训练样本
评分卡模型时间外样本选择标准
评分卡模型时间外样本选择标准评分卡（Scoring Card）模型是风控领域应用广泛的一种评估信用违约风险的方法。
评分卡模型的建立离不开样本选择，而样本选择又分为训练样本和时间外样本，其中，对于时间外样本的选择对于评估模型的准确性至关重要。
本文将介绍评分卡模型时间外样本的选择标准。
1. 时间外样本的定义时间外样本（Out-of-Time Sample）指的是在模型训练完成之后，按照一定的时间点或时间段将数据划分为训练样本和试验样本两部分，试验样本即为时间外样本。
时间外样本的目的是验证模型在新样本上的稳定性和预测能力。
(1) 独立性原则：时间外样本必须与训练样本相互独立。
这意味着时间外样本的分布和训练样本的分布应该是相似或相同的，避免出现对模型的过度拟合或欠拟合。
(2) 时间一致性原则：时间外样本的数据应该是在模型建立过程之后采集的新数据，而且在建模期与时间外样本之间不存在因变量Y的相关性。
(3) 数据可用性原则：时间外样本的数据应该是可获取的，而且在实际应用中也会出现的。
如果数据不可用，就不能保证时间外样本的结果与实际情况的一致性。
(1) 简单随机抽样法：从全部数据样本中随机抽取一部分作为时间外样本，这样做的好处是可以保证随机性和平均性，但抽样比例不能过大，否则可能会影响模型的稳定性。
(2) 时间序列法：按时间顺序划分出一段时间作为训练样本，而后面的时间作为时间外样本。
这种方法在时序模型中应用比较广泛，可以有效的避免模型对未来的过拟合。
(3) 分层抽样法：根据数据的特征属性（如年龄、职业，收入等）将样本分层，分别选取一部分样本作为时间外样本，这种方法可以保证样本的特点在时间上的一致性。
在完成时间外样本的选取之后，需要对模型的稳定性和预测能力进行检验，这里介绍两个主要的指标：(1) KS值：KS指标是评估分类模型好坏的一种重要指标，它根据正负样本的累积比例曲线，判断两者之间的距离是否越大，则说明模型的预测能力越好。
BP中的训练样本和测试样本
训练样本和测试样本一，训练样本和测试样本训练样本的目的是数学模型的参数，经过训练之后，可以认为你的模型系统确立了下来。
建立的模型有多好，和真实事件的差距大不大，既可以认为是测试样本的目的。
一般训练样本和测试样本相互独立，使用不同的数据。
网上有人说测试样本集和验证样本集不一样，测试样本集数据主要用于模型可靠程度的检验，验证样本集的样本数据要在同样条件下，再另外采集一些数据用来对模型的准确性进行验证。
（？）有人采用交叉验证，交叉验证指的的训练样本集、测试样本集、验证样本集、三中数据集都组合在一起，数据的划分采用交叉取样的方法。
二，如何选择训练集和测试集未完待续网上有人说经常采用的是m-folder cross validation的方法，把样本分成m份，轮流把其中一份作为测试集。
至于m取多少看样本数量而定，样本充足的话m＝10，另外m＝3也是经常被使用的至于验证集，通常并不需要。
三，Clementine中如何选择节点将数据分为训练集和测试集前期整理好数据后，选择partition节点连接入数据流，在里面可以设置训练集、测试集及验证集，若要平分在测试集及训练集栏位内填上50%。
另外可以设置标签及数值；下面的设置是对数据表中增加标志字段（区分测试集和训练集）的数值进行选择，第一个表示使用1、2、3这样的数值来表示，第二个是使用“1_training“等来表示，第三个是使用”training“等来表示，可以通过第二个图中的value来观察。
此外下面还有设置随机种子的选项。
ps：在分割完不同集合后，可以右击partition节点，选择cache中enable，这样随机分割完的数据就可以暂时存在缓存中，这样不同时候进行不同建模的时候就不会因为样本不同而使结构受影响！（第一次执行后会在节点的右上方出现绿色的文件件的标签）四，如何建立测试模型如果训练好模型后，把所得的模型节点从右上方拖到数据流的测试集后，建立连接后，再加个分析节点或一些结果的节点就可以了。
样本增量训练
样本增量训练样本增量训练是指在机器学习中，通过不断地添加新的数据样本来更新模型，使其能够更好地适应新的数据分布。
这种方法相对于传统的批量训练方式有很多优势，可以大大提高模型的泛化性能和效率。
一、传统批量训练存在的问题传统批量训练方式是指将所有的数据样本一次性输入到模型中进行训练，这种方式存在以下几个问题：1. 数据量大时计算时间长：当数据集非常大时，一次性将所有数据输入到模型中进行训练会非常耗时。
