正負樣本不均衡的解決辦法
轉載自：http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52658675 這幾年來，機器學習和數據挖掘非常火熱，它們逐漸為世界帶來實際價值。與此同時，越來越多的機器學習算法從學術界走向工業界，而在這個過程中會有很多困難。數據不平衡問題雖然不是最難 ...
原文：常見算法面試之樣本不均衡的解決辦法、交叉熵以及HMM、MEMM vs CRF
恢復內容開始 樣本類別不均衡的解決辦法 把數據進行采用的過程中通過相似性同時生成並插樣 少數類別數據 ，叫做SMOTE算法 對數據先進行聚類，再將大的簇進行隨機欠采樣或者小的簇進行數據生成 把監督學習變成無監督學習，舍棄掉標簽把問題轉化為一個無監督問題，如異常檢測 先對多數類別進行隨機的欠采樣，並結合boosting算法進行集成學習 . 簡單通用的算法有哪些 對較多的那個類別進行欠采樣 unde ...
2019-07-16 14:52 0 510 推薦指數：
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