工業界機器學習典型問題: 正負樣本分布極不均勻(通常<1:10000），有什么較好的方案構造訓練集的正負樣本分布？構造后如何解決訓練數據與預測的分布不一致？ 上采樣、下采樣、代價敏感，沒什么好辦法。 這個之前調研過，主要分重采樣和欠采樣！這種不平衡是因為比率的不平衡 ...

一 利用不均勻硬幣產生等概率 問題描述：有一枚不均勻的硬幣，拋出此硬幣后，可用foo()表示其結果。已知foo()能返回0和1兩個值，其概率分別為0.6和0.4。問怎么利用foo()得到另一個函數，使得返回0和1的概率均為0.5。 問題分析：分析連續拋出兩次硬幣的情況，正反面的出現有四種情況 ...

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。當我們采用哈希對象進行數據存儲時，對整個 Redis 而言，就經過了兩層哈希存儲。 哈希對象 ...

碰到樣本數據類別不均衡怎么辦？ 如果有 10000個樣例， 做二分類，9990條數據 都屬於 正類1， 如果不處理的話 預測全部結果為 1， 准確率也為 99%，但這顯然不是想要的結果。 碰到這樣樣本很不平衡的樣例，應該怎樣做。 前期數據准備 1. 欠采樣 ...

##基礎概念 類別不均衡是指在分類學習算法中，不同類別樣本的比例相差懸殊，它會對算法的學習過程造成重大的干擾。比如在一個二分類的問題上，有1000個樣本，其中5個正樣本，995個負樣本，在這種情況下，算法只需將所有的樣本預測為負樣本，那么它的精度也可以達到99.5%，雖然結果的精度很高，但它 ...

在實際中，訓練模型用的數據並不是均衡的，在一個多分類問題中，每一類的訓練樣本並不是一樣的，反而是差距很大。比如一類10000，一類500，一類2000等。解決這個問題的做法主要有以下幾種： 欠采樣：就是把多余的樣本去掉，保持這幾類樣本接近，在進行學習。（可能會導致過擬合） 過采樣：就是增加比較 ...

　　在機器學習的實踐中，我們通常會遇到實際數據中正負樣本比例不平衡的情況，也叫數據傾斜。對於數據傾斜的情況，如果選取的算法不合適，或者評價指標不合適，那么對於實際應用線上時效果往往會不盡人意，所以如何解決數據不平衡問題是實際生產中非常常見且重要的問題。 什么是類別不平衡問題 ...

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。當我們采用哈希對象進行數據存儲時，對整個 Redis 而言，就經過了兩層哈希存儲。 哈希對象 ...