2. 内存占用高：由于需要将所有数据加载到内存中，因此会占用较高的内存空间。
3. 无法处理新增数据：当有新的数据加入时，需要重新对整个模型进行训练。
二、什么是样本增量训练样本增量训练是指在原有模型基础上，不断添加新的数据样本进行迭代更新。
这种方式可以避免一次性加载全部数据导致计算时间过长和内存占用过高等问题，并且可以及时处理新增数据。
通常情况下，每次添加一部分新的数据进行迭代更新即可。
三、如何实现样本增量训练在实现样本增量训练时，需要注意以下几个关键点：1. 模型保存和加载：为了能够在每次迭代更新后保存模型，需要使用相应的模型保存和加载方法。
常见的方式有pickle、joblib等。
2. 数据批量读取：由于每次只添加一部分新的数据进行迭代更新，因此需要使用批量读取数据的方式来避免内存占用过高。
可以使用Python中的生成器或者TensorFlow中的Dataset等方法。
3. 迭代更新模型：在每次添加新数据后，需要对模型进行迭代更新。
通常情况下，可以使用随机梯度下降（SGD）或者Adam等算法来进行优化。
四、样本增量训练的优势样本增量训练相对于传统批量训练方式有以下几个优势：1. 计算时间短：由于每次只添加一部分新数据进行迭代更新，因此计算时间大大缩短。
2. 内存占用低：由于不需要将所有数据一次性加载到内存中，因此内存占用也大大降低。
3. 可以处理新增数据：样本增量训练可以及时处理新增数据，并且不需要重新对整个模型进行训练。
选择训练样本的一般原则
选择训练样本的一般原则
选择训练样本的一般原则包括以下几点：
1. 代表性：训练样本应该代表整个数据集的特征和分布。
如果选择的样本不具有代表性，那么训练出的模型可能无法有效地应用于新的数据。
2. 多样性：训练样本应该包含尽可能多样的数据，涵盖不同类别、不同属性和不同边界的样本。
这有助于模型学习更全面的特征和模式，提高泛化能力。
3. 平衡：训练样本中不同类别之间的数量应尽量平衡，避免某一类别的样本数量过多或过少。
过多的样本可能导致模型对该类别过度拟合，忽略其他类别，而过少的样本可能导致模型无法充分学习该类别的特征。
4. 无偏性：训练样本应该尽量无偏，避免选择有偏的样本导致模型的学习结果失真。
例如，在分类问题中，如果只选择了某个类别中的特殊样本，容易导致模型误分类其他类别。
5. 随机性：在选择训练样本时，应该随机抽样，避免因为选择样本的顺序或规律导致模型的学习结果受到干扰。
随机选择样本也有助于提高模型的鲁棒性，使其在面对新数据时能够更好地适应。
综上所述，选择训练样本的一般原则是代表性、多样性、平衡、
无偏性和随机性。
这些原则能够帮助构建更好的训练集，提高模型的学习效果和泛化能力。
训练样本集的制作
训练样本集的制作在进⾏机器学习时，根据处理问题的不同，所需要的训练样本不同，并不是所有的训练样本都可以在⽹络上搜索到，所有，有时需要根据⾃⼰要解决的问题的实际需要，制作⾃⼰的样本数据集。
matlab是半⾃动制作样本训练集的⼀个较强⼤的⼯具。
1运⾏matlab⾃带的trainingImageLabeler函数1.1运⾏trainingImageLabeler程序会弹出training image labeler操作框1.2 利⽤add images打开要截图的图像1.3点击ROI开始框图，同时可以截取多个ROI区域1.4 结束截图，保存截图结果当需要结束截图时，点击Export ROIs，此时会弹出Export variable name，输⼊变量名称，如poritiveInstances，并点击OK。
1.5 得到结构体positiveInstances结构体中包含两个元素，分别为imageFilename和objectBoundingBoxesimageFilename存储的是截图对象的名字ObjectBoundingBoxes存放的是截图所对应的ROI的矩形框的左上⾓坐标和长宽（即第i⾏表⽰第i个ROI的矩形框的左上⾓坐标和该矩形框的长宽）2 从截取的原始图像中提取每个ROI对应的⼦图，从⽽得到样本⼦图（运⾏SamplesMaker.m函数）2.1 读取该组截图的原始图像2.2 将读⼊的⾮灰度图像转化为灰度图像2.3 得到该组截图的所有ROI参数2.4得到该组截图的所有ROI对应的⼦图，存储在元胞中2.5 如果需要对截取的⼦图进⾏可视化，再将得到的⼦图利⽤imwrite函数保存下⾯是制作样本的完整程序，包括三个m⽂件，运⾏时依次实现第⼀个运⾏的程序（SamplesMaker）%% 