摘要：本文讲述图像金字塔知识，了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数。
华为云社区《[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样》，作者：eastmount。一.图像金字塔图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合，它是图像多尺度表达的一种，以多分辨率来解释图像的结构，主要用于图像的分割或压缩。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔
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2024-04-30 16:39:03
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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
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2023-11-01 14:34:45
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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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# 欠采样（Under-sampling）在数据处理中的应用
在机器学习和数据挖掘的过程中，数据集的平衡性至关重要。尤其是在处理分类问题时，数据集中的类别不平衡现象常常会导致模型性能的下降。“欠采样”作为一种处理不平衡数据集的方法，受到越来越多的关注。本文将介绍欠采样的基本概念、常用方法，并通过代码示例说明如何使用Python工具进行实现。
## 什么是欠采样？
欠采样是一种通过减少主流类别
原创
2024-10-31 08:06:56
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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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# 欠采样（Under Sampling）在Python中的实现
在机器学习中，样本不均衡是一个常见的问题。欠采样是一种解决样本不均衡的方法，它通过减少多数类样本数量来平衡不同类别之间的样本数量。本文将指导你如何在Python中实现欠采样的过程。
## 流程步骤
为了帮助你更好地理解欠采样的过程，下面是我们整个实现的步骤表：
| 步骤 | 描述
采样方法采样方法是通过对训练集进行处理使其从不均衡的数据集变成均衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。欠采样欠采样（Undersampling）是从大众类中删除一些样本，或者说是从大众类中选取部分样本。欠采样则丢失了数据，模型只学到了总体模式的一部分。采样分为过采样（Oversampling），过采样是把小众类复制多份。欠采样会丢失信息，如何减少信息的损失呢？第一种方法叫做EasyEn
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2024-02-18 20:38:10
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随机欠采样（Random Under Sampling, RUS）是一种用于处理类别不平衡数据集的技术，它通过随机地去除一些多数类样本，来达到使各类别样本数量相对均衡的目的。在实际应用中，使用 Python 进行随机欠采样的工具和方法越来越多。本文将深入探讨如何在 Python 中实现随机欠采样的过程。
### 版本对比
首先，我们来看一下在 Python 中随机欠采样的不同版本。我们可以简单
# Python欠采样教程
欠采样（Under-sampling）是一种常用的处理不平衡数据集的方法，通常应用于分类问题中。对于刚入行的新手来说，了解整个流程和具体实现代码是非常必要的。本文将通过简洁的步骤和详细的代码学习如何实现Python中的欠采样。
## 流程概述
下面是整个欠采样过程的步骤，借助表格的方式呈现：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-30 05:31:41
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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'
去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional
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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传统上，欠采样都是用在需要对奈奎斯特频率以上的一系列非基带信号进行采样的通信应用中。这些信号的带宽小于采样系统的奈奎斯特速率。因此，在用带通滤波器限制这些系统的带宽，并且已知采样系统的奈奎斯特速率和目标信号带宽的条件下，我们可以重构这些特殊情况下的输入信号，而不会造成实际信息的损失。这就是所谓的奈奎斯特-香农采样定理。然而，在通信系统以外，还有一些应用可以利用ADC欠采样来实现系统性能目标。逐次逼
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2024-04-11 13:01:02
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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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1.数据： “所有的数字都是数据”，“图片、字母、文字等都是数据”，只要承载了一定的信息，这些数字、图片、文本、声音等都可以认为是数据。没有承载信息的数字是不能作为数据的，认识清楚这个问题，是踏入大数据之门的第一步。2.常用的数据格式：HTML、Json、XML、txt、csv、doc、XLS、PDF3.大数据生命周期：数据采集–>数据存储–>数据处理–>数据展现(可视化，报表和
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2023-08-31 14:42:28
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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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## 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
欠采样 深度学习
在深度学习的应用中，尤其是在处理不平衡数据时，欠采样（undersampling）作为一种解决策略，关系到如何有效提升模型的预测精度和泛化能力。欠采样旨在通过减少具有过多样本的类别的数量，来达到数据平衡的效果。根据《Machine Learning for Data Streams》一书，欠采样的定义为：从大样本类别中随机选择一部分样本，以减少其数量。
### 核心维度
在
过采样和欠采样 一、采样定理只要采样频率高于信号最高频率的两倍，就可以从采样信号中恢复出原始信号。二、过采样和欠采样1、采样频率高于信号最高频率的两倍，这种采样被称为过采样。2、采样频率低于信号最高频率的两倍，这种采样被称为欠采样。三、基带信号和频带信号的采样1、对基带信号进行欠采样是无法从采样信号中恢复出原始信号的，因此基带信号的采样都是过采样。
2、对频带
# 机器学习随机欠采样Python代码实现指南
## 1. 简介
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现机器学习中的随机欠采样。在本文中，我将向你详细介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释，帮助你顺利完成任务。
## 2. 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 生成训练集
生成
原创
2024-03-25 06:09:19
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