文章目录1 相关知识（提前了解版）1.1 豆瓣影评数据爬取——基于R1.2 中文分词1.3 关键词主题分类2 数据采集及预处理2.1 数据来源2.2 数据采集代码（采集+存储）2.3 数据预处理思路2.3.1 中文分词代码2.3.2 文本稀疏矩阵生成代码2.4 主题模型构建（代码+分析）3 完整程序 项目背景：本项目旨在通过网络爬虫技术，成功抓取某影评平台上的660条关于电影《我和我对家乡》的热
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2024-08-02 15:38:10
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## R语言中的欠采样技术
在数据科学与机器学习领域，处理不平衡数据集是一个常见的挑战。特别是在分类问题中，数据的类别分布可能严重不均，会导致模型偏向于多数类，从而影响预测准确性。这时，欠采样(Undersampling)技术便成为了一种有效的解决方案。
### 什么是欠采样？
欠采样是通过减少多数类样本的数量，以此来平衡数据集中各类别的样本数量。尽管它的优点是能够减少计算成本并防止模型过拟
# SMOTE重采样在R语言中的应用
在数据科学领域，数据不平衡问题是一项常见挑战，特别是在分类任务中，某些类别的样本远多于其他类别。为了应对这一问题，SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）方法被广泛应用。本文将介绍如何在R语言中使用SMOTE重采样，并提供相关代码示例。
## 什么是SMOTE？
SMOTE是一种过采样技术，通过在
# SMOTE过采样在R语言中的应用
在机器学习中，类别不平衡的问题经常困扰着我们，尤其是在分类任务中。这时，我们可以采用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）过采样技术来生成合成样本，从而提升模型的表现。本文将带你通过具体步骤实现SMOTE过采样，并提供示例代码与详细解释。
## 整体流程
我们将分为以下几个步骤来实现SMOTE过
原创
2024-10-05 04:33:37
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Sample 函数用法：sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL)Arguments x - 可以是含有一个或多个元素的向量或只是一个正整数。x的长度为1时，那么便从1：x中抽取样本。size - 非负整数，从总体抽取样本的个数replace - 是否有放回抽样prob - 用于获得要采样的向量元素的概率权重向量。
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2020-02-16 14:00:00
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（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
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2023-11-30 15:22:36
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SMOTE原理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
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2024-06-25 10:56:04
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# 如何在R中实现欠采样（Under Sampling）函数
欠采样（Under Sampling）是一种用于处理不平衡数据集的常用技术。在许多机器学习任务中，类别不平衡可能导致模型对少数类的预测能力降低。通过欠采样，我们可以减少多数类样本的数量，从而提高模型的性能。
在本文中，我们将通过一个具体的例子逐步教会您如何在R中实现欠采样。我们将包括每一步该做的事情，并提供必要的代码和注释。
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今天信号与系统课程进行到信号频谱分析应用的第二部分内容：信号的采样与恢复。相比于信号的调制与解调，这部分的内则会在同学们的学习和生活中会更多的碰到。
▲ 图1 欠采样封面 信号的采样与回复是连接连续时间信号和离散时间信号的桥梁，也是将计算机应用到处理实际物理信号的必要过程。采样定理在其中起到核心作用，掌握其中的理论基础则需要同学对刚刚第三章学习的傅里叶变换中时域和频域之间的离散和周期的对偶
什么是样本不平衡对于二分类问题，如果两个类别的样本数目差距很大，那么训练模型的时候会出现很严重的问题。举个简单的例子，猫狗图片分类，其中猫有990张，狗有10张，这时候模型只需要把所有输入样本都预测成猫就可以获得99%的识别率，但这样的分类器没有任何价值，它无法预测出狗。
类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中正负样本数目差距很大的情况。生活中有很多类别不平衡的例子，如工业产
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2023-11-01 14:34:45
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### 如何实现“Borderline SMOTE R语言”
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在R语言中实现Borderline SMOTE算法。Borderline SMOTE是一种常用的过采样技术，用于处理类别不平衡的数据集，通过合成新的少数类样本来平衡不同类别的样本数量。