改程序实现对第⼀幅⼦图的截图%% 调⽤matlab的样本制作函数（在运⾏该函数之前运⾏）% trainingImageLabeler%% 读取改组截图所对应的原始图像% 截图的原始图像的名字（路径已经加⼊了）imgName = positiveInstances.imageFilename;% read the imageimgInput= imread(imgName); %读⼊图像% convert to the gray imageif ndims(imgInput)==3imgInput = rgb2gray(imgInput);end%% 得到改组截图的所有ROI的参数rectPosition（每⼀⾏元素为每个ROI的左上⾓坐标和该矩形的长宽）rectPosition=positiveInstances.objectBoundingBoxes;NumROI=size(rectPosition,1);%ROI个数img=cell(NumROI,1);%存放每个image⼦图的元胞for k=1:NumROI%左上⾓(x0,y0)，x⽅向长度xl，y⽅向长度ylx0=fix(rectPosition(k,1));y0=fix(rectPosition(k,2));xl=rectPosition(k,3);yl=rectPosition(k,4);% 第k个ROI所对应⼦图img{k}=imgInput(y0:y0+yl-1,x0:x0+xl-1);% 保存第k个ROI所对应⼦图imwrite(img{k},[num2str(k),'.jpg'],'jpg');end%% 将该⽬标图像的所有ROI信息保存在元胞rectPositionCell的第k个元胞中（k表⽰该⽬标图像是第⼏个图像）numImg=1;%本程序的⽬标图像即为第⼀个图像sampleData.rectPositionCell{numImg}=rectPosition;%% 将该⽬标提取到的所有ROI对应的⼦图保存在元胞imgCell的第k个元胞中（k表⽰该⽬标图像是第⼏个图像）sampleData.imgCell{numImg}=img;save('sampleData.mat','sampleData')第⼆个运⾏的程序（SamplesMaker_Add）%% 该程序是对SamplesMaker的补充%{SamplesMaker实现的是单⼀图像的⼦图截取，现在需要对另外⼀幅对象进⾏⼦图截取，并需要将截图结果与上⼀幅截图结果保存在⼀起，所以，需要对程序进⾏改进对于第⼆幅以后的⼦图截图，应该利⽤本程序%}%% 调⽤matlab的样本制作函数（在运⾏该函数之前运⾏）% trainingImageLabeler%% 读取该组截图所对应的原始图像% 截图的原始图像的名字（路径已经加⼊了）imgName = positiveInstances.imageFilename;% read the imageimgInput= imread(imgName); %读⼊图像% convert to the gray imageif ndims(imgInput)==3imgInput = rgb2gray(imgInput);end%% 载⼊以前的截图数据load('sampleData.mat');numImg_before=size(sampleData.rectPositionCell,2);numImg=numImg_before+1;%该次截图对应的图像编号% 该次截图之前已具有的ROI个数numRO_before=0;for i=1:numImg_beforenumRO_before=numRO_before+size(sampleData.rectPositionCell{i},1);end%% 提取该次截图的所有⼦图，并保存所有⼦图% 当前截图得到的ROI个数rectPosition=positiveInstances.objectBoundingBoxes;numROI=size(rectPosition,1);for k=1:numROI%左上⾓(x0,y0)，x⽅向长度xl，y⽅向长度ylx0=fix(rectPosition(k,1));y0=fix(rectPosition(k,2));xl=rectPosition(k,3);yl=rectPosition(k,4);% 第k个ROI所对应⼦图img{k}=imgInput(y0:y0+yl-1,x0:x0+xl-1);% 