Сэмплирование (англ. data sampling ) — метод корректировки обучающей выборки с целью балансировки распределения классов в исходном наборе данных. Нужно отличать этот метод от сэмплирования в активном обучении для отбора кандидатов и от сэмплирования в статистике [1] для создания подвыборки с сохранением распределения классов. Неравномерное...
「偶然 "遭遇した
https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D1%8B_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8
BANANASアルゴリズム について何か聞いたり、読んだり、使ったりしたことがある人はいますか？
これはクラスバランスに関する本格的な研究であり、まだ完成していない
そうですね、いろいろな方法があります。あとは、どれが効果的なのかを見極めるだけですね。
ここでは、様々なメソッドの説明をまとめています。
ここで何を議論しているのかわからない。
二つの特徴空間がある（それぞれ5主成分をとる）
取引のランダムサンプリングの場合。
2クラスタにクラスタリングする場合。
課題：正しいラベルと優れたクラス分割の間のトレードオフを見つけること。
単純なクラスタリングの場合、ラベルはもちろん取引には不向きです
サンプリングトレードの場合 - 特徴空間が苦手な方
同様のことは，R のmytarmailS ですでに行われている．クラス内でモデルを教え、それを1つのモデルにまとめようとしたところ、モデルの方が過学習になってしまったのです。テストが足りなかったのかもしれません。
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「偶然 "遭遇した
https://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA_%D0%B0%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D1%8B_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8
BANANASアルゴリズムを 聞いたことがある／読んだことがある／使ったことがある人はいますか？
試してみて、後で教えてください :)
華やかな写真。N次元空間から投影した聖杯は こんな感じなのかもしれない...。
華やかな写真。N次元空間から投影した聖杯はこんな感じなのかもしれない...。
もっと書いてください)) 応援しています．
ここで何を議論しているのかわからない。
せっかくpsaになったんだから、20とかのウィンドウで非正規化価格で分解してみたら、面白いことになると思うんだけど......。
試してみて、後で教えてください :)
ネイティブのように英語がわかればいいのですが( しかもバナナと呼ばれるもので、googleはこの検索でたくさんのゴミを集めてしまいました(
pythonになったらやってみないとわからないけど）ロシア語でもっと詳しいものが欲しかった。
華やかな写真。N次元空間から投影した聖杯はこんな感じなのかもしれない...。
せっかくpsaになったんだから、20くらいのウィンドウで正規化されていない価格で分解して、どうなるか見てみると面白いと思うんだけど...。
さて、村の朝は...。
さて、村の朝は...。
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