记住两个点就行：1.对于零中频低通信号而言，任何的信号都是有正负频谱的，无论是复信号、实信号还是虚信号，哪怕是希尔伯特变换后的窄带信号，它也是为了节省带宽资源，抵消负频谱的信号or正频谱的信号，原本也是有正负频谱的，在做labview、matlab、python仿真或者硬件仪器仿真的时候一定要看完整频谱的信号，有些工具函数都是为了显示简洁，没有plot完整的正负频带，所以看完整的正负频谱这样理解不
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2024-10-10 23:18:13
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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
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
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2023-11-03 09:10:35
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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
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2024-01-27 19:38:08
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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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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新样本添加到数据集中算法流程：
对于少数类中每一个样本x，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻
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2024-04-17 10:04:25
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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
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2023-11-14 09:51:19
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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
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2024-08-11 17:08:03
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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，
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2023-06-01 15:29:43
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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
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2024-06-27 06:29:41
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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
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2024-05-08 19:19:15
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数据采集基础
原创
2022-10-08 16:24:04
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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
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# 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：
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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
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2024-09-19 15:07:52
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# 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 |
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# Python代码的入门与应用
Python是一种广泛使用的编程语言，因其简单易学的语法和强大的功能，吸引了众多程序员和数据科学家。在生活中的很多地方，Python代码都扮演了重要角色，比如网页开发、数据分析、机器学习和自动化脚本等。在这篇文章中，我们将探讨Python的基本特点，并通过一些简单的示例代码加深理解，同时展示状态图和饼状图的应用。
## Python的基础特征
Python主
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
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2024-10-13 15:47:59
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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，