保存第k个ROI所对应⼦图imwrite(img{k},[num2str(numRO_before+k),'.jpg'],'jpg');end%% 将本次的ROI数据保存在元胞rectPositionCell中sampleData.rectPositionCell{numImg}=positiveInstances.objectBoundingBoxes;sampleData.imgCell{numImg}=img;save('sampleData.mat','sampleData')第三个运⾏的程序（SamplesMaker_All）%% 本程序将所有截取的img整合为⼀个数据组imgData（元胞，每⼀个元胞存放⼀个图像）%% 载⼊以前的截图数据load('sampleData.mat');% 总⼦样本截取的源图像个数numImg=size(sampleData.rectPositionCell,2);% 总采样图像个数numSamples=0;for i=1:numImg% 第i个截图源图像包含的采样⼦图个数n=size(sampleData.rectPositionCell{i},1);% 保存第第i个截图源图像包含的采样⼦图for k=1:nimgData(numSamples+k)=sampleData.imgCell{i}(k,1);end% 总采样图像个数numSamples=numSamples+n;endimgLabels=ones(numSamples,1);save('imgData.mat','imgData','imgLabels');最后，所有截取的样本图像保存在元胞imgData中，标签保存在imgLabels中在进⾏样本⼦图提取后，接下来，需要对所有的样本⼦图进⾏统⼀⼤⼩可以按照如下代码进⾏%% 将图像统⼀⼤⼩clcclearclose all%% 导⼊样本数据load('imgData.mat');imgData_sizeChange=cell(size(imgData));for k=1:numel(imgData)imgData_sizeChange{k}=imresize(imgData{k},[36,36]);%指出将图像统⼀为多⼤imwrite(imgData_sizeChange{k},[num2str(k),'.jpg'],'jpg');endsave('imgData_sizeChange.mat','imgData_sizeChange');。
大语言模型微调训练数据集示例模板
大语言模型微调训练数据集示例模板在大语言模型微调训练数据集示例模板的设计中，通常需要考虑模型的输入和输出格式，以及任务的具体要求。
以下是一个示例模板，用于大语言模型微调训练的数据集设计：
在这个示例模板中，每一行代表一个训练样本。
第一列是索引，用于标识每个样本的唯一性。
第二列是输入文本，即模型需要处理的文本内容。
第三列是目标输出文本，即模型应该生成的文本内容。
这些目标输出文本是根据输入文本和任务要求生成的。
在实际应用中，可以根据具体任务的要求和数据集的特点，对这个模板进行适当的调整和扩展。
例如，可以添加更多的列来存储其他相关信息，如标签、标签的权重、答案的置信度等。
此外，还可以考虑对输入文本进行预处理，如分词、去停用词、词干提取等，以提高模型的性能。
训练样本类别
Part 2 kn-近邻估计
Parzen窗估计的问题
• 如果p(x)的分布不均匀，在整个特征空间中采用同 样的窗宽度可能无法总是得到令人满意的结果
同样尺寸的窗口
kn-近邻估计
• 一种解决Parzen窗估计单一窗宽问题方法
• 不固定窗宽度，而固定包括在x周围的某个区域中的样本个数k • 通常k取决于样本总数n，所以表示为kn • 当x周围数据密度大时，窗口变小（分辨率高） • 当x周围数据密度小时，窗口变大（分辨率低） • 包括进来的kn个样本称为x的kn个最近邻
• 对测试样本x，设
• 条件误差概率
是距离x最近的训练样本
• x和xk的类别标记分别为 和
最近邻规则的误差率
• 条件误差概率（cont’）
• 当 时，假设D包含的样本足够多，使得
则当
时，有
• 平均误差率（
时）
最近邻规则的误差界
• 平均误差率 的下界
• 平均误差率
• 当
的上界
对每个x取最小值时， 最大 ，则贝叶斯误差率表示为
• 逐步加进更多的维数时，部分距离的值严格非递减 • 计算测试样本x的最近邻时如何节省计算量？
• 计算x的最近邻时，每考察一个训练样本，可以更新当前的x的最 近邻。
