问题: ICC警情数据分类不均,30+分类,最多的分类数据数量1w+条,只有10个类别数量超过1k,大部分分类数量少于100条. 解决办法: 下采样:通过非监督学习,找出每个分类中的异常点,减少数据.或者类似Dropout,对多数类进行欠采样 上采样:类似DCGAN,通过word2vec构建相似的句子,增加数据.对少数类进行过采样. 分层分类:将数据量相差不大的类别构建一个模型,第一层分类数量最多的几个类别,最后一层分类最少的几个类别. 改变权值:增加部分分类的权值,计算损失的时候增加对样本少的…

传统分类问题,即多类分类问题是,假设每个示例仅具有单个标记,且所有样本的标签类别数|L|大于1,然而,在很多现实世界的应用中,往往存在单个示例同时具有多重标记的情况. 而在多分类问题中,每个样本所含标签是类别集合的非空子集,近年来,在机器学习和数据挖掘等相关领域,多类分类问题得到广泛研究.其原因主要有:1. 应用领域非常广泛.如,多媒体信息检索,推荐,查询分类,医疗诊断等.2. 一些挑战性的研究问题涉及到多类分类问题.例如,处理能从大量类别中,处理稀少类别并且发现之间的关系等. 目前,对多标记分…

Learning from Imbalanced Classes AUGUST 25TH, 2016 If you’re fresh from a machine learning course, chances are most of the datasets you used were fairly easy. Among other things, when you built classifiers, the example classes werebalanced, meaning t…

原文:Learning from Imbalanced Classes 数据不平衡是一个非常经典的问题,数据挖掘.计算广告.NLP等工作经常遇到.该文总结了可能有效的方法,值得参考: Do nothing. Sometimes you get lucky and nothing needs to be done. You can train on the so-called natural (or stratified) distribution and sometimes it works w…

文章转自:微信公众号「机器学习炼丹术」 作者:炼丹兄(已授权) 联系方式:微信cyx645016617 论文名称:"Learning From Synthetic Data: Addressing Domain Shift for Segmentation" 「前言」:最近好久没更新公众号了,我一不小心陷入了一个误区:我以为自己看的文章足够多了,用之前的风格迁移和GAN的知识来解决一个domain adaptive的问题,一顿乱拳并没有打死老师傅,反而自己累个够呛.然后找到这样一篇不错…

A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读(SIGMOD 2021) 本篇博客是对A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation的一些重要idea的解读,原文连接为:A Unified Deep Model of Learning f…

In machine learning, is more data always better than better algorithms? No. There are times when more data helps, there are times when it doesn't. Probably one of the most famous quotes defending the power of data is that of Google's Research Directo…

Week 1 Machine Learning with Big Data KNime - GUI based Spark MLlib - inside Spark CRISP-DM Week 2, Data Exploration 一般有两种方法,summary statistics 和 visualization Summary statistics (mean  平均数,median 中位数, mode 最常见的数) high Kurtosis 预示着有outlier的存在 visuali…

FAT32文件系统学习(3) —— 数据区(DATA区) 今天继续学习FAT32文件系统的数据区部分(Data区).其实这一篇应该是最有意思的,我们可以通过在U盘内放入一些文件,然后在程序中读取出来:反过来也可以用程序在U盘内写入一下数据,然后在windows下可以看到写入的文件.这些笔者都会在这篇文章中演示(后来发现并没有成功,不过笔者也找到相关的原因,详见后来的更新部分吧:) ).同时,在写这篇文章的时候笔者也发现了许多意想不到的规律. 1.本文目录 1.读取根目录 2.短文件名目录项 3.…

Comprehensive learning path – Data Science in Python Journey from a Python noob to a Kaggler on Python So, you want to become a data scientist or may be you are already one and want to expand your tool repository. You have landed at the right place.…