样本既然是随机变量, 就有一定的概率分布, 这个概率分布就叫作样本分布. 样本分布是样本所受随机性影响的最完整的描述. 要决定样本分布, 就要根据观察值的具体指标的性质 (这往往涉及有关的专业知识), 以及对抽样方式和对试验进行的方式的了解, 此外常常还必须加一些人为的假定 EX1: 一大批 ...

　　不平衡程度相同（即正负样本比例类似）的两个问题，解决的难易程度也可能不同，因为问题难易程度还取决于我们所拥有数据有多大。比如在预测微博互动数的问题中，虽然数据不平衡，但每个档位的数据量都很大——最少的类别也有几万个样本，这样的问题通常比较容易解决；而在癌症诊断的场景中，因为患癌症的人 ...

异质性：群体中个体取值存在差异性。 空间异质性 可分为空间局域异质性（spatial local heterogeneity）和空间分层异质性（简称空间分异性）（ ...

对于机器学习中的正负样本问题，之前思考过一次，但是后来又有些迷惑，又看了些网上的总结，记录在这里。 我们经常涉及到的任务有检测以及分类。 针对与分类问题，正样本则是我们想要正确分类出的类别所对应的样本，例如，我们要对一张图片进行分类，以确定其是否属于汽车，那么在训练的时候，汽车的图片则为正样本 ...

在机器学习中经常会遇到正负样本的问题，花了一点时间查找资料，基本上弄明白了一点到底是怎么回事，记录在这里以便以后查看，也希望能够帮助到有疑惑的人，当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解的不对的地方能够予以指点。 首先我将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解。在分类问题中，这个问题 ...

说明：目前 只记录了 过采样 和 欠采样 的代码部分 1 样本分布不均衡描述： 主要出现在与分类相关的建模问题上，不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。 样本量差距过大会影响到建模结果 2 出现的场景： 异常检测：如恶意刷单、黄牛，这些数据样本所占的比例通常是整体样本中 ...

前言 Redis 是一个键值对数据库，其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希，之所以称为外层哈希，是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型，这个可以称之为内部哈希。当 ...

前言 Redis 是一个键值对数据库，其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希，之所以称为外层哈希，是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型，这个可以称之为内部哈希。当 ...