• 如果x到某个训练样本的在子集r上的部分距离已经大于其到当前最 近邻的距离，则计算可以立即停止，舍弃该训练样本，继续考察 下一个。 • 当计算距离时，如果方差大的维度先计算，此技术尤其有用
• 平均误差率
贝叶斯误差率
的下界
• 平均误差率
• 当
的上界
时，
，并且
• 当k足够大，但是相对于n又足够小时，在大样本数上应 用k-NN规则近似于最优决策
大数据金融中,训练样本和验证样本名词解释
大数据金融中,训练样本和验证样本名词解释
在大数据金融领域,训练样本和验证样本是指用于训练模型和分
析模型结果的数据集合。
训练样本是指用于训练机器学习模型的数据集合,包括输入数据、特征和标签。
这些数据通常是从实际数据中提取的,例如金融交易数据、市场指数、财务报表等。
训练样本的目标是帮助机器学习模型学习到对数据的分布和特征之间的关系。
验证样本是指用于验证模型预测结果的数据集合,包括输入数据、特征和标签。
这些数据通常与训练样本相同,但仅用于验证模型的预
测能力,以确定模型的准确性和泛化能力。
验证样本可以帮助调整模
型参数和选择最佳算法,以提高模型的预测性能。
总的来说,训练样本和验证样本是机器学习模型中非常重要的组件,决定了模型的可信度和性能。
在大数据金融领域,通过有效的样本采集和分析,可以帮助金融机构更好地理解和应对市场变化,提高风
险管理和投资决策水平。
机器学习知识：机器学习中的数据样本
机器学习知识：机器学习中的数据样本数据样本是机器学习中非常重要的概念之一，它是机器学习的基础，是模型训练和测试的基础。
数据样本质量的好坏直接影响到模型的预测准确度和稳定性。
在机器学习领域，数据样本的获取、处理和使用是非常关键的环节。
本文将对机器学习中的数据样本进行详细的介绍和讨论。
什么是数据样本？数据样本是指从总体中抽取的一部分数据，它是总体的一个子集。
在机器学习中，数据样本通常用来训练和测试模型。
数据样本包括输入数据和输出数据。
输入数据是模型的输入，输出数据是模型的输出。
数据样本通常是由多个特征和标签组成。
特征是用来描述样本的属性，标签是样本的分类或者预测结果。
数据样本的类型数据样本可以根据获取方式、数据类型等多种因素进行分类。
常见的数据样本类型包括：训练样本、验证样本、测试样本、均衡样本、不均衡样本等。
1.训练样本：用来训练模型的数据样本。
2.验证样本：用来调整模型参数的数据样本。
3.测试样本：用来评估模型性能的数据样本。
4.均衡样本：各类别的样本数量差异不大的样本。
5.不均衡样本：各类别的样本数量差异较大的样本。
数据样本的获取数据样本的获取是机器学习中的一个关键环节。
数据样本的质量和数量对模型的表现有着直接的影响。
数据样本的获取方式包括：手动采集、传感器采集、数据库查询、数据仓库提取、API调用、网络爬虫等多种途径。
1.手动采集：人工去采集数据样本，例如问卷调查等。
2.传感器采集：利用传感器设备采集数据样本，例如温度传感器、压力传感器等。
3.数据库查询：通过数据库查询语句获取数据样本。
4.数据仓库提取：从数据仓库中提取数据样本。
5. API调用：通过API接口获取数据样本。
6.网络爬虫：通过网络爬虫程序从网站上抓取数据样本。
数据样本的处理在实际应用中，数据样本往往会包含一些噪音和缺失值，需要进行数据清洗和预处理。
常见的数据处理操作包括：数据清洗、特征选择、特征变换、特征缩放、数据平衡等。
1.数据清洗：去除异常值、重复值、缺失值等。
遥感分类训练样本
遥感分类训练样本
遥感分类训练样本是指用于遥感图像分类的样本数据，通常包括多个分类标签和相应的图像数据。
在遥感图像分类中，训练样本是非常重要的，因为它们是用于训练分类器的基础。
一个好的训练样本集应该具有以下特点：
1. 代表性：训练样本应该代表遥感图像中所有可能的类别。
2. 多样性：训练样本应该涵盖每个类别的不同方面，比如不同
的亮度、纹理、形状等。
3. 数量足够：训练样本的数量应该足够大，以确保分类器可以
学习到有效的特征。
4. 精度高：训练样本应该准确地标注每个类别，以避免错误学习。
在选择训练样本时，需要根据具体应用场景和分类任务来确定所需的类别和数量。
通常情况下，可以选择采用现有的公共数据集，也可以根据实际情况进行自定义的数据采集和标注。
无论采用何种方法，都需要保证训练样本的质量和数量，以保证分类器的准确性和稳定性。
- 1 -。
ENVI监督分类步骤
ENVI监督分类步骤ENVI是一种广泛使用的遥感图像分析软件，用于处理和分析多光谱、高光谱和雷达数据。
