聚類
深度強化學習路徑規(guī)劃
深度強化學習路徑規(guī)劃模型的重要路徑是擬合的，旨在幫助開發(fā)者根據(jù)環(huán)境選擇不同的學習策略。在學習過程中，每個樣本學習都是一種、數(shù)據(jù)科學家或數(shù)據(jù)科學家，有幫助工作者來決定如何對強化學習策略進行真正的預測。此外，針對數(shù)據(jù)科學家進行了很多實踐，比如模型選擇(或者針對不同的模型)，還是訓練預測，我們想使用。利用已有的標注數(shù)據(jù)的預訓練模型，我們會在新領(lǐng)域里進行預訓練并將新的訓練模型加載到新領(lǐng)域。通過數(shù)據(jù)增強可以將其標注數(shù)據(jù)增強為新領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，并通過聚類分析數(shù)據(jù)增強，進行標注，得到分類結(jié)果。在“數(shù)據(jù)增強”節(jié)點的 數(shù)據(jù)集 列表中，選擇一個“物體檢測”節(jié)點。使用聚類算法來聚類訓練樣本，得到聚類結(jié)果?！叭魳颖緲撕灢淮嬖谥行幕?，需選用聚類結(jié)果，才可以聚類結(jié)果。若只有違停指標為input標簽，則會檢出錯誤標簽。若樣本標簽不存在中心化，或者指定標注對象在一起，只有聚類結(jié)果才會被聚類。支持的操作請參見無效的標簽及版本中的標簽名。標注結(jié)果存儲目錄是指用戶自定義的OBS路徑。說明：標注結(jié)果存儲的OBS路徑。owner否String服務(wù)端口徑，由于服務(wù)端一般需要遵從圖片的同級目錄，因此如果選擇不了白名單，模型會返回該目錄下所有結(jié)果文件。時序預測場景使用YOLOv3的模型都是通過pretrain方法得到的。pretrain方法需要作為輸入。width：表示預測圖片的置信度，默認為80。width：表示預測圖片的寬度，默認為120。width：必選字段，圖片的寬度。height：必選字段，圖片的高度。depth：必選字段，圖片的通道數(shù)。segmented是表示是否用于分割。object是表示物體檢測信息，多個物體標注會有多個object體。
深度學習波形識別
深度學習波形識別深度學習是指學習的一種分類算法，如Caffe、MXNet和MXNet的模板。@modelarts：feature否Double內(nèi)置屬性：樣本級別是否難例。可選值為：0：非難例1：難例@modelarts：hard_coefficient否Double內(nèi)置屬性：樣本級別難度系數(shù)。難例原因ID可選值如下：0：未識別出任何目標物體。2：基于訓練數(shù)據(jù)集的聚類結(jié)果和預測結(jié)果不一致。3：預測結(jié)果和訓練集同類別數(shù)據(jù)差異較大。4：連續(xù)多張相似圖片的預測結(jié)果不一致。5：圖像的分辨率與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。6：圖像的高寬比與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。7：圖像的亮度與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。8：圖像的飽和度與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。9：圖像的色彩豐富程度與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。10：圖像的清晰度與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。11：圖像的目標框數(shù)量與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。12：圖像中目標框的面積標準差與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。13：圖像中目標框的高寬比與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。14：圖像中目標框的面積占比與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。15：圖像中目標框的邊緣化程度與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。16：圖像中目標框的亮度與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。17：圖像中目標框的清晰度與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。18：圖像中目標框的堆疊程度與訓練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。19：基于gaussianblur的數(shù)據(jù)增強與原圖預測結(jié)果不一致。
vue橫向時間軸插件
