非均衡樣本學習（Learning from Imbalanced Data）
非均衡樣本學習（Learning from Imbalanced Data） 1.Undersampling 1.1Informed Undersampling 2.Oversampling 2.1SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) 工具 http://imbalanced-learn.org/en/stable/index.html
相關文章
- 1. 不平衡學習（Imbalanced learning）
- 2. (轉) Learning from Imbalanced Classes
- 3. 處理不均衡的數據（imbalanced data）
- 4. Imbalanced Data
- 5. 數據集的非均衡問題(imbalanced data)和應對方法
- 6. Paper：Learning from Imbalanced Data - by H He et al.
- 7. [導讀]Learning from Imbalanced Classes
- 8. 【Machine Learning】如何處理機器學習中的非均衡數據集？
- 9. 樣本不均衡問題調研
- 10. 非均衡樣本處理的心法
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 不平衡學習（Imbalanced learning）
- 2. (轉) Learning from Imbalanced Classes
- 3. 處理不均衡的數據（imbalanced data）
- 4. Imbalanced Data
- 5. 數據集的非均衡問題(imbalanced data)和應對方法
- 6. Paper：Learning from Imbalanced Data - by H He et al.
- 7. [導讀]Learning from Imbalanced Classes
- 8. 【Machine Learning】如何處理機器學習中的非均衡數據集？
- 9. 樣本不均衡問題調研
- 10. 非均衡樣本處理的心法