采样： 2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可 以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。 在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难 ...

类别不平衡就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况 常用的做法有三种，分别是1.欠采样， 2.过采样， 3.阈值移动 由于这几天做的project的target为正值的概率不到4%，且数据量足够大，所以我采用了欠采样： 欠采样，即去除一些反例使得正、反例数目接近，然后再进行学习 ...

1. 过采样和欠采样 这是两种解决分类训练过程中数据量不平衡的采样方法 拿二分类举例，期望阳性样本数量：阴性样本数量 = 1：1，但实际上阳性样本数量：阴性样本数量 = 1000：100 过采样 将100数据复制10份，达到两个样本数量之比为1000：1000 欠采样 将1000数据 ...

Imblearn package study 准备知识 1 Compressed Sparse RowsCSR 压缩稀疏的行 过采样Over-sampling 1 实用性的例子 11 朴素随机过采样 12 ...

在分类问题中，有存在正反例数目差异较大的情况，这种情况叫做类别不平衡。 针对这种问题，解决方式主要有3种：假设正例数量大，反例数目极小。 1、减少正例的数量，使得数据平衡，再进一步分类，这种情况属于“欠采样”； 2、增加反例的数目平衡数据，再分类，这种称为“过采样”； 3、阈值移动：直接 ...

首先对于FFT来说，输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列，而输出是每个采样点对应的频率的幅度（能量）。 下面详细分析： 在FFT的输出数据中，第一个值是直流分量的振幅（这样对应周期有无穷的可能性），而第2个对应第一个采样点，第3个对应第二个...第n个对应第n-1个采样点。而且这些采样 ...

本文前言 在学习图形学（games101 from bilibili）的时候，也遇到了像这样的问题，Cook-Torrance模型无法实现粗糙度为0时，物体微表面呈现绝对镜面的效果（呈现出一面镜子），为了搜寻解决办法，因此看到了这篇博客，因为是全英文，所以就花了一点时间翻译了一下，方便日后重新 ...

什么是样本不平衡 对于二分类问题，如果两个类别的样本数目差距很大，那么训练模型的时候会出现很严重的问题。举个简单的例子，猫狗图片分类，其中猫有990张，狗有10张，这时候模型只需要把所有输入样本都预测成猫就可以获得99%的识别率，但这样的分类器没有任何价值，它无法预测出狗。 类别不平衡 ...