一、先说一个栗子米饭的例子假如现在在食堂吃饭，找了张桌子，我打了一碗饭，往这里一坐，碗放在桌上。以俯视的角度从上往下看，此时把桌子看做坐标轴，米饭为数据点，这是在二维平面上，那么数据点是由二维坐标确定的。那么碗就可以看做GMM模型二维聚类俯视图的圈，聚类的中心点自然就是在碗里。此时的桌子、碗、米饭组成的整体，就可以称之为二维平面上的一成分高斯混合模型。这个时候，突然来了个同学，也正好端着一碗米饭，
非平衡数据的处理算法层面代价敏感学习集成学习单类学习数据层面过采样欠采样混合采样特征层面分类器无关分类器独立分类器结合参考文献： 算法层面代价敏感学习核心思想：少数类样本更高代价 代表做法：代价矩阵META-cost：根据最小期望代价修改训练数据的类标记，加入到新的学习过程中集成学习核心思想：集成多个弱分类器 代表算法：BoostingBaggingAdaBoost：迭代过程中更新样本权重，增加
定义：不平衡数据集：在分类等问题中，正负样本，或者各个类别的样本数目不一致。例子：在人脸检测中，比如训练库有10万张人脸图像，其中9万没有包含人脸，1万包含人脸，这个数据集就是典型的不平衡数据集。 直观的影响就是，用这些不平衡的数据训练出来的模型，其预测结果偏向于训练数据中数据比较多的那一类，在人脸检测的例子中，就是检测器的检测结果大部分都偏向于没有检测到人脸图像。 另外一个不
一、面板数据与模型1.面板数据分类（1）短面板（N>T）和长面板(N<T)（2）动态面板(解释变量包含被解释变量的滞后值）和静态面板（3）平衡面板（每个个体在相同的时间内都有观测值）和非平衡面板2.面板数据模型（1）非观测效应模型（存在不可观测的个体效应模型）固体效应模型（fixed effects model,fe） 随机效应模型 (random effects model,re)
解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。 解决方式分为： .一、相关方法总结1、采样采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。采样分为上采样（Oversampling，过采样）和下采样（Un
目录：SMOTE算法1、不平衡数据的背景知识2、SMOTE算法的理论思想3、SMOTE模块的使用 1、不平衡数据的背景知识在实际应用中，分类问题中类别的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调，如欺诈问题，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，忠实的客户往往也是占很少一部分：在某营销活动中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往是有偏
目录1. xtbalance 命令的使用2. xtbalance 的流程2.1 生成连续时间的非平衡面板2.2 不用 xtbalance 命令的处理成平衡面板的方法2.3 xtbalance 的使用3. 非连续时间的非平衡面板的处理3.1 生成数据3.2 处理成平衡面板3.3 使用 xtbalance 的新姿势4. 非平衡面板非连续时间也没有固定间隔5. 后记 (连玉君) 重要声明 (2019.4
非平衡数据产生现象及原因非平衡数据是人工智能安全中经常遇到的问题，一方面，在采集和准备数据时，由于安全事件发生的可能性不同等因素的影响，使得训练数据存在非平衡，另一方面，机器学习模型的攻击者也可能利用非平衡数据学习所产生的分类效果在多数类上的偏斜，而成为攻击者对机器学习模型攻击的一种手段，不管哪种情况，对机器学习系统的数据进行非平衡数据处理都是非常有必要的在网络信息安全问题中，诸如恶意软件检测、S
定义各类别的出现概率不均衡的情况如信用风险中正常用户远多于逾期、违约用户；流失风险中留存用户多于流失用户隐患降低对少类样本的灵敏性。但我们建模就是要找到这少类样本，所以必须对数据加以处理，来提高灵敏性。解决方案1. 过采样对坏的人群提高权重，即复制坏样本，提高坏样本的占比。优点：简单，对数据质量要求不高缺点：容易过拟合2. 欠采样对好的人群降低权重，通过抽样，降低好样本的占比优点：简单，对数据质量
粗浅的方法，更容易上手，简单而有效！在前面的一篇推文中我们提到过，非平衡数据会影响最后的评判效果，严重的会带来过拟合的效果，即模型总是把样本划分到样本量较多的那一种。为了让模型的评判更准确，我们需要对非平衡数据进行一定的处理，主要有以下几种方式：欠采样过采样人工合成调权重在开始介绍不同的处理方式之前，我们先引入一组非平衡数据。#导入一些相关库
from sklearn.model_selectio