其中一个功能是进行监督分类，它是通过已标记的训练样本来训练分类器，然后使用分类器对未知像素进行分类。
下面是进行ENVI监督分类的步骤：1.数据准备：在进行监督分类之前，首先需要准备好遥感图像数据。
这包括获取遥感图像数据并导入到ENVI软件中。
确保数据是正确的，包括地理校正和辐射校正。
这些步骤将确保图像数据的准确性和一致性。
2.创建训练样本：在监督分类过程中，需要创建一些训练样本，这些样本用于训练分类器。
训练样本是经过标记的像素，表示各个类别的特征。
在ENVI中，可以使用“ROI工具”手动创建训练样本。
通过选择一个感兴趣区域，并为其分配一个特定的类别，可以创建一个训练样本。
3.设置训练参数：在进行监督分类之前，需要设置一些训练参数。
这些参数包括分类器类型（如像素或对象级别），分类器方法（如最大似然估计或支持向量机）以及其他相关参数，如类别权重和执行群集。
4.训练分类器：一旦训练样本和参数准备好，就可以开始训练分类器了。
在ENVI中，可以使用“Train Iso Cluster”或“Train Support Vector Machine”等工具对训练样本进行分类器训练。
该过程将使用训练样本中的特征来训练分类器，并生成一个能够对未知数据进行分类的模型。
5.分类预测：在分类器训练后，可以使用该模型对未知数据进行分类预测。
在ENVI中，可以使用“Predict Classification”工具来对整个图像或一部分图像进行分类。
该工具将应用训练得到的模型，并基于像素的特征将其分类为相应的类别。
6.评估分类结果：一旦分类预测完成，就可以评估分类结果了。
在ENVI中，可以使用“Confusion Matrix”工具来计算分类的准确性、精度和召回率。
该工具将根据已知的分类结果和分类预测结果来计算这些指标。
7.优化分类结果：如果分类结果不满意，可以考虑对分类器进行优化。
样本迭代训练
样本迭代训练是指在机器学习和深度学习中，通过迭代的方式逐步提高模型的性能。
这种方法的基本思想是通过多次迭代和调整模型的参数来逐渐优化模型的性能。
在样本迭代训练中，通常会使用一个数据集，并在每次迭代中使用一部分数据来训练模型，然后使用另一部分数据来测试模型的性能。
通过比较模型的预测结果和实际结果的差异，可以评估模型的准确性，并调整模型的参数来降低误差。
样本迭代训练有很多优点。
首先，它可以逐步提高模型的性能，使模型逐渐适应更多的数据和情况。
其次，通过迭代训练，可以更好地理解数据的分布和特征，从而更好地设计模型的结构和参数。
此外，样本迭代训练还可以通过并行计算等技术加速训练过程，提高训练效率。
然而，样本迭代训练也存在一些挑战。
首先，它需要大量的计算资源和时间，因为需要多次迭代和调整模型的参数。
其次，如果数据集本身存在偏差或噪声等问题，则可能会导致模型过拟合或欠拟合等问题。
因此，在样本迭代训练中，需要仔细选择数据集和设计模型的结构和参数，以确保模型的性能和泛化能力。
华海物业单兵队列养成动作训练教案样本
华海物业单兵队列养成动作训练教案样本
1.0 立正、跨立、稍息
1.1 立正：
1.1.1理论提示：立正是单兵训练的基本姿势，是队列训练的基础，在日常的执勤任务当中经常会采用这一种站姿。
1.1.2讲解示范：口令“立正”（名词动令）
1.1.
2.1示范动作
1.1.
2.2结合动作讲解要领
听到“立正”的口令后，两脚跟靠拢并齐，两
脚尖向外分开约60度。
两腿挺直，身体正直，挺
胸收腹，两肩要平稍向后张，两臂自然下垂并夹紧，
其手型为拇指贴于食指第二关节，中指贴于裤缝线，
头要正，颈要直，下颚微收，嘴微闭，两眼目视前方，
把重心落于前脚掌
见图7—1。
1.1.
2.3动作要点
立正时，要求精神饱满，姿态端正，表情自然，图7—1 要做到：三挺、三收、两平、一睁、一顶。
三挺：挺腿、挺胸、挺颈。
三收：收臀部、收腹部、收下颚。
两平：两肩要平，不要出现一高一低，一前一后。
两眼向前平视。
一睁：精神集中，眼睛睁大。
1.1.3纠正易犯毛病
1.1.3.1立正时两脚跟未靠拢并齐，两脚尖分开角度不准。
1.1.3.2两腿未夹紧、挺直。
svm的训练集格式
svm的训练集格式
支持向量机（SVM）的训练集格式通常是一个包含训练样本和它们对应的标签的数据集。
每个训练样本都是一个向量，而标签则是对应于每个向量的类别或输出。
下面我会详细说明训练集的格式：
1. 训练样本向量，训练样本通常表示为一个向量，其中每个元素对应于样本的一个特征。
