分类预测建模都有一个基本的假设,即样本集中不同类别的样本个数基本相同,但是在实际任务中,经常会出现各类样本个数差别较大的情况,这样的样本集就是不平衡样本集,它对学习建模的性能会带来很大的影响,因此必须掌握常用的处理方法,本文针对这一点进行总结梳理. 1.什么是不平衡样本集? 不平衡样本集(class-imbalance dataset)是指分类预测任务中不同类别的训练样本的数量差别较大的数据集. 举例:比如一个样本集中正例10例,反例990例,正例占比仅为1%,是一个严重的不平衡样本集. 理想情

在现在的机器学习中,很多人都在研究自适应的参数,不需要人工调参,但是仅仅是自动调参就不能根本上解决 ai识别准确度达不到实际生产的要求和落地困难的问题吗?结论可想而知.如果不改变参数,那就得从算法的结构入手, 比如,现有的谷歌的MnasNet系列,这种是在人工的指导下进行的,但是,仅仅是这样就够了吗?我个人觉得还不够 1.在做机器学习的时候,我们模型的指标提不上去的时候,通常原因是因为边缘样本,也就是我们所说的hard-example, 如果和解决边缘样本呢?目前是人工发现这些样本并增加hard

一.几种常见的负载均衡模型 二.搭建httpd+lvs LVS .node01 启动一块eth0:2的网卡子接口(ifconfig eth0: down可以把网卡down掉) ifconfig eth0: .node02- 修改内核协议 cd /proc/sys/net/ipv4/conf/eth0 echo > arp_ignore echo > arp_announce cd ../all echo > arp_ignore echo > arp_announce 启动网卡lo

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://linuxnx.blog.51cto.com/6676498/1195379 LVS负载均衡原理和算法详解    Internet的快速增长使多媒体网络服务器面对的访问数量快速增加,服务器需要具备提供大量并发访问服务的能力,因此对于大负载的服务器来讲,CPU.I/O处理能力很快会成为瓶颈.由于单台服务器的性能总是有限的,简单的提高硬件性能并不能真正解决这个问题.为此,必须采用多服

目录 写在前面 缓解样本不均衡 模型层面解决样本不均衡 Focal Loss pytorch代码实现 数据层面解决样本不均衡 提升模型鲁棒性 对抗训练 对抗训练pytorch代码实现 知识蒸馏 防止模型过拟合 正则化 L1和L2正则化 Dropout 数据增强 Early stopping 交叉验证 Batch Normalization 选择合适的网络结构 多模型融合 参考资料 写在前面 ​ 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但

转自:3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 | 数据常青藤 (组织排版上稍有修改) 3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 说明:本文是<Python数据分析与数据化运营>中的“3.4 解决样本类别分布不均衡的问题”. -----------------------------下面是正文内容-------------------------- 所谓的不平衡指的是不同类别的样本量异非常大.样本类别分布不平衡主要出现在分类相关的建模问题上.样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数

所谓不平衡指的是:不同类别的样本数量差异非常大. 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡.大数据分布不均衡:例如拥有1000万条记录的数据集中,其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况.小数据分布不均衡:例如拥有1000条数据样本的数据集中,其中占有10条的少数分类样本便于属于这种情况. 样本类别分布不平衡主要出现在分类问题的建模上.导致样本量少的分类所包含的特征过少,很难从中提取规律:即使得到分类模型,也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题,当模型应用到新的数

文章目录 Dubbo服务启动依赖检查 Dubbo负载均衡策略 Dubbo线程模型(结合Linux线程数限制配置的实战分享) 实战经验分享( ** 属用性能调优**): Dubbo服务启动依赖检查 Dubbo 官方文档: 用户指南 >> 示例 >> 启动时检查 举个

第二章 模型开发流程&好坏样本定义 2.1模型开发流程 2.1.1 评分模型流程图 2.1.2流程图阐述 该小结提出了一些数据指标,如果不明白没有关系,往后的文章笔者会一个个地解释这些指标的含义和计算方法 数据获取:获取建模所需要的数据,一般分为内部为外部数据,内部数据例如贷款公司内部搜集存储的客户信息,例如客户在平台内部的登陆.注册.消费信息等,外部数据一般有第三方数据,例如人行征信报告.一些第三方机构提供的多头借贷等 EDA与数据描述,EDA全称explore data analysis,目

\ 函数式模型接口 为什么叫"函数式模型",请查看"Keras新手指南"的相关部分 Keras的函数式模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,我们使用Model来初始化一个函数式模型 from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense a = Input(shape=(32,)) b = Dense(32)(a) model = Model(inputs=a, output

