文章目录常见方法1.异常处理2.特征归一化/标准化3.数据分桶4.缺失值处理5.特征构造6.特征筛选7.特征降维8.代码演练9.经验总结 常见方法1.异常处理通过箱线图分析删除异常值BOX-COX转换(处理有偏分布)： 是统计建模中常用的一种数据变换，用于连续的响应变量不满足正态分布的情况。Box-Cox变换之后，可以一定程度上减小不可观测的误差和预测变量的相关性。长尾截断2.特征归一化/标准
如果代码质量是区分软件系统好坏的标准，那么数据质量便是区分AI系统智能化的标准。对模型来说，使用正确的数据不可或缺。而实际训练中，常出现场景数据分布不均衡的现象，长尾数据就是其中一个特例。长尾数据是指数据集中某些类别数量较少，而其他类别样本数较多的不平衡“长尾”状态。例如在自然语言处理中，一些少见的词汇出现频率很低，而常见的词汇出现频率很高；在图像识别中，一些罕见的物体出现的频率很低，而常见的物体
长尾数据分布问题即少数类占大部分数据，而大多数类的代表性不强、数据量不足。 针对该问题： 重采样 过采样增加了来自小类别的重复样本，可能导致模型过拟合。为解决这个问题，可以从相邻的样本中插入新的样本，或者对辅类合成新的样本。然而，由于新样本中的噪声，模型仍然容易出错。(简单的数据扩增会引入噪声) 每 ...
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2021-09-03 16:56:00
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BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition一、背景介绍1.长尾效应长尾分布比较常见，指的是数据集中少量类别占总数据集比重较大。如果使用带有长尾分布的数据集去直接训练分类网络的话，就会导致对于占比较大的类别能够较好的预测，占比较小的类别不能够较好的预测。这样做，模型
回归和分类问题的理解回归与分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间 回归问题与分类问题本质上都是要建立映射关系： 而两者的区别则在于： 对于回归问题，其输出空间B是一个度量空间，即所谓“定量”。也就是说，回归问题的输出空间定义了一个度量在实际操作中，我们确实常常将回归问题和分类问题互相转化如（分类问题回归化；回归问题分类化）Logistic Regression和Linear Regressi
这篇cvpr2019的论文主要提出了一个损失函数Class-Balanced Loss用来处理数据长尾问题长尾问题是由于分类问题中数据集每类的数据量不同，导致分类准确度下降。举个极端点的例子有助于理解：A、B二分类问题，数据集中，A、B数据量比例为999：1，为了减少损失值，网络很自然的将所有图片都分到A类，这样准确率为99.9%，但是明显这个网络不能用。为了解决长尾问题，前人也提出了不少办法，比
在深度学习训练中，除了设计有效的卷积神经网络框架外，更重要的是数据的处理。在训练之前需要对训练数据进行预处理。比如在目标检测网络训练中，首先需要划分训练集和测试集，然后对标签、边界框等进行处理后才能送入网络进行训练，本文章以VOC数据集格式为例，对数据集进行预处理后送入目标检测网络进行训练。【附代码】目录划分训练集和测试集继承Dataset函数 读取图像和bbox信息 图像缩放
长尾分布（long-tail distribution）和长尾效应1、长尾效应作者：赵澈 长尾效应其实是幂率分布的通俗提法，在物理上也被称为无标度现象，这种现象在自然界与社会生活中都相当地常见，可参考幂律分布_互动百科。里面也提到之所以叫无标度，是因为「系统中个体的尺度相差悬殊，缺乏一个优选的规模」。如下图这般，极少数个体（横轴）对应极高的值（纵轴），而拥有极低值的个体，数量却占总体的绝大多数。形
长尾理论定义：文化和经济重心正在加速转移，从需求曲线头部的少数大热门（主流产品和市场）转向需求曲线尾部的大量利基产品。一个没有货架空间的限制和其他供应瓶颈的时代，面向特定小群体的产品和服务可以和主流热度具有同样的经济吸引力。新的供给必须有新的需求相伴。否则，长尾会逐渐枯萎。衡量长尾：供给多样性，加入到长尾中人的数量。三个结论：产品种类的长尾远比我们想象的要长现在可以开发长尾所有利基产品一旦集合起来
，我们处理的标准数据通常都有一个基本假设，即该数据集各类别对应的样本数量是近似服从均匀分布的，即类别平衡。但现实生活中的数据往往呈现较极...
