目录实现原理与代码全部代码结束语 实现原理与代码像全局序列匹配一样，局部序列比对的目的也是找到两个序列之间的相似度。 Smith-Waterman这一局部比对算法的原理和Needleman-Wunsch全局比对算法一样，也是运用了动态规划(DP)的思想。具体关于Needleman-Wunsch全局比对算法可参考我的这篇博客。Smith-Waterman算法经常两序列长度相差较大时使用，或需要匹配
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2024-04-10 21:14:14
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Created on Nov 4, 2010
Chapter 5 source file for Machine Learing in Action
@author: Peter
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from numpy import *
from time import sleep
# 加载数据
def loadDataSet(fileName):
"""
:param file
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2023-12-28 03:48:08
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一、简介EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个详
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2023-11-26 10:38:19
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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SMOTE步骤__4.在
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2023-06-21 16:48:13
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在数据科学和机器学习的世界中，R语言已经成为了广泛使用的工具之一。在数据预处理过程中，SMOTE（合成少数类过采样技术）是一种常用的方法，用于解决类别不平衡问题。不幸的是，使用SMOTE时，许多用户可能会遇到类似“Error in SMOTE”的错误，这在模型训练和评估中造成了困扰。这篇博文将详细记录如何解析和解决“R语言Error in SMOTE”的问题，以帮助更多的用户避免类似的困扰。
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### 如何实现“Borderline SMOTE R语言”
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在R语言中实现Borderline SMOTE算法。Borderline SMOTE是一种常用的过采样技术，用于处理类别不平衡的数据集，通过合成新的少数类样本来平衡不同类别的样本数量。
#### 整体流程
首先，让我们来看一下实现Borderline SMOTE算法的整体流程。可以使用以下
原创
2024-06-23 03:41:14
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基本原理1.生成关于x1~N(5,3)，x2～N（100,10），error～N（0,1） 2.自己定一个实际对线性回归模型，并计算得到真实的y y = 1.5+0.8x1+1.8x2+error 3.对x1，x2 进行线性拟合，当然这里也可以自写函数用最小二乘法原理，进行参数对估计 4.提取的每一个beta1，beta2 5.计算他的均方误差，计算公式代码k = 100000 # 定义实验次数
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2023-06-07 14:35:18
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（1）准备数据过程中，遇到了缺失值的问题。以往都是自己手动写代码，用缺失值样本所在类别的均值或者众数替换掉，结果今天发现，DMwR2包就有处理缺失值的函数，而且思想一致【大哭】 先奉上代码：• install.packages("DMwR2");
• library(DMwR2) ;
• knnImputation(YourDataFrame)&
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2023-05-29 12:34:05
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# SMOTE重采样在R语言中的应用
在数据科学领域，数据不平衡问题是一项常见挑战，特别是在分类任务中，某些类别的样本远多于其他类别。为了应对这一问题，SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）方法被广泛应用。本文将介绍如何在R语言中使用SMOTE重采样，并提供相关代码示例。
## 什么是SMOTE？
SMOTE是一种过采样技术，通过在
# 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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R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。不平衡分类是一种有监督学习，但它处理的对象中有一个类所占的比例远远大于其余类。比起多分类，这一问题在二分类中更为常见。不平衡
# 使用R语言实现SMOTE（合成少数类过采样技术）
在机器学习中，数据集的类别不平衡问题可能导致学习模型的偏差。为了解决这个问题，SMOTE（合成少数类过采样技术）是一种常用方法，它通过合成少数类的新样本来增大其在数据集中的比例。本文将教会你如何在R语言中实现SMOTE，特别是利用其官网的资源和工具。
## 整个流程
我们可以将这个过程分为几个主要步骤。以下是实现SMOTE的流程表：
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原创
2024-08-05 08:04:31
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数据分布不平衡及多种解决方法介绍点击下面就可以蓝色字体就行不平衡理论原理及多种解决方法介绍SMOTE算法 SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique即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
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2023-06-25 15:23:32
125阅读
SMOTE - Supersampling Rare Events in R:用R对稀有事件进行超级采样 在这个例子中将用到以下三个包 {DMwR} - Functions and data for the book “Data Mining with R” and SMOTE algorithm:SMOTE算法
{caret} - modeling wrapper, functions, co
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2024-05-23 07:23:31
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安装包 SMOTE函数自DMwR包更新后，已不在DMwR2包中。smotefamily包中。在安装smotefamily包后导入即可使用install.packages("smotefamily")
library("smotefamily")&nb
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2023-06-05 20:02:01
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R语言时间日期函数1. 返回当前日期时间，有两种方式：Sys.time()
date()举例format(Sys.time(), "%a %b %d %X %Y %Z")
#[1] "周五 五月 06 14:17:40 2016 CST"
format(Sys.time(), "%H:%M:%OS3")
#[1] "14:17:40.658"
sysYear <- for
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2023-10-02 10:17:12
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文章目录1 相关知识（提前了解版）1.1 豆瓣影评数据爬取——基于R1.2 中文分词1.3 关键词主题分类2 数据采集及预处理2.1 数据来源2.2 数据采集代码（采集+存储）2.3 数据预处理思路2.3.1 中文分词代码2.3.2 文本稀疏矩阵生成代码2.4 主题模型构建（代码+分析）3 完整程序 项目背景：本项目旨在通过网络爬虫技术，成功抓取某影评平台上的660条关于电影《我和我对家乡》的热
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2024-08-02 15:38:10
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在实际应用中，类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，忠实的客户往往也是占很少一部分；在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。 如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往也是有偏的，即分类结果会偏向于较多观测的类。为了解决数据的非平衡问题，2002年Chawla提出了SMOTE算法，即合成少数
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2024-06-07 13:56:54
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SMOTE（Synthetic Minority Oversam
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2023-05-18 17:08:08
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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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