这里写目录标题1. 定义2.常用处理方法2.1 欠采样2.1.1方法一（随机删除）：2.1.2方法二（原型生成Prototype generation）：2.2 过采样2.2.1 方法一（随机复制）：2.2.2 方法二（样本构建）：2.3 模型算法 1. 定义数据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（少量样更重要），需要对少量样本的模式有很好的学习。样本类别分
表大小SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO;
COUNT(*)
----------
1751
SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ;
COUNT(*)
----------
1807
SQL> select count(*) from
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2024-07-28 11:05:40
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解决样本不均衡的问题很多，主流的几个如下：1.样本的过采样和欠采样。2..使用多个分类器进行分类。3.将二分类问题转换成其他问题。4.改变正负类别样本在模型中的权重。 一、样本的过采样和欠采样。1.过采样：将稀有类别的样本进行复制，通过增加此稀有类样本的数量来平衡数据集。该方法适用于数据量较小的情况。2.欠抽样：从丰富类别的样本中随机选取和稀有类别相同数目的样本，通过减少丰富
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2023-07-28 09:18:19
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Data Skew
数据倾斜是数据挖掘中的一个常见问题，它严重影响的数据分析的最终结果，在分类问题中其影响更是巨大的，例如在之前的文本分类项目中就遇到类别文本集合严重不均衡的问题，本文主要结合项目实验，介绍一下遇到数据不均衡问题时的常见解决方法。
数据倾斜的解决方法 1.过采样和欠采样 过采样 过采样是处理样本不均衡的一个基本解决方法，其
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2024-07-28 22:27:50
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# 深度学习中的样本分布不均衡处理指南
在深度学习中，样本分布不均衡是一个常见的问题，它会导致模型在训练过程中偏向于样本数量较多的类别，从而影响模型的性能。以下，我将帮助你逐步理解如何处理这个问题。
## 处理流程
首先，让我们明确处理样本分布不均衡的步骤。以下是一个简要的处理流程序表：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-10-17 11:11:53
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# 深度学习中解决样本分布不均的教程
在深度学习中，样本分布不均的问题是一个常见的挑战，尤其是在分类任务中。如果某个类别的样本明显少于其他类别，模型可能会偏向于那些样本较多的类别，而忽视样本较少的类别。为了帮助初学者理解如何解决这一问题，以下是一个详细的流程，包括所需的步骤、示例代码和注释。
## 解决方案流程
以下是解决样本分布不均问题的基本流程：
| 步骤 | 说明
39 条精选讨论（选自165条原始评论和转发） 机器学习那些事儿 2014-11-15 17:48工业界机器学习典型问题: 正负样本分布极不均匀(通常<1:10000），有什么较好的方案构造训练集的正...
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2016-09-21 14:07:00
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39 条精选讨论（选自165条原始评论和转发） 机器学习那些事儿 2014-11-15 17:48工业界机器学习典型问题: 正负样本分布极不均匀(通常<1:10000），有什么较好的方案构造训练集的正...
