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
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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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
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
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
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
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2019-07-01 23:46:00
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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
过采样1．过采样的原理过采样的方法有随机过采样和SMOTE法过采样。（1）随机过采样随机过采样是从100个违约样本中随机抽取旧样本作为一个新样本，共反复抽取900次，然后和原来的100个旧样本组合成新的1000个违约样本，和1000个不违约样本一起构成新的训练集。因为随机过采样重复地选取了违约样本，所以有可能造成对违约样本的过拟合。（2）SMOTE法过采样SMOTE法过采样即合成少数类过采样技术，
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2023-10-18 21:34:27
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一、SMOTE原理SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。SMOTE步骤__1.选一个正样本红色圈覆盖 SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻（假设K = 3） SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本绿色的
# Python 频谱过采样的实现指导
在数字信号处理领域，频谱过采样是一种重要的技术，它通常用于提高信号处理的精度。在这篇文章中，我们将通过具体步骤来实现“Python频谱过采样”。首先我们将见到整个流程的概览，并展示每一步所需的代码及其解释。
## 整体流程
为了实现频谱过采样，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库
# Python中过采样的复制技术
在机器学习中，处理不平衡数据集是一项重要任务。不平衡的数据集可能导致模型对多数类的过度拟合，进而影响模型对少数类的识别能力。常见的处理方法之一是过采样，其中一种简单但有效的技术是复制少数类样本。这篇文章将介绍如何在Python中实现这一过程，并提供相关代码示例。
## 什么是过采样
过采样是通过增加少数类样本的数量来平衡数据集的方法。将少数类样本进行复制可
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
Imblearn package study准备知识1 Compressed Sparse RowsCSR 压缩稀疏的行过采样Over-sampling1 实用性的例子11 朴素随机过采样12 从随机过采样到SMOTE与ADASYN13 SMOTE的变体14 数学公式下采样Under-sampling1 原型生成prototype generation2 原型选择prototype selecti
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2023-08-02 17:23:13
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python_imbalanced-learn非平衡学习包_01_简介
python_imbalanced-learn非平衡学习包_02_Over-sampling过采样
后续章节待定_希望各位认可前面已更_您的认可是我的动力
Over-sampling1. A practical guideYou can refer to Compare over-sampling samplers实用指南您可
不平衡数据集是机器学习中需要解决的常见问题之一。常见的机器学习模型，在处理不平衡数据集时，如果单纯使用精确度来评估模型，往往会对最终结果产生误导。因而，在训练集极度不平衡的情况下，比如原始样本正负样本数量比为10000：1，我们往往可以采用如下几种方法来处理：1. 尽量使用多个指标评估模型在处理分类问题时，单纯使用模型精确度会对结果产生误导。因而可以使用混淆矩阵(confusion matrix)
（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
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）。对于这样的数据很难建立表现好的模型。好在Python有Imblearn包，它就是为处理数据比例失衡而生的。一.安装Imblearn包pip3 install imblearn二.过采样正样本严重不足，那就补充正样本。使用imblearn包中的over_sampling进行过采样有如下几种方法
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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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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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。
