机器学习中的正/负样本
转自：http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html 在机器学习中经常会遇到正负样本的问题，花了一点时间查找资料，基本上弄明白了一点到底是怎么回事，记录在这里以便以后查看，也希望能够帮助到有疑惑的人，当然也希望理解的比较透彻的人看到之后对于理解 ...
原文：机器学习（三十七）— 样本负采样 & 对应修正公式
对于巨型互联网公司来说，为了控制数据规模，降低训练开销，降采样几乎是通用的手段，facebook 实践了两种降采样的方法，uniform subsampling 和 negative down sampling。 uniform subsampling uniform subsampling是对所有样本进行无差别的随机抽样，为选取最优的采样频率，facebook 试验了 . ， . ， . ， ...
2021-06-23 18:08 0 374 推荐指数：
相关推荐
机器学习套路 —— 样本集的拆分（正样本、负样本）
collect negative samples of adaboost algorithm for face detection 机器学习中的正负样本 所谓正样本（positive samples）、负样本（negative samples），对于某一环境下的人脸识别应用来说，比如教室 ...
机器学习中的 上采样 下采样 过采样 欠采样
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 ...
负样本采样及bias校准、ctr平滑
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31529643 在CTR预估中，负样本采样是一种常见的特征工程方法。一般CTR预估的原始正负样本比可能达到1:1000~1:10000左右，而要获取好的效果，一般需要采样到1:5~1:15之间（VC维可推导 ...
机器学习九 机器学习中常用的采样方法
采样方法 目录 采样方法 Inverse CDF 接受-拒绝采样(Acceptance-Rejection Sampling) 蒙特卡洛方法 重要性采样： MCMC(Markov Chain Monte ...
噪声对比估计(负样本采样)
目录 概 主要内容 殊途同归 Gutmann M U, Hyvarinen A. Noise-contrastive estimat ...
机器学习样本标记 示意代码
目标：根据各个字段数据的分布（例如srcIP和dstIP的top 10）以及其他特征来进行样本标注，最终将几类样本分别标注在black/white/ddos/mddos/cdn/unknown几类。 效果示意： -------------choose one--------------sub ...
机器学习中的正负样本
对于机器学习中的正负样本问题，之前思考过一次，但是后来又有些迷惑，又看了些网上的总结，记录在这里。 我们经常涉及到的任务有检测以及分类。 针对与分类问题，正样本则是我们想要正确分类出的类别所对应的样本，例如，我们要对一张图片进行分类，以确定其是否属于汽车，那么在训练的时候，汽车的图片则为正样本 ...