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2016-09-21 14:07:00
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Ceph是一个开源的分布式存储系统，被广泛应用于云计算和大数据平台中。但是在实际使用过程中，有时会出现数据分布不均匀的情况，这种情况会对系统的性能和可靠性造成影响。
数据分布不均匀指的是在Ceph集群中，不同的存储节点上存储的数据量差异较大。这可能是由于数据的写入方式不当、部分存储节点负载过高或者磁盘容量不足等原因造成的。当数据分布不均匀时，会导致一些存储节点负载过高，而另一些存储节点空闲，从而
原创
2024-03-08 10:00:11
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(1) 数据层次的方法欠采样欠采样（undersampling）法是去除训练集内一些多数样本，使得两类数据量级接近，然后在正常进行学习。这种方法的缺点是就是放弃了很多反例，这会导致平衡后的训练集小于初始训练集。而且如果采样随机丢弃反例，会损失已经收集的信息，往往还会丢失重要信息。欠采样改进方法1但是我们可以更改抽样方法来改进欠抽样方法，比如把多数样本分成核心样本和非核心样本，非核心样本为对预测目标
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2023-11-03 13:57:03
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# Yarn 集群任务分布不均匀的实现指南
## 引言
在现代大数据处理和分布式计算中，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统的一部分，提供了一个强大的资源管理功能。然而，有时在Yarn集群上执行任务时，会遇到任务分布不均的问题，这可能会导致资源浪费和效率降低。本文将指导你如何识别和解决Yarn集群任务分布不均的问题。
## 整体流
Ceph是一个针对大规模分布式存储的开源软件项目，为用户提供高性能、高可靠性的存储解决方案。然而，在实际应用中，由于各种不可控因素的存在，有时会出现Ceph集群存储不均匀的情况，这不仅会影响数据的读写速度，还可能导致整个存储系统的稳定性受到影响。
不均匀的存储分布可能表现在多种方面，比如集群中部分节点存储负载过重，而其他节点资源利用率较低；部分PG（Placement Group）负载过重，导致
原创
2024-03-11 10:50:36
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# 如何处理 Spark 中的键分布不均匀问题
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个被广泛使用的框架。处理数据时，键的分布不均匀可能会导致性能问题，比如某些任务执行缓慢而其他任务则较快完成。本文将指导您如何实现和解决 Spark 中键分布不均匀的问题。
## 处理键分布不均匀的整体流程
下表总结了处理过程中的关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
数据集使用的是hnSentiCorp_htl_all 数据概览： 7000 多条酒店评论数据，5000 多条正向评论，2000 多条负向评论字段说明字段说明label1 表示正向评论，0 表示负向评论review评论内容导包import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt查看部分数据data = pd
一、概述公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象，其中有一个datanode使用了65%，而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题，当然hadoop提供了解决方案，就是使用balancer，默认进行的是datanode级别的数据均衡，但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡，hadoo
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2023-12-03 08:56:03
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Python计算类库(Numpy)Python计算库（Numpy）思维导图1. Numpy是什么？NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，基本上成
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2023-11-06 14:10:19
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在机器学习应用中，类别不均衡的问题常常导致模型偏向于预测占比最大的类别，这种现象称为“机器学习不均匀下采样”。为了解决这个问题，我们通常会采用下采样方法，即通过减少主导类的数据量，使得各类别的样本数更加均衡。本文将记录解决“机器学习不均匀下采样”问题的具体过程。
### 环境准备
要进行机器学习不均匀下采样的实验，我们需要一些基本环境与依赖。
#### 前置依赖安装
- Python 3.x
1.背景介绍在大规模分布式系统中，数据分区和负载均衡是实现高性能和高可用性的关键技术。HBase是一个分布式、可扩展的列式存储系统，它基于Google的Bigtable设计。在HBase中，数据分区和负载均衡是实现高性能和高可用性的关键技术。本文将讨论HBase数据分区和负载均衡的核心概念、算法原理、最佳实践以及实际应用场景。1. 背景介绍HBase是一个分布式、可扩展的列式存储系统，它基于Goo
最近在学习Flink，不可避免的需要用到kafka消息中间件，下面介绍下单机部署流程1.下载2.4.1版本我的Flink版本是1.12，对应的kafka版本要使用2.4.1的 我们下载 kafka_2.11-2.4.1这个版本，2.11是scala版本http://kafka.apache.org/downloads2.上传解压tar包 tar -zxvf kafka_2.11-2.4.
# HBase如何查看数据分布不均匀
## 引言
HBase是一个开源的分布式、面向列的NoSQL数据库，常用于处理海量数据。在使用HBase时，我们经常需要关注数据的分布情况，以便进行性能优化和负载均衡。本文将介绍如何通过HBase提供的工具和API来查看数据分布是否均匀，以及如何解决分布不均匀的问题。
## 问题描述
假设我们有一个HBase表，其中存储了用户信息，包括用户ID、姓名和年龄
原创
2023-09-24 08:56:54
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