樣本既然是隨機變量, 就有一定的概率分布, 這個概率分布就叫作樣本分布. 樣本分布是樣本所受隨機性影響的最完整的描述. 要決定樣本分布, 就要根據觀察值的具體指標的性質 (這往往涉及有關的專業知識), 以及對抽樣方式和對試驗進行的方式的了解, 此外常常還必須加一些人為的假定 EX1: 一大批 ...

　　不平衡程度相同（即正負樣本比例類似）的兩個問題，解決的難易程度也可能不同，因為問題難易程度還取決於我們所擁有數據有多大。比如在預測微博互動數的問題中，雖然數據不平衡，但每個檔位的數據量都很大——最少的類別也有幾萬個樣本，這樣的問題通常比較容易解決；而在癌症診斷的場景中，因為患癌症的人 ...

異質性：群體中個體取值存在差異性。 空間異質性 可分為空間局域異質性（spatial local heterogeneity）和空間分層異質性（簡稱空間分異性）（ ...

對於機器學習中的正負樣本問題，之前思考過一次，但是后來又有些迷惑，又看了些網上的總結，記錄在這里。 我們經常涉及到的任務有檢測以及分類。 針對與分類問題，正樣本則是我們想要正確分類出的類別所對應的樣本，例如，我們要對一張圖片進行分類，以確定其是否屬於汽車，那么在訓練的時候，汽車的圖片則為正樣本 ...

在機器學習中經常會遇到正負樣本的問題，花了一點時間查找資料，基本上弄明白了一點到底是怎么回事，記錄在這里以便以后查看，也希望能夠幫助到有疑惑的人，當然也希望理解的比較透徹的人看到之后對於理解的不對的地方能夠予以指點。 首先我將這個問題分為分類問題與檢測問題兩個方面進行理解。在分類問題中，這個問題 ...

說明：目前 只記錄了 過采樣 和 欠采樣 的代碼部分 1 樣本分布不均衡描述： 主要出現在與分類相關的建模問題上，不均衡指的是不同類別的樣本量差異非常大。 樣本量差距過大會影響到建模結果 2 出現的場景： 異常檢測：如惡意刷單、黃牛，這些數據樣本所占的比例通常是整體樣本中 ...

前言 Redis 是一個鍵值對數據庫，其鍵是通過哈希進行存儲的。整個 Redis 可以認為是一個外層哈希，之所以稱為外層哈希，是因為 Redis 內部也提供了一種哈希類型，這個可以稱之為內部哈希。當 ...

前言 Redis 是一個鍵值對數據庫，其鍵是通過哈希進行存儲的。整個 Redis 可以認為是一個外層哈希，之所以稱為外層哈希，是因為 Redis 內部也提供了一種哈希類型，這個可以稱之為內部哈希。當 ...