*==============================================================================* *===========================第2章 数据处理与图形绘制===========================* *================================================
全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/c8772099446dd.html目录1. tobalance 命令的使用2. balance 的流程2.1 生成数据2.2 不使用balance的处理流程2.3 使用balance的处理流程3. balance在非连续时间中的应用3.1 生成数据3.2 不使用balance的处理流程3.3 使用balance的处理流程4. tob
在分类问题中常常遇到一个比较头疼的问题，即目标变量的类别存在较大偏差的非平衡问题。这样会导致预测结果偏向多类别，因为多类别在损失函数中所占权重更大，偏向多类别可以使损失函数更小。处理非平衡问题一般有两种方法，欠抽样和过抽样。欠抽样方法可以生成更简洁的平衡数据集，并减少了学习成本。但是它也带来了一些问题，它会删掉一些有用的样本，尤其当非平衡比例较大时，删掉更多的样本会导致原始数据的分布严重扭曲，进而
1.背景介绍非平衡数据集是指训练数据中某一类别的样本数量远远超过其他类别的情况。这种情况在现实生活中非常常见，例如在医疗诊断领域，正常类别的样本数量远远超过疾病类别的样本数量。在这种情况下，使用传统的逻辑回归算法可能会导致模型在疾病类别上的预测性能非常差，这就是非平衡数据的问题。在这篇文章中，我们将讨论如何使用逻辑回归处理非平衡数据的问题。我们将从以下几个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算
总第97篇这一篇主要说一下机器学习中非平衡数据的处理方式以及用python如何实现.在前面的一篇推文中我们提到过，非平衡数据会影响最后的评判效果，严重的会带来过拟合的效果，即模型总是把样本划分到样本量较多的那一种。为了让模型的评判更准确，我们需要对非平衡数据进行一定的处理，主要有以下几种方式：欠采样过采样人工合成调权重在开始介绍不同的处理方式之前，我们先引入一组非平衡数据。#导入一些相关库
fro
目录用pytorch实现线性模型步骤：1.准备数据集2.设计模型（构造计算图）3.构建损失函数和优化器4.训练周期：前馈算损失，反馈算梯度，用梯度下降算法更新权重可调用对象用pytorch实现1.导入相应的库2.准备数据集3.设置学习模型4.构造损失函数和优化器5.模型训练6.画出损失函数与训练轮次的图课后练习用pytorch实现线性模型学习模型损失函数随机梯度下降（sgd）步骤：1.准备数据集2
对于平衡分布数据，准确率评估 非平衡数据，一般用敏感度、特效性、精确度、召回率等评估非平衡数据那么什么是非平衡数据呢？ 这个问题很直观， 就是样本中数据的不同类别的样本的比例相差很大， 一般可以达到 9:1 或者更高。 这种情况其实蛮常见的， 譬如去医院看病的人，最后当场死亡的比例（大部分人还是能活着走出医院的， 所以要对医生好点）。 或者搞大数据的人员中男女比例。再或者， 生长线上的正品和次品。
【前言】目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为依赖计算资源，推理耗时略长，今年出现了以YOLO为基线的关键点检测器。玩过目标检测的童鞋都知道YOLO以及各种变种目前算是工业落地较多的一类检测器，其简单的设计思想，长期活跃的社区生态，使其始终占据着较高的话题度。【演变】在ECCV 2022和CVPR
面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统计软件包中，但面板VAR模型的估计和推断通常用通用程序实现，需要一些编程技巧。摘要在本文中，我们简要讨论了广义矩量法（GMM）框架下面板VAR模型的模型选择、估计和推断，并介绍了一套Stata程序来方便地执行它们。一、简介时间序列向量自回归 (VAR) 模型起源于宏观计量经
线性回归预测的是一个连续值， 逻辑回归给出的”是”和“否”的回答逻辑回归 sigmoid函数是一个概率分布函数， 给定某个输入，它将输出为一个概率值多层感知器一层一层的往下映射，sigmoid->(-1,1)值逻辑回归损失函数1.平方差所惩罚的是与损失为同一数量级的情形 （1）mse刻画它的损失非常不恰当，因为它的概率值是在（-1,1），比如真实值是1，区分猫和狗，它的概
