关于数据集

ghscsdn 2005-03-22 10:20:38

label1.Text = dataset1.Tables["rs"].Compute("Sum(rs)", "").ToString()
求和的时候提示出错
"聚合参数中语法错误"
请问怎么用???

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hamadou 2005-03-22

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sum（rs），不会吧，难道rs也是字段名吗？
要使用字段啊，而不是表名！！！

这真是一个比较纠结的问题，网上很多关于数据集不平衡处理方法的技术，但是直面金融数据时间序列分析的？没有？我也没有什么资格可以评判什么，这里写的就是一个大四转行学生对于这些问题的一些思考吧。。首先是采样，这里的内容来自这里：链接 1. 采样采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。采样分为上采样（Oversamplin...

问题图像数据集是训练模型与测试模型必备的，一般而言收集到的数据是整个数据，会将整个数据划分成三个数据集，训练集，验证集以及测试集。验证和测试的数据要确保特征分布和训练集接近，类别比例也是接近的，这样得到的准确率或者loss才真实。在做ocr识别模型训练的时候，样本比较大，这时候有点疑惑该如何划分数据集，且数据集中较大比例是自动生成的数据。方法一般而言，对于样本量是非常多的数据时候，可以按照7:3～9:1划分数据集。但是对于几百万或千万级数据量而言，测试集样本不需要太多，只需要划分一定数量的数据

数据集加载！文章目录一、数据的加载1.1、tensorflow.keras.datasets接口1.1.1、MNIST数据集1.1.2、cifar 10/100数据集一、数据的加载这节主要介绍一些比较小型的常用的数据集的加载。 1.1、tensorflow.keras.datasets接口 1.1.1、MNIST数据集代码如下： import tensorflow as t...

1.MNIST MNIST是最受欢迎的深度学习数据集之一，这是一个手写数字数据集，包含一组60,000个示例的训练集和一个包含10,000个示例的测试集。这是一个很好的数据库，用于在实际数据中尝试学习技术和深度识别模式，同时可以在数据预处理中花费最少的时间和精力。大小： 50 MB 记录数量： 70,000张图片被分成了10个组。下载地址：http://yann.lecun.com...

问题一：数据集太小如果数据集太小，模型将没有足够样例概括来区分特征。这将使数据过拟合，从而出现训练误差低但测试误差高的情况。解决方案1 尝试找到更多和原始数据集来源相同的数据。注：如果图像很相似或者你追求的就是泛化，也可用其他来源的数据。小贴士：这并非易事，需要你投入时间和经费。在开始之前，你要先分析确定需要多少额外数据。将不同大小的数据集得出的结果做比较，然后思考一下这个问题。解决方案2 通过为同一张图像创建多个细微变化的副本来扩充数据，可以让你以非常低的成本创造很多额外的图像。你可以试着裁

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