例如，如果我们有一个二维空间中的点作为样本，那么训练样本向量就是一个包含两个元素的向量，分别表示点的横坐标和纵坐标。
2. 标签，每个训练样本都有一个对应的标签，用来表示样本所属的类别或输出。
标签可以是离散的类别，也可以是连续的数值。
例如，在一个图像识别的问题中，标签可以是表示图像类别的字符串，或者是一个数字，表示图像的类别编号。
3. 训练集的组织形式，训练集通常以矩阵的形式组织，其中每一行代表一个训练样本，而每一列代表一个特征。
最后一列通常是标签。
这种组织形式使得训练集可以方便地被算法处理和分析。
总之，SVM的训练集格式通常是一个由训练样本向量和对应标
签组成的数据集，其中训练样本以矩阵的形式组织，方便算法的处理和分析。
希望这样的回答能够满足你的需求。
envi监督分类精度评价步骤
envi监督分类精度评价步骤Envi监督分类精度评价步骤引言：Envi是一种功能强大的遥感图像处理软件，可用于监督分类，即通过训练样本来识别遥感图像中的不同地物类型。
在进行监督分类时，评价分类结果的精度是十分重要的。
本文将介绍Envi监督分类精度评价的具体步骤。
一、准备数据需要准备用于监督分类的遥感图像数据和相应的参考数据。
遥感图像数据可以是多光谱、全色或高光谱图像等，参考数据通常是由专业人员通过野外调查或其他手段获取的地面真实分类信息。
二、创建训练样本在Envi中，需要利用参考数据来创建训练样本。
训练样本是用来训练监督分类算法的关键数据，它包含了不同地物类型的典型特征。
通过在遥感图像上手动绘制多边形区域，将其与参考数据中的对应类别相关联，即可创建训练样本。
三、执行监督分类在创建完训练样本后，可以执行监督分类算法。
Envi提供了多种监督分类算法，包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。
根据实际情况选择适合的算法，并将其应用于遥感图像数据上。
四、生成分类结果执行监督分类算法后，Envi将生成分类结果图像。
该图像将遥感图像中的每个像素分配到不同的地物类型，从而形成一个具有不同颜色编码的分类图像。
五、验证分类结果验证分类结果的精度是评价监督分类算法好坏的重要指标之一。
Envi提供了多种评价指标，包括混淆矩阵、生产者精度、用户精度、Kappa系数等。
通过与参考数据进行比较，可以计算出分类结果的各项指标，并对分类结果进行验证。
六、可视化分类结果Envi还提供了一系列可视化工具，可以将分类结果与原始遥感图像进行叠加显示，以便更直观地观察分类效果。
可以通过调整透明度、颜色编码等参数来优化可视化效果，并对分类结果进行进一步的分析和解读。
七、优化分类结果根据验证结果和可视化分析，如果发现分类结果存在较大误差或不准确的地方，可以尝试调整训练样本、选择不同的分类算法或调整算法参数等方式来优化分类结果。
重复执行监督分类和验证的过程，直到获得满意的分类结果。
2024年儿童体能训练计划样本（2篇）
2024年儿童体能训练计划样本体能是人机体的基本运动能力，包括三个方面：一身体形态，二身体机能，三身体素质。
正确的体能训练不仅能够塑造儿童、少年的良好形态同时增强身体素质，提高机体的工作能力，还有利于少年、儿童掌握各种运动技术，同时又可以提高自身的免疫功能，增强抵御疾病。
越来越多的实验证明，在儿童、青少年时期经常参加运动的人群的智力平均水平高于同龄人群。
参加体能训练能为少儿学习提供充沛的体力与精力，为智力发展创造良好的物质基础。
同时体能训练少儿可获得良好的情绪体验、使其更加乐观、自信、精力更加充沛，还能够刺激大脑皮层使其产生兴奋，从而消除细胞疲劳。
少年儿童的身体正处于生长发育的重要时期，体内新陈代谢旺盛，但肌肉组织的增长往往落后于骨骼生长，肌肉发育不平衡，再加上骨骼的骨化尚未完成，弹性和柔韧性较大，极易受外界因素的影啊，稍不注意便可能发生肢体畸形，影响骨骼的生长发育，因此要科学性的对少儿进行体能训练。
通过体能训练能使少儿肌肉活动能力提高，促进骨骼的生产发育，使骨骼增长、变粗，使韧带更坚固、关节更灵活其次，由于体能训练改善了血液循环，骨组织得到了更多的营养，同时，运动对骨骼起着一种机械刺激作用。
所以，促使骨骼生长加速，使孩子的身高增长。
研究表明经常运动的儿童、少年身高明显高于同龄儿童。
儿童、少年时期，骨骼正在快速发育，不能够承受较大的力量练习。
少年、儿童的力量练习主要通过克服自身体重来进行。
如俯卧撑、仰卧起坐、两头起、靠墙倒立等。
但也可以进行“小力量练习”，进行力量练习后与跑跳结合。
儿童、少年要均衡的发展灵敏、协调等不能一味的追求力量练习。
