常见算法面试之样本不均衡的解决办法、交叉熵以及HMM、MEMM vs CRF
---恢复内容开始--- 1、样本类别不均衡的解决办法 把数据进行采用的过程中通过相似性同时生成并插样“少数类别数据”，叫做SMOTE算法 对数据先进行聚类，再将大的簇进行随机欠采样或者小的簇进行数据生成 把监督学习变成无监督学习，舍弃掉标签把问题转化为一个无监督问题 ...
原文：正负样本不均衡的解决办法
转载自：http: blog.csdn.net lujiandong article details 这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。 一 数据不平衡 在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把 ...
2018-08-12 22:42 0 2381 推荐指数：
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关于样本不均衡问题
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