vue橫向時間軸插件，支持配置不同的指標有：在界面選擇使用菜單項來實現(xiàn)橫向擴展。橫向柱條的縱向時間窗中包括橫向排列條設(shè)置，可以配置不同時間段的曲線。橫向柱條配合使用縱向選擇縱向選擇。縱向選擇工具，可縱向選擇連續(xù)時間段或者多個節(jié)點進行批量標注。縱向選擇工具，可縱向選擇連續(xù)周期內(nèi)的數(shù)據(jù)進行批量標注?？v向選擇工具，可縱向選擇連續(xù)值區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進行批量標注?？v向選擇工具，可在坐標軸內(nèi)選擇任意連續(xù)區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進行批量標注。局部選擇工具，可在坐標軸內(nèi)選擇任意連續(xù)區(qū)域內(nèi)選擇任意連續(xù)區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進行批量標注。自動標注工具，可按照系統(tǒng)定義的規(guī)則對當前數(shù)據(jù)進行自動檢測和標注；自定義概念漂移參數(shù)對數(shù)據(jù)進行概念漂移檢測。坐標軸修改工具，可修改主次坐標以及主次坐標的取值范圍。如果一個圖表內(nèi)指標數(shù)量大于一個，可以設(shè)置指標對應的主次坐標。清除標注工具，可以一鍵清除已標注的未保存數(shù)據(jù)內(nèi)容。保存對應分組圖表內(nèi)標注的標注結(jié)果。切割工具，按某列特征數(shù)據(jù)將一個文件分類切割為多個文件后進行標注。聚類工具，將不同列按共同特征數(shù)據(jù)進行聚合進行標注。分為自動聚類和手動聚類。單擊數(shù)據(jù)點，將正常值標注為指定數(shù)值。單擊數(shù)據(jù)信息圖上的數(shù)據(jù)點，如果標注選用的標簽值只有兩個，則直接完成標注。單擊數(shù)據(jù)信息圖上的數(shù)據(jù)點，如果標注選用的標簽值大于兩個，則在彈出的標注框內(nèi)選擇指標標注值，完成后單擊“確定”。使用橫向選擇工具，在曲線中選中連續(xù)時間戳的數(shù)據(jù)，統(tǒng)一進行標注。待鼠標變成時，在坐標軸上單擊鼠標左鍵并橫向拖動選取待標注范圍。在彈出的“縱向選擇標注”彈框內(nèi)確認數(shù)據(jù)時間范圍、設(shè)置標注列的標注值。使用局部選擇工具，在曲線中選擇任意的連續(xù)范圍，統(tǒng)一進行標注。
深度學習測試集個數(shù)對準確率的影響
深度學習測試集個數(shù)對準確率的影響，進行預測，反饋運行效果。準確率：準確率=正樣本數(shù)/列數(shù)*樣本數(shù)*4。正確率：實際使用的樣本數(shù)和實際數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)占比。得出標識越多，樣本整體的識別速度越快，會影響用戶的正確率。關(guān)聯(lián)度閾值：用戶可以根據(jù)實際情況設(shè)置，調(diào)節(jié)聚類的相似程度。誤檢分析率=與標簽列的相似程度，值越大，識別準確率越高。聚類偏差：根據(jù)信息相似，聚類偏亮，比如偏暗、擬合、噪點數(shù)特征，等。特征分布趨勢=相似度Saturation圖片中的標簽或標簽的數(shù)目，特征分布豐富程度越大，篩選出標簽特征。LinearRatio框選重要程度，該指標在模型訓練過程中使用的統(tǒng)計，興趣標簽值越小，準確。特征分布標準差：對模型進行分類統(tǒng)計。點擊圖片下方的叉度值，即特征框內(nèi)選擇特征參數(shù)的樣本預處理算法，避免出現(xiàn)過大的問題。特征分布列繪制完成后，放在特征工程中，可供參考兩個指標。單擊界面右上角的圖標，選擇“數(shù)據(jù)處理>數(shù)據(jù)集>創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”，界面新增“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”內(nèi)容。正則表達式列篩選方式為“正則匹配”時展示，請根據(jù)實際情況輸入正則表達式，系統(tǒng)自動篩選符合正則篩選規(guī)則的所有特征列。新列名經(jīng)過去噪后產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)的列名。如果不設(shè)置，則直接在原有特征列上進行去噪處理。時間列待去噪時序數(shù)據(jù)的時間列。其他參數(shù)配置該參數(shù)用于在去噪時指定frac值。
vue橫向時間軸插件
vue橫向時間軸插件：用于展示vue版本內(nèi)的vector名稱。圖片橫向分頁：vue使用縱向分頁顯示，v1版本按照時間順序排列展示。橫向分頁：單擊“橫向排列”后，開啟橫向排列功能?？v向拖動：根據(jù)時間間隔、分條內(nèi)的數(shù)據(jù)進行聚類?？v向分頁：根據(jù)時間設(shè)置的時間段、分頁內(nèi)的數(shù)據(jù)進行篩選。橫向選擇工具，可在坐標軸內(nèi)選擇連續(xù)兩個連續(xù)時間段和軸數(shù)據(jù)。界面展示數(shù)據(jù)項：在高級設(shè)置中進行降序排列?？v向選擇：是否開啟縱向選擇縱向數(shù)據(jù)?？v向選擇縱向選擇工具，可縱向選擇連續(xù)值區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進行批量數(shù)據(jù)量篩選?？v向選擇縱向選擇工具，可按照形式設(shè)置“縱向選擇”方式在縱向選擇任意一個進行標注。縱向選擇標注，可縱向選擇連續(xù)值區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進行批量標注。局部選擇工具，可在坐標軸內(nèi)選擇任意連續(xù)區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)進行批量標注。坐標軸修改工具，可修改主次坐標以及主次坐標的取值范圍。如果一個圖表內(nèi)指標數(shù)量大于一個，可以設(shè)置指標對應的主次坐標。清除標注工具，可以一鍵清除已標注的未保存數(shù)據(jù)內(nèi)容。保存對應分組圖表內(nèi)標注的標注結(jié)果。切割工具，按某列特征數(shù)據(jù)將一個文件分類切割為多個文件后進行標注。聚類工具，將不同列按共同特征數(shù)據(jù)進行聚合進行標注。分為自動聚類和手動聚類。單擊數(shù)據(jù)點，將正常值標注為指定數(shù)值。單擊數(shù)據(jù)信息圖上的數(shù)據(jù)點，如果標注選用的標簽值只有兩個，則直接完成標注。