机器学习分类问题中_训练数据类别不均衡怎么解决
2. 过采样 对样本量偏少的数据，采用重复采样的策略 模型中调整调 ...
原文：分类问题中，对于训练数据中，如何找出真正有效的数据和让模型自动标注的一些想法
最近，在学习机器学习的分类问题，数据是一个问题，我们用一些数据训练，发现，训练的数据对好的图片识别率高，对不好的图片识别率低， 虽然通常好的图片比较多，但是就像svm一样，支持边界的就那几个点，所以决定分类边界的往往是分错的点。但这并不绝对，因为好的数据 可以决定大的边界，差的数据决定小的边界，因此，这就产生了好几种方案： 方案一： 用所有数据 如果数据量大，取局部手动标注 训练一个初步模型，并 ...
2017-09-14 10:15 0 1131 推荐指数：
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