机器学习中对不均衡数据的处理方法

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机器学习中的正则化和范数规则化 正则化和范数规则化 文章安排:文章先介绍了正则化的定义,然后介绍其在机器学习中的规则化应用L0.L1.L2规则化范数和核范数规则化,最后介绍规则化项参数的选择问题. 正则化(regularization)来源于线性代数理论中的不适定问题,求解不适定问题的普遍方法是:用一族与原不适定问题相“邻近”的适定问题的解去逼近原问题的解,这种方法称为正则化方法.如何建立有效的正则化方法是反问题领域中不适定问题研究的重要内容.通常的正则化方法有基于变分原理的Tikhonov正则

机器学习中的类别均衡问题? 分为类别平衡问题和类别不平衡问题 类别平衡问题:可以采用回归 类别不平衡问题:可以采用在缩放 针对类别的回归问题有 线性回归: 非线性回

在机器学习中,我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差,又称之为经验误差,在新的数据集(比如测试集)上的误差称之为泛化误差,泛化误差也可以说是在模型在总体样本上的误差.对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差,也就是经验误差要收敛于泛化误差,根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的. 当机器学习模型对训练集学习的太好的时候(再学习数据集的通性的时候,也学习了数据集上的特性,这些特性是会影响模型在新的数据集上的表达能力的,也就是泛化能力),此时表现为经验误差很小,当往往此

作者:无影随想 时间:2016年1月. 出处:http://www.zhaokv.com/2016/01/learning-from-imbalanced-data.html 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 这几年来,机器学习和数据挖掘非常火热,它们逐渐为世界带来实际价值.与此同时,越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界,而在这个过程中会有很多困难.数据不平衡问题虽然不是最难的,但绝对是最重要的问题之一. 一.数据不平衡 在学术研究与教学中,很多算法都有一个基本假设,那就是数据分布是

转载自[机器之心]http://www.jiqizhixin.com/article/2499本文作者为来自 KPMG 的数据分析顾问 Upasana Mukherjee 如果你研究过一点机器学习和数据科学,你肯定遇到过不平衡的类分布(imbalanced class distribution).这种情况是指:属于某一类别的观测样本的数量显著少于其它类别. 这个问题在异常检测是至关重要的的场景中很明显,例如电力盗窃.银行的欺诈交易.罕见疾病识别等.在这种情况下,利用传统机器学习算法开发出的预测模

原标题:蜡炬教育:如何处理机器学习中大型数据的加载问题? 蜡炬教育老师表示,在处理机器学习算法时,经常会因为数据库太大而导致无法放入内存中,而遇到这样几个问题:当运行数据集算法而导致崩溃时如何解决?当需要处理大容量数据文件时该如何加载?如何方便快捷的解决内存不足的问题? 针对以上问题,蜡炬教育老师给出7个建议: 1.分配更多内存某些ML工具或数据库默认内存配置不合理,可以看看是否可以手动分配. 2.使用较小样本确认是否需要处理所有数据?在对最终数据拟合前,使用随机抽取数据样本这个示例即可. 3.

机器学习中的数学(4)-线性判别分析(LDA), 主成分分析(PCA) 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系[email protected] 前言: 第二篇的文章中谈到,和部门老大一宁出去outing的时候,他给了我相当多的机器学习的建议,里面涉及到很多的算法的意义.学习方法等等.一宁上次给我提到,如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是

机器学习中的数学(2)-线性回归,偏差.方差权衡 版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任.如果有问题,请联系作者 [email protected] 前言: 距离上次发文章,也快有半个月的时间了,这半个月的时间里又在学习机器学习的道路上摸索着前进,积累了一点心得,以后会慢慢的写写这些心得.写文章是促进自己对知识认识的一个好方法,看书的时候往往不是非