类别不平衡问题
类别不平衡问题指分类任务中不同类别的训练样本数目差别很大的情况。一般来说，不平衡样本会导致训练模型侧重样本数目较多的类别，而“轻视”样本数目较少类别，这样模型在测试数据上的泛化能力就会受到影响。一个例子，训练集中有99个正例样本，1个负例样本。在不考虑样本不平衡的很多情况下，学习算法会使分类器放弃 ...
原文：平衡数问题
牛牛在研究他自己独创的平衡数，平衡数的定义是：将一个数分成左右两部分，分别成为两个新的数。左右部分必须满足以下两点： ，左边和右边至少存在一位。 ，左边的数每一位相乘如果等于右边的数每一位相乘，则这个数称为平衡数。例如： 这个数，分成 和 的话， ，则称 为平衡数，再例如： 这个数，可以分成 和 ，所以 也是平衡数。而 无论怎样分也不满足平衡数。 注意：测试用例： 这种含有 个及以上 的数。 ...
2017-03-25 14:37 0 4557 推荐指数：
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