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 ...

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 ...

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 ...

项目中出现了二分类数据不平横问题，研究总结下对于类别不平横问题的处理经验： 为什么类别不平横会影响模型的输出？ 　　许多模型的输出类别是基于阈值的，例如逻辑回归中小于0.5的为反例，大于则为正例。 ...

什么是量子态矢量？ 在前面一篇量子系统模拟的博客中，我们介绍了使用python去模拟一个量子系统演化的过程。当我们尝试理解量子态和量子门操作时，可以通过其矩阵形式的运算来描述量子态演化的过程： \[\left|\psi_t\right>=e^{-iHt}\left|\psi_0 ...

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 ...

上篇（基于sinc的音频重采样（一）：原理）讲了基于sinc方法的重采样原理，并给出了数学表达式，如下： (1) 本文讲如何基于这个数 ...

上采样/下采样 样本不均衡时解决方式 在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法 上采样upsampling 上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。 下采样subsampled ...