Sequential模型接口 如果刚开始学习Sequential模型,请首先移步这里阅读文档,本节内容是Sequential的API和参数介绍. 常用Sequential属性 model.layers是添加到模型上的层的list Sequential模型方法 add add(self, layer) 向模型中添加一个层 layer: Layer对象 pop pop(self) 弹出模型最后的一层,无返回值 compile compile(self, optimizer, loss, metric

AUC是指:从一堆样本中随机抽一个,抽到正样本的概率比抽到负样本的概率大的可能性! AUC是一个模型评价指标,只能用于二分类模型的评价,对于二分类模型,还有很多其他评价指标,比如logloss,accuracy,precision.如果你经常关注数据挖掘比赛,比如kaggle,那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标.为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢?因为很多机器学习的模型对分类问题的预测结果都是概率,如果要计算accuracy,需要先把概率转化成类别,这

本文转自:http://www.cnblogs.com/syx-1987/p/4077325.html 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0.018 路径1-2-1-2:0.06 路径1-1-2-2:0.066 由此可得最优路径为1-1-1-1 而实际上,在上图中,状态1偏向于转移到状态2,而状态2总倾向于停留在状态2,这就是所谓的标注偏置问题, 由于分支数不同,概率的分布不均衡,导致状态的转移存在不公平的情况. PS:标注偏置问题存在于最大

转自http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8669301 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0.018 路径1-2-1-2:0.06 路径1-1-2-2:0.066 由此可得最优路径为1-1-1-1 而实际上,在上图中,状态1偏向于转移到状态2,而状态2总倾向于停留在状态2,这就是所谓的标注偏置问题,由于分支数不同,概率的分布不均衡,导致状态的转移存在不公平的情况. PS:标注偏置问题存在于最

一.ML方法分类:          产生式模型和判别式模型 假定输入x,类别标签y         -  产生式模型(生成模型)估计联合概率P(x,y),因可以根据联合概率来生成样本:HMMs         - 判别式模型(判别模型)估计条件概率P(y|x),因为没有x的知识,无法生成样本,只能判断分类:SVMs,CRF,MEM 一个举例:   (1,0), (1,0), (2,0), (2, 1) 产生式模型: p(x,y): P(1, 0) = 1/2, P(1, 1) = 0 , P(

文章目录 1.背景 2.ROC曲线 2.1 ROC名称溯源(选看) 2.2 ROC曲线的绘制 3.AUC(Area Under ROC Curve) 3.1 AUC来历 3.2 AUC几何意义 3.3 AUC计算 3.4 理解AUC的意义 3.4.1 从Mann-Whitney U test角度理解 3.4.2 从AUC计算公式角度理解 3.4.3 一句话介绍AUC 3.5 为什么用AUC 3.6 AUC的一般判断标准 1.背景 很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测(比如比较简单的逻辑回

1 很多人已经了解到AR(1)这种最简单的时间序列模型,ARMA模型包括AR模型和MA模型两个部分,这里要详细介绍Box-Jenkins模型的观念(有些资料中把ARMA模型叫做Box-Jenkins模型,都是一会儿事,这里说明一下),并说明模型. 2 首先现将重点放在介绍“单变数时间序列模型”(univariate time series model),也就是从模型中只有“一个”时间序列变数来开始谈起,但你必须先要记住的是其实时间模型也可以包含“多变数”的情况. 3 什么是Box-Jenkins

摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助大家解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 还为大家梳理

参考 1. Word Representation 之前介绍用词汇表表示单词,使用one-hot 向量表示词,缺点:它使每个词孤立起来,使得算法对相关词的泛化能力不强. 从上图可以看出相似的单词分布距离较近,从而也证明了Word Embeddings能有效表征单词的关键特征. 2. 词嵌入(word embedding) Transfer learning and word embedding: 从海量词汇库中学习word embeddings(即所有单词的特征向量),或者从网上下载预训练好的w

前文回顾: 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy.Precision.Recall.F-Score.P-R Curve.AUC.AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) \(TPR = \frac{TP}{TP+FN}\) 中文:真正率.灵敏度.召回率.查全率.显然这个就是查准率. TPR 表示 "实际为正的样本"中,有多少预测是正确的. TPR 越高越好,越高意味着模型对"正样本"的

摘要: 1.定义 2.常见算法 3.特性 4.优缺点 内容: 1.定义 1.1 生成模型: 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下.它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布(joint probability distribution).在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布.条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯准则形成  (参考自:中文wiki) 1