不平衡数据集的处理
一、不平衡数据集的定义 所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 不平衡 ...
原文：深度学习中不平衡数据集处理办法资源汇总
数据类别不平衡 长尾分布 不妨利用半监督或自监督学习 在深度学习中处理不均衡数据集 一文教你如何处理不平衡数据集 附代码 独家 指南：不平衡分类的成本敏感决策树 附代码 amp 链接 NeurIPS 数据类别不平衡 长尾分布 不妨利用半监督或自监督学习 CVPR 长尾数据特征学习新方法：为尾部样本构造特征云 再谈类别不平衡问题：调节权重与魔改Loss的综合分析 一种崭新的长尾分布下分类问题的通用 ...
2020-10-11 16:43 0 418 推荐指数：
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【Deep Learning】深度学习中数据集分布不平衡问题的解决方法 https://blog.csdn.net/heiheiya https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details ...
不平衡数据集的处理方法
（定义，举例，实例，问题，扩充，采样，人造，改变） 一、不平衡数据集 1）定义 不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，这种情况下的数据称为不平衡数据 2）举例 在二分类问题中，训练集中class 1的样本 ...
机器学习，数据——数据集不平衡处理
一、概述 1.处理方法总结 （1）不平衡数据集 通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 （2）不平衡数据集的处理方法主要分为两个方面 1、从数据的角度出发，主要方法为采样，分为欠 ...
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