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2020-08-13 12:35:30
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Posted on 2012-10-11不少人一定看过《长尾理论》这本书，它是由美国《连线》杂志主编克里斯·安德森所著，阐述的是：商业和文化的未来不在于传统需求曲线上那个代表“畅销产品”的头部，而是那条“冷门商品”经常被人遗忘的长尾。比如在线书籍销售、淘宝等等，都在证明着这个理论~但在时间管理和效率方面，它又意味着什么呢？我们先看看下面两张图：通常我们持续专注的时间越长，精力会逐渐下降，只有开始的
文章目录一、前言二、长尾分布数据2.1 什么是长尾分布2.2 解决办法2.2.1 数据级方法2.2.2 算法级方法 一、前言最近在阅读文献的时候，遇到了一个新的名词：long-tailed distribution对于这个名词，不是很理解，查找资料得出长尾分布数据集的含义。二、长尾分布数据2.1 什么是长尾分布长尾分布数据是一种偏态分布，是指几个类别（亦叫头类）包含大量的样本，而大多数类别（亦叫
求13的298次方的最后三位数是多少？public static void main(String[] args){ BigInteger num=new BigInteger("13"); num=num.pow(298); String str=num.toString(); char[] i=str.toCharArray(); for(int a=i.leng
原创
2022-11-01 11:14:58
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论文：https://arxiv.org/pdf/2104.11057.pdf 讨论 3 个关于医学影像分析的挑战，以及相应的解决方案。首先，论
前言长尾分布在分类任务中会提到这个名,这是因为长尾分布这个现象问题会导致在训练过程中会出现出错率高的问题，影响了实验结果。这里要说的是，长尾分布是一种现象，有的地方说是一种理论或定律，我感觉这样说不太确切，因为长尾分布并非是一种普遍现象，不能将所有的数据分布或者现象都强加于长尾分布这个概念上。这个概念是对于IT行业来说比较常见的，比如电商的销售现象——常见的产业巨头能够在实体产业上独树一帜，但是电
原文链接:http://click.aliyun.com/m/13922/长尾问题是分布式计算里最常见的问题之一，也是典型的疑难杂症。究其原因，是因为数据分布不均，导致各个节点的工作量不同，整个任务就需要等最慢的节点完成才能完成。处理这类问题的思路就是把工作分给多个Worker去执行，而不是一个Worker单独抗下最重的那份工作。本文希望就平时工作中遇到的一些典型的长尾问题的场景及其解法做一些分享
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2017-03-15 11:00:32
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yolov1论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.026401. 基本介绍（1）出发点 以往的目标检测要么有实时性，但是accuracy很低，如30Hz DPM、100Hz DPM；要么虽然有着较高的mAP值，但是不满足实时性要求，如RCNN系列；难以在高速场景下进行应用。yolo作者致力于推出既具有实时性又具有准确性的
Deep Long-Tailed Learning: A Survey引言长尾学习介绍问题定义与基本概念问题定义类平衡方法类重平衡Re-SamplingCost-sensitive Learning Cost-sensitiveLogit AdjustmentInformation AugmentationTransfer LearningData AugmentationModule Impr
例如，Retina-100K数据集有75,714个训练样本，9,335个验证样本，9,477个测试样本，共53个类别，不平衡比例是828.56，标签基数是1.3439，标签密度是0.0038。如果一个样本可能同时包含多种视网膜疾病的标签，例如糖尿病视网膜病变和黄斑变性，那么通过计算标签基数和标签密度，可以量化每个
本文主要介绍logistic回归相关知识点和一个手写识别的例子实现一、logistic回归介绍：logistic回归算法很简单，这里简单介绍一下：1、和线性回归做一个简单的对比下图就是一个简单的线性回归实例，简单一点就是一个线性方程表示(就是用来描述自变量和因变量已经偏差的方程)2、logistic回归可以看到下图，很难找到一条线性方程能将他们很好的分开。这里也需要用到logistic回归来处理了
