过采样技术详细介绍计划在公众号重新更新此贴，更系统的介绍过采样，同时把本文剩余部分也补充完整。本文详细介绍过采样的基本原理，与相关注意事项，分别从过采样作用、采样定理、ADC量化噪声、过采样原理、过采样的失效、过采样中的低通滤波、总结七个方面对过采样进行详细的阐述，前后相关联，建议从头慢慢看。转载请注明原文地址：一、过采样的作用，过采样是用来干嘛的二、香浓采样定理，奈氏采样定理三、ADC量化噪声四
这几天在调试图像采集和图像压缩的程序，遇到一些问题，暂时记录一下！ 1、图像采集的基本流程是：FPGA通过CameraLink得到相机输出的RAW data，在DDR3在做个缓存，最后通过UDP协议从千兆网口输出至上位机。整个处理流程没有对数据做算法方面的处理，程序结构上比较简单。程序调试过程中遇到的问题也不是很多，主要为跨时钟域的信号和数据的处理，还有数据存取时序的问题，开始调试因为这
1. 为什么类别不平衡会影响模型输出？大部分模型的默认阈值为输出值的中位数。比如逻辑回归的输出范围为[0,1]，当某个样本的输出大于0.5就会被划分为正例，反之为反例。在数据的类别不平衡时，采用默认的分类阈值可能会导致输出全部为反例，产生虚假的高准确度，导致分类失败。因此很多答主提到了几点：1. 可以选择调整阈值，使得模型对于较少的类别更为敏感 2. 选择合适的评估标准，比如ROC或者F1，而不是
转载
2023-11-03 09:10:35
171阅读
算法思想SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成
转载
2024-01-27 19:38:08
370阅读
（1）现有的研究 处理类不平衡的方法要么改变算法本身，要么把不同类的错误分类成本纳入分类过程，要么修改用于训练分类器的数据。重新采样训练数据可以过采样或欠采样。过采样技术要么重复现有样本，要么生成人工数据。SMOTE算法被提出用来避免随机过采样带来的过拟合问题。SMOTE不仅仅复制现有的观察结果，而是生成样本。具体来说，SMOTE随机选择的少数类别样本及其邻近的少数类别样本之间进行线性
转载
2023-11-30 15:22:36
226阅读
采样：2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可 以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若 R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域 ，而分布在音频频带之内
转载
2023-11-14 09:51:19
105阅读
作者 | 萝卜 本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分： 原理介绍Python实战原理介绍 与其花大量的时间对建好的模型进行各种
关于Alias Method的介绍的比较好的是一个外国Blog： Darts, Dice, and Coins: Sampling from a Discrete Distribution，以下的介绍也主要参考这篇Blog里的算法。 问题：比如一个随机事件包含四种情况，每种情况发生的概率分别为： 12,13,112,11212,13,112,112，问怎么用产生符合这个概率的采样方法
转载
2024-08-11 17:08:03
115阅读
采样问题是数据科学中的常见问题，对此，WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 分享了数据科学家需要了解的 5 种采样方法，AI 开发者将文章编译整理如下。数据科学实际上是就是研究算法。我每天都在努力学习许多算法，所以我想列出一些最常见和最常用的算法。本文介绍了在处理数据时可以使用的一些最常见的采样技术。 简单随机抽样假设您要选择一个群体的子集，其中该子集的每
转载
2024-06-27 06:29:41
130阅读
AD转换的过采样技术一般分三步：1高速（相对于输入信号频谱）采样模拟信号2数字低通滤波3抽取数字序列。采用这项技术，既保留了输入信号的较完整信息，降低了对输入信号频谱的要求，又可以提高采样子系统的精度。奈奎斯特采样定理 根据奈奎斯特采样定理，需要数字化的模拟信号的带宽必须被限制在采样频率fs的一半以下，否则将会产生混叠效应，
