目录一、基础数据分析方法二、关联数值分析方法（一）预测模型（二）关联模型三、耦合动力学仿真模型一篇方法总结及运用Matlab实现方法... 轨道不平顺是车体产生动态响应的主要激励输入，随机轨道不平顺数据被视为平稳高斯过程。当下动态检测技术
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2023-12-30 16:44:27
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什么是类别不平衡问题。其实，在现实环境中，采集的数据(建模样本)往往是比例失衡的。比如网贷数据，逾期人数的比例是极低的(千分之几的比例)；奢侈品消费人群鉴定等。1、类别不平衡数据集基本介绍在这一节中，我们一起看一下，当遇到数据类别不平衡的时候，我们该如何处理。在Python中，有Imblearn包，它就是为处理数据比例失衡而生的。pip3 install imbalanced-
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2023-12-26 21:03:56
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一、精确定位功能1：点击scrollview里面的item，检测如果item被遮挡自动滚动scrollview使当前item显示出来；功能2：点击scrollview里面的item，自动滚动scrollview使当前item居中；//
//NewBehaviourScript.cs
//
// Created by [JiangXinhou]
//
// Copyright jiangxinhou
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2024-03-16 08:08:02
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结合matlab的gui制作了一个关于汽车平稳性的系统
原创
2022-04-08 11:18:14
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此问题主要是发生在复杂的多曲面外型且曲面边缘在衔接上不平顺有台阶时较容易发生。建议处理方式如下:于Maste
原创
2022-09-30 13:40:08
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话说关于车桥耦合matlab程序，那就得来谈谈使用Newmark法进行数值积分的魅力了。在我们开始前，得先给大家展示下，这个程序的诞生是为了什么——当我们在探索不平顺车辆、无砟轨道和桥梁耦合的动力学问题时，这套程序就派上了用场。
首先，咱们得明白什么是Newmark法。Newmark法，也被称为Newmark-β法，是一种用于求解结构动力学问题的数值积分方法。它的基本思想是通过预估-校正的方式，来
# 如何处理 Python 中的类别不平衡问题
在机器学习和数据挖掘的领域中，类别不平衡是一个常见且令人头痛的问题。类别不平衡指的是数据集中某些类别的样本数量远远少于其他类别的情况。这种不平衡会导致模型的训练偏向于数量较多的类别，最终使得模型在少数类别上的预测能力不强。
在这篇文章中，我们将对如何处理类别不平衡的步骤进行详尽的讲解，从而帮助你更有效地理解和解决这个问题。以下是处理类别不平衡的流
原创
2024-09-22 07:05:25
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# Python 不平衡数据的处理
在机器学习任务中，数据集的平衡性直接影响模型的预测准确性。当数据标签的分布不均时，即某个类别样本数远多于其他类别样本数，就形成了不平衡数据集。不平衡数据集可能会导致模型偏向于多数类，从而忽略少数类的重要特征。
## 1. 不平衡数据的特点
不平衡数据通常是指某些类别的样本数量相对较少，而其他类别则有大量样本。这种情况在诸如欺诈检测、疾病预测等领域非常常见，
# 使用Python检测电压不平衡
在电力系统中，电压不平衡是一个重要的指标，它可能影响电力设备的性能和安全性。本文将指导刚入行的小白如何使用Python实现电压不平衡的检测。整个流程会被分解为几个关键步骤，所有的代码将以markdown格式提供，并附有详细的注释，帮助你更好地理解。
## 整体流程
以下是实现电压不平衡检测的步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-08-09 11:25:20
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数据不平衡是机器学习任务中的一个常见问题。真实世界中的分类任务中，各个类别的样本数量往往不是完全平衡的，某一或某些类别的样本数量远少于其他类别的情况经常发生，我们称这些样本数量较少的类别为少数类，与之相对应的数量较多的类别则被称为多数类。在很多存在数据不平衡问题的任务中，我们往往更关注机器学习模型在少数类上的表现，一个典型的例子是制造业等领域的缺陷产品检测任务，在这个任务中，我们希望使用机器学习方
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2024-07-18 20:16:17
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一、样本不均衡所谓的不均衡指的是不同类别（标签）的样本量差异非常大。样本类别分布不均衡主要出现在分类相关的建模问题上。样本不均衡将导致样本量小的分类所包含的特征过少，并很难从中提取规律；即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和健壮性将很差。样本不均衡从数据规模的角度分为：大数据分布不均衡：例如1000万条数据集中，50万条的小
