wx5822a6c7c2782的博客_深入理解机器学习,深入理解深度学习,机器学习中的数学

系统学习Python——模块和包：Python程序架构

实际上，程序通常涉及不只一个文件。除了最简单的脚本之外，程序一般将采用多文件系统的形

python

模块

包

程序架构

Python程序设计

原创 2022-05-29 01:00:40 303 阅读

深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：样本采样技术-[随机采样技术]

随机采样是最为简单也是应用最为广泛的一类采样技术，主要分为以下两个类别：随机降采样（Random Under-Sampling,RUS）及随机过采样（Random Over-Sampling, ROS）。其中，

人工智能

机器学习

深度学习

类别不平衡

随机采样

原创 2022-05-29 00:21:52 205 阅读

系统学习Python——模块和包：import工作方式

之前我们谈到了导入模块，然而并没有解释当你这么做时会发生什么。因为导入是Python中程序结构的核心，所以现在

python

模块

包

import

导入

原创 2022-05-29 00:21:41 127 阅读

深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：样本采样技术-[基础知识]

1

人工智能

机器学习

深度学习

类别不平衡

采样

原创 2022-05-25 09:34:56 100 阅读

系统学习Python——模块和包：模块基础知识

模块是最高级别的程序组织单元，它将程序代码和数据封装起来以便再利用，同时提供自包含的命名空间从而避免程序出现变量名冲突。从实际的角度来看，模块往往对应于Python程序文件。每一个文件都是一个模块，并且模块在导入其他模块之后就可以使用被导入模块中定义的名称。模块也可以是使用如C

python

模块

包

import

命名空间

原创 2022-05-23 12:23:55 132 阅读

系统学习Python——异常处理：raise语句

如果要显式地触发异常，可以使用raise语句。它们的一般形式相当简单。一条raise语句的组成包括raise关键字

python

异常处理

异常捕获

异常

raise

原创 2022-05-16 17:46:15 1062 阅读

系统学习Python——字符串（str）：字符串前的字母‘u’、‘r’、‘b’、‘f’的作用

字符串前加'u'后面字符串以Unicode格式进行编码，一般用在中文字符串前面，防止因为源码储存格式问题，导致再次使

python

字符串

python字符串

python编码

转义字符

原创 2022-05-15 13:16:05 456 阅读

深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：类别不平衡分布对传统分类器性能的影响机理

文章《类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：常用技术概览》已经以样本分布图的形式为读者直观地呈现了类别不平衡分布的负面影响。然而，读者可能仍不清楚其对各传统分类器性能的影响机理。在本文中，将分别以朴素贝叶斯、支持向量机及极限学习机这三种常用的分类器为例，从其各自的独特构造出发，在理论上分析类别不平衡分布对它们

人工智能

机器学习

深度学习

类别不平衡

类别不平衡学习

原创 2022-05-04 17:55:26 756 阅读

深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：性能评价测度

人工智能

机器学习

深度学习

类别不平衡

性能评价

原创 2022-05-04 17:55:03 214 阅读

深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：影响因素

从《类别不平衡分布对传统分类器性能的影响机理》文章可以看出，类别不平衡分布是会对各种传统分类算法的性能产生负面影响的。然而，这种负面影响的大小却与很多因素有关，本文和大家探讨这些影响因素。类别不平衡比率如《类别不平衡分布对传统分类器性能的影响机理》所述，在不平衡分类问题中，类别不平衡比率（Imbalanced Rat

人工智能

机器学习

深度学习

类别不平衡

采样

原创 2022-05-04 17:21:23 387 阅读

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯

51CTO博客

12263822

系统学习Python——模块和包：Python程序架构

深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：样本采样技术-[随机采样技术]

系统学习Python——模块和包：import工作方式

深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：样本采样技术-[基础知识]

系统学习Python——模块和包：模块基础知识

系统学习Python——异常处理：raise语句

系统学习Python——字符串（str）：字符串前的字母‘u’、‘r’、‘b’、‘f’的作用

深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：类别不平衡分布对传统分类器性能的影响机理

深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：性能评价测度

深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：影响因素