简单的练习方法在幼少儿时期应形成正确的运动方式，调整肌肉平衡，矫正不良身体姿态等方面来进行练习。
幼少儿时期应从最初的基本动作开始进行练习【第一个阶段____种基本动作模式】走、站、跳、跑、攀、爬、抛、投、推、拉、拍、踢、钻、转、滚、平衡。
【第二个阶段三种基本技能】1.身体平衡技能：直立、弯曲、伸展、转动。
机器学习技术使用中的训练样本数量实用经验
机器学习技术使用中的训练样本数量实用经验机器学习是一种广泛应用于各个领域的技术，它通过对大量数据的学习和分析，从中发现规律和模式，并且能够用于预测和决策。
在机器学习的过程中，训练样本的数量是非常关键的因素，它直接决定了模型的泛化能力和准确度。
本文将介绍在使用机器学习技术时，训练样本数量的一些实用经验。
1. 数据量与模型复杂度的关系在机器学习中，通常情况下，数据量越大，模型的结果越好。
这是因为较大的数据集可以更好地代表真实世界，并且能够提供更多的信息用于训练。
当我们需要构建一个复杂的模型时，需要更多的数据来满足其学习需求。
然而，数据量并不是越大越好，当数据量超过一定的阈值时，模型的改进效果会逐渐减弱。
2. 样本数量与模型的稳定性样本数量越多，模型的稳定性越高。
通过增加训练样本的数量，可以减小模型对于个别样本的过拟合风险。
当训练样本数量较少时，模型可能会过度关注于少数样本的特殊特征，导致模型无法很好地泛化到未见过的数据。
因此，为了保证模型的稳定性和准确度，我们需要尽可能地收集更多的样本数据。
3. 样本数量与数据的质量在机器学习中，数据的质量同样重要于数量。
即使拥有大量的训练样本，如果数据质量很差，那么训练出的模型也无法达到预期的效果。
因此，在选择训练样本数量时，我们需要确保数据的完整性、准确性和代表性。
高质量的数据可以提供更有力的支持，使得模型的结果更加可靠可信。
4. 样本数量与时间成本获取大量的训练样本需要耗费大量的时间和资源。
这包括数据采集、清洗、标注等过程。
在实际应用中，我们必须在时间和成本之间寻找平衡。
根据具体应用场景和任务的需求，可以选择合适的样本数量。
如果有时间和资源限制，可以使用一些数据增强技术来扩充训练样本的数量，如数据集扩增、数据生成等方法，以达到提高模型泛化能力的目的。
5. 选择样本数量的经验法则在机器学习领域，有一些经验法则可以帮助我们选择合适的训练样本数量。
其中一种常用的经验法则是“大约足够的数据量”法则，即使用足够多的数据来确保模型有较好的性能表现。
arcgis样本训练案例
arcgis样本训练案例使用ArcGIS进行地理信息系统（GIS）分析和空间数据处理的样本训练案例是一种强大的工具。
下面将介绍一些使用ArcGIS进行GIS 分析的实际案例，以帮助读者更好地理解其应用领域和功能。
1. 土地利用规划：使用ArcGIS进行土地利用规划是一种常见应用。
通过分析地形、土地质量、气候条件等因素，可以绘制出最佳的土地利用规划图。
这有助于决策者在制定城市发展计划时做出明智的决策，以实现可持续发展。
2. 水资源管理：ArcGIS可用于分析和管理水资源。
通过收集和整合遥感数据、气象数据、地形数据等信息，可以预测水资源供需情况，并制定相应的水资源管理策略。
3. 基础设施规划：ArcGIS可以用于基础设施规划，如道路、管道、电力网络等。
通过分析交通流量、人口密度、土地利用等因素，可以确定最佳的基础设施布局，以提高城市的运行效率和生活质量。
4. 灾害风险评估：通过使用ArcGIS，可以对灾害风险进行评估。
通过分析地形、气候、土地利用等因素，可以确定灾害潜在区域，并制定相应的防灾措施，以保护人们的生命财产安全。
5. 环境保护：ArcGIS可以用于环境保护。
通过分析空气质量、水质、生物多样性等因素，可以评估环境状况，并制定相应的保护措施，以实现可持续发展。
6. 交通规划：ArcGIS可用于交通规划。
通过分析交通流量、道路网络等因素，可以确定交通拥堵点，并制定相应的交通规划策略，以提高交通效率和减少交通事故。
7. 地理位置分析：ArcGIS可以进行地理位置分析，如分析商业区的潜在客户群体、分析竞争对手的分布等。
这有助于企业制定市场营销策略，提高竞争力。
8. 自然资源管理：ArcGIS可用于自然资源管理，如森林资源、矿产资源、土地资源等。
通过分析自然资源分布情况，可以制定相应的管理策略，以实现可持续利用。
9. 地理数据可视化：ArcGIS可以将地理数据可视化，以便更好地理解和传达地理信息。
通过制作地图、图表等，可以直观地展示地理数据，帮助决策者做出明智的决策。