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2023-10-05 18:17:42
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概述定义数据不平衡分类是对各类别间样本的数目相差较大的数据集进行分类。例如：二分类问题中，一个样本总数为100，80个样本被标为类别1，剩下的20个样本被标为类别2。类别1比类别2的样本总数为4:1。这是一个不平衡的数据集。实际生活中，故障检测，癌症检测，石油勘探都是不平衡数据。传统分类器对于不平衡数据的不适用性传统分类方法有：决策树法，朴素贝叶斯分类器，支持向量机，K近邻法，多层感知器等。其中，
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2023-11-10 13:35:58
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车桥耦合matlab程序。
使用newmark法进行数值积分，考虑不平顺车辆-无砟轨道-桥梁耦合的动力学求解全套代码。
车桥共舞：当数学遇见工程实践的诗
对于土木工程学子或MATLAB的爱好者和爱好者，理解车辆、无砟轨道以及桥梁间的复杂动态交互总是离不开强大的数值工具和精准的求解过程。今日，我将分享如何用MATLAB的Newmark法来实现这一关键交互行为的耦合动态学问题求解，展示程序的一
首先，我们来讲一下单标签，单标签的概念就是没有结尾标签。比如img br hr link 等 单标签最后的那个斜杠可加可不加，但是不要这样做，一定要加上反斜杠！。单标签的概念比较简单，在这里就不多做讲解了。 在这里引入一下html页面的一些特殊符号： 空格 = 这里注意，& 和 ; 一个都不能少， 之前，我们一直采用background的方式来增加背景颜色，backg
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2024-01-06 20:06:29
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一、数据不平衡1.1 什么是数据不平衡在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。不平
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2023-12-16 18:37:00
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本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）开始。除了生成尽可能多的数据见解和信息，它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在分析用于分类的数据集时，
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2023-09-14 22:33:34
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类别不平衡问题会造成这样的后果：在数据分布不平衡时，其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别：输出多数类会带来更高的分类准确率，但在我们所关注的少数类中表现不佳。
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2023-05-24 11:07:02
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1. 数据不平衡问题所谓的不平衡指的是不同类别的样本量差异非常大，或者少数样本代表了业务的关键数据(少量样本更重要)，需要对少量样本的模式有很好的学习。样本类别分布不平衡主要出现在分类相关的建模问题上。 样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据不均衡。分布不均衡两种:大数据分布不均衡——整体数据规模较大，某类别样本占比较小。例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比5万条的
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2023-11-30 15:42:23
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## Python数据不平衡处理
### 引言
在机器学习中，我们经常会遇到数据不平衡的问题，即某个类别的样本数量远远少于其他类别。这种情况下，模型可能会对多数类别进行过度拟合，而对少数类别进行忽视。为了解决这个问题，我们需要进行数据不平衡处理。
本文将介绍如何使用Python进行数据不平衡处理，包括下采样和过采样两种常见的处理方法。
### 数据不平衡处理流程
下面是处理数据不平衡的一
原创
2023-07-29 14:53:30
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# Python数据不平衡问题的探索与解决
在数据科学与机器学习的领域中，数据不平衡性是一个常见且重要的问题。简而言之，当我们处理分类任务时，如果某一类别的样本数量远远超过其他类别，则会导致模型对这些样本的不良泛化能力。这通常会影响到模型的性能，尤其是在预测小类别时，准确率和召回率往往会受到影响。
## 什么是数据不平衡？
数据不平衡意味着在数据集中，某些类别的数据点远多于其他类别。这种现象
原创
2024-10-28 05:03:48
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