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...
"우연히" 우연히
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
누가 BANANAS 알고리즘을 듣고/읽고/사용했습니까?
이것은 아직 완료되지 않은 클래스 밸런싱에 대한 진지한 연구입니다.
예, 많은 방법이 있습니다. 이제 어떤 방법이 효과적인지 이해하고 싶습니다.
다음 은 다른 방법에 대한 설명의 또 다른 선택입니다.
나는 당신이 여기서 무엇을 논의하는지 모르겠다.
2개의 기능 공간이 있습니다(각각 5개의 주요 구성 요소를 사용했습니다).
무작위 거래 샘플링:
2개의 클러스터로 클러스터링하는 경우:
작업: 올바른 레이블과 좋은 클래스 분할 사이의 절충점을 찾습니다.
단순 클러스터링의 경우 레이블은 물론 거래에 적합하지 않습니다.
샘플링 거래의 경우 기능 공간이 적합하지 않습니다.
mytarmailS 를 사용하여 R에서 비슷한 일이 이미 수행되었습니다. 클래스 내에서 모델을 학습한 다음 하나의 모델로 축소하려고 했습니다. 모델이 더 많이 재교육되었습니다. 아마도 충분히 테스트되지 않았을 것입니다.
"우연히" 우연히
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누가 BANANAS 알고리즘을 듣고/읽고/사용했습니까?
시도해보고 나중에 알려주세요 :)
멋진 사진들. 아마도 이것이 바로 N차원 공간에서 투영된 Grail 의 모습일 것입니다...
멋진 사진들. 아마도 이것이 바로 N차원 공간에서 투영된 Grail의 모습일 것입니다...
더 자주 쓰세요)) 힘내세요..
나는 당신이 여기서 무엇을 논의하는지 모르겠다.
마침내 rsa에 도달했기 때문에 창에서 비정규화 가격으로 분해(예: 20)를 하고 어떤 일이 일어나는지 보십시오. 재미있을 것 같습니다.
시도해보고 나중에 알려주세요 :)
여전히 영어를 원어민처럼 구사합니다(그들을 BANANAS라고 부를 수 있었습니다.
파이썬에 도착하자마자 시도해야 할 것입니다) 러시아어로 더 자세한 것을 원했습니다.
멋진 사진들. 아마도 이것이 바로 N차원 공간에서 투영된 Grail의 모습일 것입니다...
마침내 rsa에 도달했기 때문에 창에서 비정규화 가격으로 분해(예: 20)를 하고 어떤 일이 일어나는지 보십시오. 재미있을 것 같습니다.
자, 마을의 아침입니다...
자, 마을의 아침입니다...
뭐라고요?