機器學習分類問題中_訓練數據類別不均衡怎么解決
2. 過采樣 對樣本量偏少的數據，采用重復采樣的策略 模型中調整調 ...
原文：分類問題中，對於訓練數據中，如何找出真正有效的數據和讓模型自動標注的一些想法
最近，在學習機器學習的分類問題，數據是一個問題，我們用一些數據訓練，發現，訓練的數據對好的圖片識別率高，對不好的圖片識別率低， 雖然通常好的圖片比較多，但是就像svm一樣，支持邊界的就那幾個點，所以決定分類邊界的往往是分錯的點。但這並不絕對，因為好的數據 可以決定大的邊界，差的數據決定小的邊界，因此，這就產生了好幾種方案： 方案一： 用所有數據 如果數據量大，取局部手動標注 訓練一個初步模型，並 ...
2017-09-14 10:15 0 1131 推薦指數：
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