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estudo
https://www.arxiv-vanity.com/papers/1910.13051/
O artigo contém muitas referências a outros métodos de ponta de classificação de séries temporais, métodos de extração de sinais e padrões.
Não há nada sobre ineficiências, mas esse é, como dizem, o dever de casa
tentei gerar x10 e x100 chips a partir dos originais. O erro é maior do que no conjunto de dados original + a velocidade de aprendizado é prejudicada
descartado
mas a experiência com o numba é positiva, ele conta os kernels muito rapidamente.Há alguma opção? ))))
Por que você está sempre fazendo perguntas...
O que é legal é que a análise em si e a imagem são feitas em R))
uma comunidade de geeks de E.I. que arrasam
1 Em um artigo (ou apenas em uma página do site), você pode ver imediatamente em que parte do material deseja prestar atenção. O vídeo não pode se orgulhar disso.
2 O texto é mais fácil de traduzir para qualquer idioma. (E o texto da tradução é percebido de imediato, mas você precisa ouvir a voz inteira).
3 Você pode copiar parte do código do texto para fazer experimentos.
uma comunidade de geeks de E.I. que arrasam
Não há ninguém para ouvir neste canal, exceto Redozubov
Alguém já experimentou o DMwR::SMOTE?
Alinha as classes usando o algoritmo de vizinhos mais próximos, ou seja, adiciona valores de previsão "semelhantes" em vez de duplicá-los.
https://medium.com/nuances-of-programming/smote-метод-увеличения-числа-примеров-миноритарного-класса-da91a62f9914
Alguém já experimentou o DMwR::SMOTE?
Ele alinha as classes usando o algoritmo de vizinhos mais próximos, ou seja, adiciona valores de previsão "semelhantes" em vez de duplicá-los.
Tentei isso há muito tempo.
Vale a pena o trabalho ou devo usar o upSample?
Vale a pena ou devo optar pelo upSample?