关键词：
当对于a类型数据占10% b类型的数据占90% 这中数据不均衡的情况采用的方法有：
1.想办法获取更多数据
2.换一种评判方式
3.重组数据：
a.复制 a的数据，使它的数据量和b一样多。
b.减少b的数据，使它的数据量和a一样多。
4.使用其他的 机器学习算法
5.修改算法。
机器学习-样本不均衡问题处理
在机器学习中，我们获取的数据往往存在一个问题，就是样本不均匀。比如你有一个样本集合，正例有9900个，负例100个，训练的结果往往是很差的，因为这个模型总趋近于是正例的。就算全是正那么，也有99%的准确率，看起来... 查看详情
小白入门深度学习|第五篇：数据不均衡的处理方法
前言： 查看详情
6-机器学习-样本类别分布不均衡处理之过抽样和欠抽样(代码片段)
总结样本类别分布不均衡处理（处理过拟合和欠拟合问题）过抽样（上采样）：通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡fromimblearn.over_samplingimportSMOTE欠抽样（下采样）：通过减少分类中多数类样本的数量来实现样本均... 查看详情
案例：鸢尾花种类预测--知道sklearn中对数据集的划分方法(代码片段)
...sklearn中对数据集的划分方法本实验介绍了使用Python进行机器学习的一些基本概念。在本案例中，将使用K-NearestNeighbor（KNN）算法对鸢尾花的种类进行分类，并测量花的特征。本案例目的：遵循并理解完整的机... 查看详情
机器学习中防止过拟合的处理方法
...合的处理方法过拟合??我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，independentlyandidenticallydistributed），即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推 查看详情
机器学习之分类问题实战(基于ucibankmarketingdataset)
导读：分类问题是机器学习应用中的常见问题，而二分类问题是其中的典型，例如垃圾邮件的识别。本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集，从对数据集进行探索，数据预处理和特征工程，到学习模型的评估与选择，较... 查看详情
机器学习算法-adaboost
本章内容组合类似的分类器来提高分类性能应用AdaBoost算法处理非均衡分类问题主题：利用AdaBoost元算法提高分类性能1.基于数据集多重抽样的分类器-AdaBoost长处泛化错误率低，易编码，能够应用在大部分分类器上，无需參数调整... 查看详情
[翻译]处理样本不均衡的8个方法
...量时，我们就称其样本不均衡。数据类别样本本不均衡是机器学习中非常常见的一个问题，最常见的例子可能莫过于异常检测了。在异常检测中绝大部分样本都是正常类型的，只有极少部分属于异常。此外，当我们数据中某一类... 查看详情
机器学习中防止过拟合的处理方法
...合的处理方法过拟合??我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，indepen 查看详情
机器学习中非平衡数据的处理
在分类中如何处理训练集中不平衡问题训练集样本不平衡问题对CNN的影响如何解决机器学习中数据不平衡问题不平衡学习的方法LearningfromImbalancedDataLearningfromImbalancedData如何训练非平衡数据的分类器 查看详情
机器学习的方法都有哪些？
机器学习的方法主要有以下几种:监督学习:监督学习是机器学习中最常见的方法之一,在监督学习中,系统会被给定一组已知输入和输出的样本数据,系统需要学习到一种函数,使得该函数能够根据给定的输入预测出正确的输出。无监... 查看详情
hulu机器学习问题与解答系列|第四弹：不均衡样本集的处理
Hulu机器学习系列按时来报到～快搬好小板凳，一起来学习吧 今天的主题是【采样】 引言古人有云：“知秋一叶，尝鼎一脔”，其中蕴含的就是采样思想。采样，就是根据特定的概率分布产生对应的样本点。对于一些简... 查看详情
强化学习过程中对产生的无效动作应该如何进行屏蔽处理？（强化学习中可变的动作空间怎么处理）
...的一篇文献：论文阅读|《强化学习在加工时间可变的机器人流水车间调度中的应用》_太剧烈的快乐与太剧烈的悲哀是有相同之点的——同样地需要远离人群！-CSDN博客https://blog.csdn.net/crazy_girl_me/article/details/120862356 ... 查看详情
在sql中对不相关嵌套查询的处理原则
参考技术A1,在使用子查询的时候要用括号把查询语句括起来，2、子查询不能查询text,image字段3、子查询里还可以包括子查询，最多可以嵌套32层。4、在where子句与having子句都可以用 查看详情
机器学习中的数据预处理方法与步骤(代码片段)
数据预处理是准备原始数据并使其适用于机器学习模型的过程。这是创建机器学习模型的第一步，也是至关重要的一步。在创建机器学习项目时，我们并不总是遇到干净且格式化的数据。并且在对数据进行任何操作时ÿ... 查看详情
机器学习之路--解决机器学习问题有通法
...用于数据清理、数据处理及格式转化，以便于在之后应用机器学习模型。这篇文章的重点便在后者——应用机器学习模型(包括预处理的阶段)。此文讨论到的内容来源于我参加的过的数百次的机器学习竞赛。请大家注意这里讨论... 查看详情
机器学习基本概念
...kevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/00.00-preface.html１、什么是机器学习 机器学习是用数据科学的计算能力和算法能力去弥补统计方法的不足，其最终结果是为那些目前既没有高效的理论支持、又没有高效的计算方法的统计推理与... 查看详情
（原创）机器学习笔记之数据预处理
数据预处理数据预处理一般包括：（1）数据标准化这是最常用的数据预处理，把某个特征的所有样本转换成均值为0，方差为1。将数据转换成标准正态分布的方法：对每维特征单独处理：其中，可以调用sklearn.preprocessing中的Standa... 查看详情