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機器學習中的數據不平衡解決方案大全: 2018-04-01; 機器學習中的數據不平衡解決方案大全在機器學習任務中，我們經常會遇到這種困擾：數據不平衡問題。數據不平衡問題主要存在于有監督機器學習任務中。當遇到不平衡數據時，以總體分類準確率為學習目標的傳統 ...

機器學習案例實戰-信用卡欺詐檢測: 2018-03-29; 機器學習案例實戰-信用卡欺詐檢測故事背景：原始數據為個人交易記錄，但是考慮數據本身的隱私性，已經對原始數據進行了類似PCA的處理，現在已經把特征數據提取好了，接下來的目的就是如何建立模型使得檢測的效 ...

非平衡數據集的機器學習常用處理方法: 2018-03-26; 非平衡數據集的機器學習常用處理方法定義：不平衡數據集：在分類等問題中，正負樣本，或者各個類別的樣本數目不一致。例子：在人臉檢測中，比如訓練庫有10萬張人臉圖像，其中9萬沒有包含人臉，1萬包含人 ...

機器學習中非平衡數據集的常用處理方法: 2018-03-25; 機器學習中非平衡數據集的常用處理方法不平衡數據集：在分類等問題中，正負樣本，或者各個類別的樣本數目不一致。：在人臉檢測中，比如訓練庫有10萬張人臉圖像，其中9萬沒有包含人臉，1萬包含人臉， ...

R語言中樣本平衡的幾種方法: 2017-12-06; R語言中樣本平衡的幾種方法在對不平衡的分類數據集進行建模時，機器學習算法可能并不穩定，其預測結果甚至可能是有偏的，而預測精度此時也變得帶有誤導性。在不平衡的數據中，任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱: 2017-07-24; 機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱本文主要解釋一些關于機器學習模型評價的主要概念，與評價中可能會遇到的一些陷阱。如訓練集-驗證集二劃分校驗（Hold-out validation） ...

Python機器學習實戰：信用卡欺詐檢測: 2017-06-05; Python機器學習實戰：信用卡欺詐檢測故事背景：原始數據為個人交易記錄，但是考慮數據本身的隱私性，已經對原始數據進行了類似PCA的處理，現在已經把特征數據提取好了，接下來的目的就是如何建立模型使得檢測 ...

大數據的核心價值到底是什么: 2017-05-20; 大數據的核心價值到底是什么無論是大數據在農業的應用也好，工業的應用也好，抑或是在金融行業的應用也好，最終都是通過大數據技術來獲知事情發展的真相，最終利用這個“真相”來更加合理的配置資源。具體 ...

R語言不平衡數據分類指南: 2017-02-27; R語言不平衡數據分類指南目前我們發展出了不少機器學習算法來對數據建模，基于數據進行一些預測已經不再是難事。不論我們建立的是回歸或是分類模型，只要我們選擇了合適的算法，總能得到比較精確的結果。然而 ...

用R語言實現對不平衡數據的四種處理方法: 2016-09-07; 用R語言實現對不平衡數據的四種處理方法在對不平衡的分類數據集進行建模時，機器學習算法可能并不穩定，其預測結果甚至可能是有偏的，而預測精度此時也變得帶有誤導性。那么，這種結果是為何發生的呢?到底是什 ...

大數據時代抽樣的是是非非: 2015-12-20; 大數據時代抽樣的是是非非現在到處都在談大數據，相關的圖書里面舍恩伯格的《大數據時代》寫得最精彩也最具影響力，書中明確提出：在大數據分析和應用中，不應著眼于如何使用(隨機)抽樣技術，而應該使用大樣 ...

大數據讓電視臺更懂觀眾的心_數據分析師: 2015-02-28; 大數據讓電視臺更懂觀眾的心_數據分析師 “除了上帝，任何人都必須用數據來說話?！惫芾韺W大師愛德華.戴明（Edwards.Deming）早在上世紀中期便提出過這個觀點。如今，大數據推動“讓數據說話”成為一 ...

寶潔中國、阿里巴巴消費者洞察與大數據對話_數據分析師: 2014-12-13; 寶潔中國、阿里巴巴消費者洞察與大數據對話_數據分析師昨天的虎嗅F&M創新節的“如何洞察用戶：阿里與寶潔的大數據實戰”專場里，阿里巴巴數據委員會會長車品覺、寶潔中國市場研究部總經理李霈、英特爾中國 ...

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