转载自：http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52658675 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 ...

解决样本不均衡的问题很多，主流的几个如下： 1.样本的过采样和欠采样。 2..使用多个分类器进行分类。 3.将二分类问题转换成其他问题。 4.改变正负类别样本在模型中的权重。 一、样本的过采样和欠采样。 1.过采样：将稀有类别的样本进行复制，通过增加此稀有类样本的数量来平衡 ...

　　one-stage的检测精度比不上two-stage,一个主要原因是训练过程样本不均衡造成。样本不均衡主要包括两方面，一是正负样本的不均衡；二是难易样本的不均衡。目前主要的解决方法包括OHEM，S-OHEM，Focal Loss,A-fast-RCNN,GHM(梯度均衡化)。 1. ...

原文地址：一只鸟的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分类中如何处理训练集中不平衡问题   在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别 ...

深度学习样本不均衡问题解决 在深度学习中，样本不均衡是指不同类别的数据量差别较大，利用不均衡样本训练出来的模型泛化能力差并且容易发生过拟合。 对不平衡样本 ...

Focal Loss for Dense Object Detection 是ICCV2017的Best student paper,文章思路很简单但非常具有开拓性意义，效果也非常令人称赞。 GHM ...

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM），最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model，MEMM）以及条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是序列标注中最常用也是最基本的三个模型。 HMM首先出现，MEMM ...

Python：SMOTE算法 直接用python的库， imbalanced-learn imbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used ...