簡體 English 中英

過采樣法

[英]Over Sampling Method

原文 2016-06-28 05:49:21 7 1 machine-learning

在過采樣方法中，我們復制少數元素並將其再次增加到集合中。 但是，這如何增加集合的基數，因為集合可以具有唯一元素。

1 個解決方案

好吧，即使對於從數學上來說不是集合（即元素沒有區別）的對象，我們也經常在ML中使用術語“數據集”。

StratifiedKFold 和過采樣一起使用

[英]StratifiedKFold and Over-Sampling together

為什么管道中的過度采樣會激增模型系數的數量？

[英]Why over-sampling in pipeline explodes the number of model coefficients?

R 中的 ROSE 過采樣和欠采樣問題

[英]Problem with Over- and Under-Sampling with ROSE in R

從均勻分布采樣時沒有方法匹配 logpdf

[英]no method matching logpdf when sampling from uniform distribution

什么是負采樣方法使用 - sigmoid 或 softmax？

[英]What is negative sampling method use- sigmoid or softmax?

理解numpy中的分層抽樣

[英]Understanding Stratified sampling in numpy

圖像分層采樣

[英]Stratified sampling on images

在 Keras 中制作采樣層

[英]Making a Sampling Layer in Keras

Python - 采樣不平衡數據集

[英]Python - Sampling imbalanced dataset

不平衡類的隨機抽樣

[英]random sampling of imbalance class

暫無

暫無

聲明:本站的技術帖子網頁，遵循CC BY-SA 4.0協議，如果您需要轉載，請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.

相關問題 StratifiedKFold 和過采樣一起使用為什么管道中的過度采樣會激增模型系數的數量？ R 中的 ROSE 過采樣和欠采樣問題從均勻分布采樣時沒有方法匹配 logpdf 什么是負采樣方法使用 - sigmoid 或 softmax？理解numpy中的分層抽樣圖像分層采樣在 Keras 中制作采樣層 Python - 采樣不平衡數據集不平衡類的隨機抽樣

相關標簽

粵ICP備18138465號 © 2020-2024 STACKOOM.COM