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类别平衡损失函数.（1）类别平衡损失用来处理不平衡数据集的问题，方法主要是通过引入一个加权因子，这个因子则和有效样本数成反比。.（2）假设输入样例的标签为，这里表示类别总数。.假设模型得到的概率分布，这里。.定义损失函数为，假设...
期刊论文[1]基于聚类欠采样的集成不均衡数据分类算法[J].武森,刘露,卢丹.工程科学学报.2017(08)[2]Atlas测井仪GR曲线扩径校正方法的改进及应用效果[J].夏竹,赵磊,李凯,王志宝,张胜,赵师权.石油地球物理勘探.2016(S1)[3]基于自适应K值选择的K近邻算法
面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究论文研读笔记.高维不平衡数据的特征（属性）较多，类标号中的类别分布不均匀的数据。.高维数据分类难本质问题：.1.密度估计难问题;2.维数灾难：特征数增加意味着分类所需的样本数量的增加;3.Hughes问题：给出...
这类不平衡指的是分类类别上的不平衡，在数据集（dataset-levelimbalance）或者是一个batch（mini-batch-levelimbalance）中都会存在。但是遗憾的是，这一类的不平衡并没有太大的引起现阶段目标检测研究的重视。4.2Foreground-BackgroundClass
数据不平衡怎么办机器学习中的一个难题就是遇到数据的标签（label）不平衡（imbalance）的数据，如果不做任何处理就直接训练模型，模型效果一般不是很理想。在实际项目中，这种问题会经常遇到。举两个例子我需要给某银行建立一套反洗钱...
如何解决不平衡问题.1.从数据角度.主动获取：获取更多的少量样本数据.针对少量样本数据，可以尽可能去扩大这些少量样本的数据集，或者尽可能去增加他们特有的特征来丰富数据的多样性。.譬如，如果是一个情感分析项目，在分析数据比例时发现负样本...
典型的原始数据分布，以及可能的无标记数据分布而具体的实验结果如下表所示。我们可以清楚看到，利用无标记数据，半监督学习能够显著提高最后的分类结果，并且在不同的(1)数据集，(2)base学习方法，(3)标记数据的不平衡比率，(4)无标记数据的不平衡比率下，都能带来一致的提升。
第66-67页.本篇论文共67页，点击这进入下载页面。.更多论文.不平衡数据分类方法研究.基于YARN的工业大数据处理平台研究.关联规则算法的研究与改进.基于Hadoop平台的K-Medoids聚类算法.概念三元格构造算法研究.基于Hive的数据仓库变更数据更新算.
不平衡学习的方法.解决方法主要分为两个方面。.第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某种策略进行抽样，从而让我们的数据相对均衡一些；.第二种方案从算法的角度出发，考虑不同误分类情况...
基于GAN的不平衡数据增强算法及其应用研究.李哲.【摘要】：随着机器学习和数据挖掘的快速发展,越来越多的研究通过学习挖掘海量数据中的规律和特征,来实现更加准确的预测和推断。.对海量数据进行自动分类能够大大的提高人们获取信息的效率。.传统的...
类别平衡损失函数.（1）类别平衡损失用来处理不平衡数据集的问题，方法主要是通过引入一个加权因子，这个因子则和有效样本数成反比。.（2）假设输入样例的标签为，这里表示类别总数。.假设模型得到的概率分布，这里。.定义损失函数为，假设...
期刊论文[1]基于聚类欠采样的集成不均衡数据分类算法[J].武森,刘露,卢丹.工程科学学报.2017(08)[2]Atlas测井仪GR曲线扩径校正方法的改进及应用效果[J].夏竹,赵磊,李凯,王志宝,张胜,赵师权.石油地球物理勘探.2016(S1)[3]基于自适应K值选择的K近邻算法
面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究论文研读笔记.高维不平衡数据的特征（属性）较多，类标号中的类别分布不均匀的数据。.高维数据分类难本质问题：.1.密度估计难问题;2.维数灾难：特征数增加意味着分类所需的样本数量的增加;3.Hughes问题：给出...
这类不平衡指的是分类类别上的不平衡，在数据集（dataset-levelimbalance）或者是一个batch（mini-batch-levelimbalance）中都会存在。但是遗憾的是，这一类的不平衡并没有太大的引起现阶段目标检测研究的重视。4.2Foreground-BackgroundClass
数据不平衡怎么办机器学习中的一个难题就是遇到数据的标签（label）不平衡（imbalance）的数据，如果不做任何处理就直接训练模型，模型效果一般不是很理想。在实际项目中，这种问题会经常遇到。举两个例子我需要给某银行建立一套反洗钱...
如何解决不平衡问题.1.从数据角度.主动获取：获取更多的少量样本数据.针对少量样本数据，可以尽可能去扩大这些少量样本的数据集，或者尽可能去增加他们特有的特征来丰富数据的多样性。.譬如，如果是一个情感分析项目，在分析数据比例时发现负样本...
典型的原始数据分布，以及可能的无标记数据分布而具体的实验结果如下表所示。我们可以清楚看到，利用无标记数据，半监督学习能够显著提高最后的分类结果，并且在不同的(1)数据集，(2)base学习方法，(3)标记数据的不平衡比率，(4)无标记数据的不平衡比率下，都能带来一致的提升。
第66-67页.本篇论文共67页，点击这进入下载页面。.更多论文.不平衡数据分类方法研究.基于YARN的工业大数据处理平台研究.关联规则算法的研究与改进.基于Hadoop平台的K-Medoids聚类算法.概念三元格构造算法研究.基于Hive的数据仓库变更数据更新算.
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基于GAN的不平衡数据增强算法及其应用研究.李哲.【摘要】：随着机器学习和数据挖掘的快速发展,越来越多的研究通过学习挖掘海量数据中的规律和特征,来实现更加准确的预测和推断。.对海量数据进行自动分类能够大大的提高人们获取信息的效率。.传统的...
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