五线谱构成的音乐元素定义了抽象Graphics类，为面板定义了抽象Tool类，还为将一些图形工具加入到五线谱而设计了GraphicsTool类。问题是，G

样本非平衡问题

问题定义： 正负样本比例为100:1 甚至1000:1，需要在分布如此不均匀的数据集中学习到有用信息。 危害： 造成分类器在多数类精度较高，少数类的分类精度很低。以最大分类精度为目标，导致算法提高多数样本分类精度而忽略小样本的预测精度。 原因：以逻辑回归为例，以优化总体精度为目标，不同类别的误分类情况产生的误差相同，考虑一个500:1的数据集的话传统学习算法在不平衡数据集中会有较大

【机器学习】正样本和负样本

正样本是指属于某一类别的样本,反样本是指不属于某一类别的样本比如说你在做字母A的图像识别，字母A的样本就属于正样本，不是字母A的样本就属于负样本...

Sp是如何走到这一步

 1、 SP发展的时期2000年，正是互联网行业的泡沫破裂时期，中国移动在成为全球第一大移动运营商之后，且成功上市后，开始有了商业拓展的压力，长期在国有体制下生存的科技官僚开始要面对语音业务发展瓶颈，要拓展已经在国际上很成熟的数据业务。借着在广州开城运会的机会，广东移动开始在推“移动梦网”的概念和运营模式。SP这一新兴行业开始诞生。最早进入SP行业的从业者是一批同移动、电信（那时候移动

机器学习套路 —— 样本集的拆分（正样本、负样本）

collect negative samples of adaboost algorithm for face detection 机器学习中的正负样本 所谓正样本（positive samples）、负样本（negative samples），对于某一环境下的人脸识别应用来说，比如教室中学生的人脸识别，则教室的墙壁，窗户，身体，衣服等等便属于负样本的范畴。...

机器学习中的正/负样本

转自：http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html 在机器学习中经常会遇到正负样本的问题，花了一点时间查找资料，基本上弄明白了一点到底是怎么回事，记录在这里以便以后查看，也希望能够帮助到有疑惑的人，当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解的不对的地方能够予以指点。 首先我将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解。在分类问题中，这个问题

随机负样本生成器

做图像训练经常需要正负样本，这个代码用来从图片库中随机获取负样本图片，随机生成负样本后请记得简单看一下，以免不小心裁到正样本（虽然概率很低），如果发现裁减到正样本请记得手动删除   #include "stdafx.h" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h&...