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    2016-08-16 11:02:46
    阅读量:1160
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  • 我们在机器学习训练模型的时候常常需要将数据打乱,否则,假如一个数据集前半部分target是1,后半部分target是0,这样训练出来的效果很不好,很有可能模型会过拟合后半部分的样本,尤其是数据量很大的时候,尤其是你的模型要训练几天几夜的时候。别问我为什么,血一样的教训……如果数据量小,那么我们只需要使用random.shuffle函数就可以,具体用法在:https://blog.csdn.net...
    2019-02-15 16:34:35
    阅读量:893
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  • 在机器学习任务中,我们经常会遇到这种困扰:数据不平衡问题。      数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时,以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类,从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。      本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路:1、重新采样训练集
    2017-06-09 19:37:12
    阅读量:30970
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  • 这几年来,机器学习和数据挖掘非常火热,它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时,越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界,而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的,但绝对是最重要的问题之一。一、数据不平衡在学术研究与教学中,很多算法都有一个基本假设,那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时,大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不
    2016-09-25 10:45:05
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    2018-08-21 15:01:49
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    2018-03-26 10:12:53
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  • 机器学习什么是机器学习机器学习是一种数据分析方法,它可以自动分析模型的建筑。通过使用迭代学习数据的算法,机器学习可以使电脑在没有被明确编程看哪里的情况下,发现隐藏的领域。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。分类监督学习无监督学习半监督学习增强学习常用算法构造间隔理论分布:聚类分析、模式识别构造条件概率:回归分析和统计分类通过再生模型构造概率密度函数通过再
    2017-07-08 13:09:54
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  • 机器学习流程、有监督学习、无监督学习、数据预处理、特征工程总共分为四个notebook,主要讲解机器学习的流程,有监督无监督学习,数据处理与特征工程。1.背景在我们学习某个行业之前,首先大概了解一下这个行业的发展,以及要研究的方向,以下是从网上找的一些有关于机器学习的一些发展史。1.1机器学习40年发展史1.2机器学习的前世今生1.3一文让你了解机器学习的历...
    2018-05-10 17:39:43
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  • 越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界,而在这个过程中会有很多困难,数据不平衡问题虽然不是最难的,但绝对是最重要的问题之一。一 数据不平衡在学术研究和教学中,很多算法都有一个基本假设,就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用在实际数据中时,大多数情况下都无法取得理想的结果,因为实际数据往往分布的很不均衡,都存在长尾效应。可以看到大部分微博的总互动数(被转发,评论和点赞
    2018-02-26 14:28:47
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    2017-11-30 11:58:11
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