转载
2023-06-01 15:29:43
239阅读
你使用过任何ADC(Δ-Σ或SAR)并使其工作在过采样模式下吗？你是否得到了需要的结果？你遇到过什么问题吗？……以前有些关于Δ-Σ和SAR（逐次逼近型）ADC概述中，曾讨论过信噪比(SNR)和有效位数(ENOB)相关的过采样技术。过采样技术最常用于Δ-Σ型ADC，但也可用于SAR ADC。今天我们将对此做进一步讨论。过采样描述过采样是一种高性价比的过程，以大幅高于奈奎斯特频率的速率对输入信号进行采
转载
2024-05-08 19:19:15
107阅读
数据采集基础
原创
2022-10-08 16:24:04
830阅读
过采样和欠采样是处理不平衡数据集的两种常用技术，主要用于机器学习和数据挖掘中。
原创
2024-10-19 05:14:57
40阅读
【导读】深度学习推动计算机视觉、自然语言处理等诸多领域的快速发展。在AI大热和人才奇缺的今天，掌握深度学习成为进入AI领域研究和应用的必备技能。来自亚马逊主任科学家李沐将以计算机视觉的经典问题——图像分类为例，手把手地教导大家从0到1搭建深度神经网络模型。对于初学者面临的诸多疑问，提供了从环境设置，数据处理，模型训练，效果调优的完整介绍和代码演示，包括使模型快速获得良好效果的常用方法——迁移学习。
转载
2024-08-21 11:09:20
51阅读
# NLP 过采样：新手指导
在自然语言处理（NLP）领域，过采样是一种用于处理类别不平衡问题的技术。特别是在分类任务中，如果某一类别的样本数量远远少于其他类别，模型可能会偏向于性能较好的类别，从而影响模型的泛化能力。因此，过采样可以帮助我们提升模型在少数类样本上的表现。本文将通过具体的步骤指导新手实现“nlp 过采样”。
## 流程概述
在进行 NLP 过采样时，以下是常见的步骤：
|
MARK一下相关器件 本应用笔记适用于下列器件 C8051F000 C8051F001 C8051F002 C8051F005 C8051F006 C8051F010 C8051F011 C8051F012 C8051F015 C8051F016 C8051F017引言 很多应用需要使用模/数转换器 ADC 进行测量 这些应用所需要的分辨率取决于信号的动 态范围 必须测量的参数的小变化和信噪比 S
转载
2024-09-19 15:07:52
84阅读
# 实现 Spark 中的过采样
在处理不平衡数据集时，常常需要使用过采样（Oversampling）技术，以便提高模型的性能。Spark 提供了强大的数据处理能力，我们可以利用这个平台来实现过采样。本文将教你如何在 Spark 中进行过采样，主要包含以下流程：
| 步骤 | 实现内容 |
|------------|--------------
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline#分类计数
count_classes = pd.value_counts(data['Class'], sort = True).sort_index()
count_classes.plot(kind = 'bar'
SMOTE算法：过采样和欠采样是处理非平衡分类问题时的常用手段。拿二分类为例，如果训练集中阳性样本有1000个，阴性样本有10万个，两者比例为1：100严重失衡。为了一些模型的性能考虑，我们需要进行一些处理使得两者的比例尽可能接近。过采样：对少的一类进行重复选择，比如我们对1000个阳性样本进行有放回的抽样，抽5万次（当然其中有很多重复的样本），现在两类的比例就变成了1：2，比较平衡。欠采样：对多
转载
2024-10-13 15:47:59
68阅读
# Python中过采样的复制技术
在机器学习中，处理不平衡数据集是一项重要任务。不平衡的数据集可能导致模型对多数类的过度拟合，进而影响模型对少数类的识别能力。常见的处理方法之一是过采样，其中一种简单但有效的技术是复制少数类样本。这篇文章将介绍如何在Python中实现这一过程，并提供相关代码示例。
## 什么是过采样
过采样是通过增加少数类样本的数量来平衡数据集的方法。将少数类样本进行复制可
原创
2024-09-23 04:55:07
71阅读