#### 整体流程
首先，让我们来看一下实现Borderline SMOTE算法的整体流程。可以使用以下
原创
2024-06-23 03:41:14
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在数据科学和机器学习的世界中，R语言已经成为了广泛使用的工具之一。在数据预处理过程中，SMOTE（合成少数类过采样技术）是一种常用的方法，用于解决类别不平衡问题。不幸的是，使用SMOTE时，许多用户可能会遇到类似“Error in SMOTE”的错误，这在模型训练和评估中造成了困扰。这篇博文将详细记录如何解析和解决“R语言Error in SMOTE”的问题，以帮助更多的用户避免类似的困扰。
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文章目录过采样与欠采样1、采样介绍2、过采样2.1 随机采样：2.2 SMOTE采样
原创
2023-01-17 08:31:25
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基本原理1.生成关于x1~N(5,3)，x2～N（100,10），error～N（0,1） 2.自己定一个实际对线性回归模型，并计算得到真实的y y = 1.5+0.8x1+1.8x2+error 3.对x1，x2 进行线性拟合，当然这里也可以自写函数用最小二乘法原理，进行参数对估计 4.提取的每一个beta1，beta2 5.计算他的均方误差，计算公式代码k = 100000 # 定义实验次数
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2023-06-07 14:35:18
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欠采样方法总结从数据样本层面解决样本不平衡的方法，欠采样就是从多数类中删除样本 欠采样方法总结随机欠采样Edited Nearest Neighbours (ENN)Tomek LinksEasyEnsembleBalanceCascade原型选择和原型生成 随机欠采样从多数类别样本中随机选取一些剔除掉。使多数类别样本数目和少数类别样本数目相当，组成新的数据集。 缺点：可能会导致丢弃含有重要信息的
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2024-05-14 20:03:12
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（1）准备数据过程中，遇到了缺失值的问题。以往都是自己手动写代码，用缺失值样本所在类别的均值或者众数替换掉，结果今天发现，DMwR2包就有处理缺失值的函数，而且思想一致【大哭】 先奉上代码：• install.packages("DMwR2");
• library(DMwR2) ;
• knnImputation(YourDataFrame)&
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2023-05-29 12:34:05
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一、视频采集视频采集把模拟视频转换成数字视频，并按数字视频文件的格式保存下来。所谓视频采集就是将模拟摄像机、录像机、LD视盘机、电视机输出的视频信号，通过专用的模拟、数字转换设备，转换为二进制数字信息的过程。在视频采集工作中，视频采集卡是主要设备，它分为专业和家用两个级别。专业级视频采集卡不仅可以进行视频采集，并且还可以实现硬件级的视频压缩和视频编辑。家用级的视频采集卡只能做到视频采集和初步的硬件
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2024-08-26 22:54:03
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什么是样本不平衡对于二分类问题，如果两个类别的样本数目差距很大，那么训练模型的时候会出现很严重的问题。举个简单的例子，猫狗图片分类，其中猫有990张，狗有10张，这时候模型只需要把所有输入样本都预测成猫就可以获得99%的识别率，但这样的分类器没有任何价值，它无法预测出狗。类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中正负样本数目差距很大的情况。生活中有很多类别不平衡的例子，如工业产品
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2023-10-12 11:38:26
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# 使用R语言实现SMOTE（合成少数类过采样技术）
在机器学习中，数据集的类别不平衡问题可能导致学习模型的偏差。为了解决这个问题，SMOTE（合成少数类过采样技术）是一种常用方法，它通过合成少数类的新样本来增大其在数据集中的比例。本文将教会你如何在R语言中实现SMOTE，特别是利用其官网的资源和工具。
## 整个流程
我们可以将这个过程分为几个主要步骤。以下是实现SMOTE的流程表：
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原创
2024-08-05 08:04:31
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R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。不平衡分类是一种有监督学习，但它处理的对象中有一个类所占的比例远远大于其余类。比起多分类，这一问题在二分类中更为常见。不平衡
