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

package com.hash; import java.util.Collection; import java.util.SortedMap; import java.util.TreeMap; /**  * 一致性Hash算法  *  * @param <T> 节点类型  */ public class ConsistentHash<T> { /** Hash计算对象,用于自定义hash算法 */ HashFunc hashFunc; /** 复制的节点个数 */ priv

KNN(最邻近规则分类K-Nearest-Neighibor)KNN算法 1. 综述      1.1 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法      1.2 分类(classification)算法      1.3 输入基于实例的学习(instance-based learning), 懒惰学习(lazy learning) 主要在一开始没有建立任何模型来检测输入的数值,在需要分类的时候进行及时分类.   2. 例子:                            

catalogue . SOM简介 . SOM模型在应用中的设计细节 . SOM功能分析 . Self-Organizing Maps with TensorFlow . SOM在异常进程事件中自动分类的可行性设计 . Neural gas简介 . Growing Neural Gas (GNG) Neural Network . Simple implementation of the "growing neural gas" artificial neural network .

理论学习: 3. 算法详述        3.1 步骤:      为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照      选择参数K      计算未知实例与所有已知实例的距离      选择最近K个已知实例      根据少数服从多数的投票法则(majority-voting),让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别        3.2 细节:      关于K      关于距离的衡量方法:          3.2.1 Euclidean Distance(欧式距离) 定

1. 概念: https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html 1. Cover和Hart在1968年提出了最初的临近算法 2. 分类算法(classification) 3. 输入基于实例的学习(instance-based leaning).懒惰学习(lazy learning) 开始时候不广泛建立模型,在归类的时候才分类 2. 例子: 3. 算法详述 1. 步骤: 为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照 选择参数K

K邻近算法.K最近邻算法.KNN算法(k-Nearest Neighbour algorithm):是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一 KNN的工作原理 所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 可以简单理解为:由那些离X最

最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法 1.综述 1.1 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法 1.2 分类(classification)算法 1.3 输入基于实例的学习(instance-based learning),懒惰学习(lazy learing) 2. 例子 未知电影属于什么类型? 3.算法详述 3.1 步骤 为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照 选择参数K 计算未知实例与所有已知实例的距离 选择最近K个已知实例 根据少数服

教程 博客 淘帖     论坛›eoe·Android开发资源区›Android开发实例教程 191507 12 / 2 页下一页 android 权限大全 『癲瘋霸気』 于 2013-4-3 10:27 发表在 [其他实例算法] [复制链接] [只看楼主] [上一主题][下一主题] android权限大全 访问登记属性 android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES ,读取或写入登记check-in数据库属性表的权限 获取错略位置 android.pe

[1]查找概论 查找表是由同一类型是数据元素(或记录)构成的集合. 关键字是数据元素中某个数据项的值,又称为键值. 若此关键字可以唯一标识一个记录,则称此关键字为主关键字. 查找就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找分为两类:静态查找表和动态查找表. 静态查找表:只作查找操作的查找表.主要操作: (1)查询某个“特定的”数据元素是否在查找表中. (2)检索某个“特定的”数据元素和各种属性. 动态查找表:在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素,

Chapter4 working with key/value pairs key/values pairs键值对是Spark中非常常见的一种数据类型(type),RDD有时经常操作键值对数据类型.第四章的第一部分内容就是介绍有关键值对的ETL操作:extract,transform,load.第二部分内容介绍的是Spark中的一种高级特征,分布在多个节点nodespairs RDD布局layout:partioning,即分区.使用可控制的分区,可以降低节点间的通信成本,可以是spark的计算

写一点自己理解的AdaBoost,然后再贴上面试过程中被问到的相关问题.按照以下目录展开. 当然,也可以去我的博客上看 Boosting提升算法 AdaBoost 原理理解 实例 算法流程 公式推导 面经 Boosting提升算法 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.在说AdaBoost之前,先说说Boosting提升算法.Boosting算法是将"弱学习算法"提升为"强学习算法"的过程,主要思想是"三个臭皮匠顶个

我的python环境是Anaconda3安装的,由于项目需要用到分词,使用jieba分词库,在此总结一下安装方法. 安装说明======= 代码对 Python 2/3 均兼容 * 全自动安装:`easy_install jieba` 或者 `pip install jieba` / `pip3 install jieba`* 半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 `python setup.py install`* 手动安装:将

by 南大周志华 摘要 监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型,其中每个训练样本都有其对应的真值输出.尽管现有的技术已经取得了巨大的成功,但值得注意的是,由于数据标注过程的高成本,很多任务很难获得如全部真值标签这样的强监督信息.因此,能够使用弱监督的机器学习技术是可取的.本文综述了弱监督学习的一些研究进展,主要关注三种弱监督类型:不完全监督,即只有一部分样本有标签:不确切监督,即训练样本只有粗粒度的标签:以及不准确监督,即给定的标签不一定总是真值. 关键词:机器学习,弱监督学习,监督学习

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全文地址:http://www.mossle.com/docs/activiti/ Activiti 5.15 用户手册 Table of Contents 1. 简介 协议 下载 源码 必要的软件 JDK 6+ Eclipse Indigo 和 Juno 报告问题 试验性功能 内部实现类 2. 开始学习 一分钟入门 安装Activiti 安装Activiti数据库 引入Activiti jar和依赖 下一步 3. 配置 创建ProcessEngine ProcessEngineConfigur

抽象类和接口类 以下内容大部分摘自博客http://www.cnblogs.com/Eva-J/ 继承有两种用途: 一:继承基类的方法,并且做出自己的改变或者扩展(代码重用) 二:声明某个子类兼容于某基类,定义一个接口类Interface, 接口类中定义了一些接口名(就是函数名)且并未实现接口的功能, 子类继承接口类,并且实现接口中的功能. 实践中,继承的第一种含义意义并不很大,甚至常常是有害的.因为它使得子类与基类出现强耦合. 继承的第二种含义非常重要.它又叫"接口继承". 接口继承

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