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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引言关于不均衡数据（imbalanced data）的相关介绍和处理方法，可以参见处理不均衡数据（imbalanced data）的几种方法，本文主要介绍SMOTE过采样（SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique）处理不均衡数据。SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique，即合成少数类
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
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2024-05-28 15:36:13
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过采样技术详细介绍计划在公众号重新更新此贴，更系统的介绍过采样，同时把本文剩余部分也补充完整。本文详细介绍过采样的基本原理，与相关注意事项，分别从过采样作用、采样定理、ADC量化噪声、过采样原理、过采样的失效、过采样中的低通滤波、总结七个方面对过采样进行详细的阐述，前后相关联，建议从头慢慢看。转载请注明原文地址：一、过采样的作用，过采样是用来干嘛的二、香浓采样定理，奈氏采样定理三、ADC量化噪声四
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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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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（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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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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<p style="margin-left:0px;">过采样的前提是原来的采样频率Fs下，可以进行等间隔采样（即采样均匀）；然后在一个采样间隔中进行N倍的过采样，就是在原本的两个采样
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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作者：Yaphat补充SMOTESMOTE（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
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2023-09-28 15:33:37
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本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中重映射和SURF特征点检测相关的知识点，主要一起了解OpenCV中重映射相关的函数remap，SURF算法在OpenCV中的体现与应用。此博文一共有三个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 依然是先看看程序运行截图。重映射：  
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2024-05-20 19:27:33
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在机器学习和数据分析的项目中，处理不平衡数据集是一个常见的问题。用户在处理此类问题时，发现“SMOTE模型采样 在python中下载什么包”的问题时，遇到了一些挫折。本文将详细记录遇到的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化的整个过程。
## 用户场景还原
在某次项目中，我需要使用SMOTE（合成少数类过采样技术）来处理不平衡的数据集。为此，我需要将相关的库下载到Pytho
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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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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文章目录1 理论2 实现3 补充3.1 原理介绍3.1.1 欠采样与过采样3.1.2 Tomek Link 法欠采样3.1.3 Random Over Sampling 随机过采样3.1.4 SMOTE 过采样3.1.5 综合采样3.2 Python实战3.2.1 数据探索3.2.2 不同的抽样方法对训练集进行处理3.2.2.1 拆分自变量与因变量3.2.2.2 抽样的几种方法3.2.2.3 决
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2023-08-21 11:09:08
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在我的开发过程中，有时会遇到“Python怎么导入不了过采样包”的问题。这不仅让我感到困惑，也可能会对我的项目进度产生影响。在这篇博文中，我将分享从问题背景到有效解决方案的完整过程，希望能为大家提供借鉴。
## 问题背景
在我的数据处理项目中，为了处理不平衡数据集，我决定使用过采样技术。于是，我尝试安装并导入 `imblearn` 包，这是一个广泛使用的过采样库。代码如下：
```pytho
前言为啥要写这个呢，在做课题的时候想着扩充一下数据集，尝试过这个过采样降采样，交叉采样，我还研究了一周的对抗生成网络，对抗生成网络暂时还解决不了我要生成的信号模式崩塌的问题，然后就看着尝试一下别的，就又来实验了一下SMOTE，我看原理也不是很难，想着调库的话不如自己手搓一个稍微，可以简单理解一点的，最后呢也是成功了，然后呢对训练集进行了扩充，效果额，训练集准确率肯定是嗷嗷提升，训练的效果稳定了一点
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2023-12-21 10:38:53
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一.smote相关理论(1).SMOTE是一种对普通过采样(oversampling)的一个改良。普通的过采样会使得训练集中有很多重复的样本。SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique，译为“人工少数类过采样法”。SMOTE没有直接对少数类进行重采样，而是设计了算法来人工合成一些新的少数类的样本。为了叙述方便，就假设阳性为少数类，阴性为多
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2023-08-08 08:56:55
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