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包含机器学习预训练的词条

本篇文章给大家分享机器学习预训练，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

1、考虑使用替代数据源：如果可能，考虑使用其他数据源（如公共数据集、先前的研究数据等）来补充你的样本数据。***用多方***：结合定性和定量方法，使用多种数据源和技术来增强研究的深度和广度。

2、多重插补法：多重插补法是一种处理缺失数据的方法，可以在一定程度上解决样本数据不足的问题。通过为缺失数据生成多个插补值，我们可以创建出多个完整的数据集，然后对这些数据集进行分析。

（图片来源网络，侵删）

3、当数据稀缺时，可以选择性地从特定的分布中抽样，或者对特定的、可能更有价值的样本进行重点***样，以提高模型的性能。使用外部数据集：有时可以从其他来源获取相关数据来补充现有的数据集。

1、数据收集和准备：在机器学习的流程中，数据收集和准备是第一步。这个阶段主要是对数据进行收集、清洗、预处理等操作，以便后续用于训练模型。数据收集可以是线上或线下的，可以通过爬虫、公开数据集或API等方式获取。

2、无监督学习：发现模式与结构 - 聚类算法如新闻归类、市场细分，以及异常检测和数据降维技术。生成模型如GANs和VAEs，用于图像和文本生成。

（图片来源网络，侵删）

3、吴恩达解释说，在深度学习的早期，人们通常会训练一个小型的深度学习模型，然后将其与更传统的各领域知识库的方法结合起来，这是因为深度学习的效果不佳。但随着模型的规模越来越大，数据越来越多，注入的各领域的知识也越来越少。

4、模型、数据、算法可以总结为机器学习方法的提纲挈领，因为侧重点不一样，所以不能比较哪个更重要。

1、bbox标注的目的是为了更好地提取图像中目标的特征和位置。bbox通常由四个数字表示，分别是矩形框左上角的x、y坐标和右下角的x、y坐标。

2、bbox是英文bounding box的缩写，翻译成中文为边界框。在计算机视觉中，bbox是指一个矩形框，其边界被用于描述物体的位置和大小。bbox通常用于目标检测和图像分割任务中，用于标记图像中感兴趣的物体。

3、机器学习有个很重要的假设：就是假设训练数据和测试数据是满足独立同分布的，这保障了通过训练数据获得的优秀模型也能够在测试集获得好的效果。

4、数据收集和准备：在机器学习的流程中，数据收集和准备是第一步。这个阶段主要是对数据进行收集、清洗、预处理等操作，以便后续用于训练模型。数据收集可以是线上或线下的，可以通过爬虫、公开数据集或API等方式获取。

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