类别不平衡是机器学习中的一个常见问题，尤其是在二元分类领域。当训练数据集的类分布不均时会发生这种情况，从而导致训练模型存在潜在偏差。不平衡分类问题的示例包括欺诈检测、索赔预测、违约预测、客户流失预测、垃圾邮件检测、异常检测和异常值检测。为了提高我们模型的性能并确保其准确性，解决类不平衡问题很重要。
来自Amazon，google，Meta, Microsoft等的面试问题，问题很多所以对问题进行了分类整理，本文包含基础知识和数据分析相关问题
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
学习c语言十几年了，却从来没有完整的将c标准库看一看，我想在这一点上我是欠缺的。作为一个技术人员，无论什么时候都不能忘记自己最擅长的技能，这次借一个偶然的契机，翻一翻c标准库，希望以后自己在技术上越来越牛。
机器之心发布 作者：张翱，李楠，浦剑，王骏，严骏驰，查宏远 国际知名的人工智能学术会议 AAAI 2018 即将于 2 月份在美国新奥尔良举办，据机器之心了解，阿里巴巴共有 11 篇论文被接收。机器之心 AAAI 2018 论文专栏，将会对其中的数篇论文进行介绍，同时也欢迎读者推荐更多优质的 AAAI 2018 接收论文。 本文介绍了阿里巴巴 iDST 与华东师大合作发布的论文《τ-FPL: Tolerance-Constrained Learning in Linear Time》，该论文提出了一种出了一
跟着存档教程动手学RNAseq分析（四）：使用DESeq2进行DE分析的QC方法
尽管大模型非常强大， 但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比，解释现实中的物理现象，未必要用到量子力学。有些相对简单的问题，或许一个统计分布就足够了。对机器学习而言， 也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。
上一章的结束让我们陷入了困境。虽然我们能够将深度学习项目的机制放置好，但实际上没有任何结果是有用的；网络只是将一切都分类为非结节！更糟糕的是，结果表面看起来很好，因为我们正在查看训练和验证集中被正确分类的整体百分比。由于我们的数据严重倾向于负样本，盲目地将一切都视为负面是我们的模型快速得分的一种简单而快速的方法。太糟糕了，这样做基本上使模型无用！
在大多数情况下不同类别的分类代价并不相等，即将样本分类为正例或反例的代价是不能相提并论的。例如在垃圾邮件过滤中，我们希望重要的邮件永远不要被误判为垃圾邮件，还有在癌症检测中，宁愿误判也不漏判。在这种情况下，仅仅使用分类错误率来度量是不充分的，这样的度量错误掩盖了样本如何被错分的事实。所以，在分类中，当某个类别的重要性高于其他类别时，可以使用Precison和Recall多个比分类错误率更好的新指标。
【导读】本文是数据科学研究者William Koehrsen撰写的技术博文，介绍了在分类模型中需要用到的度量标准。我们知道，准确率是我们在分类任务中最常用到的度量指标，但是单纯的准确率并不能说明模型的
在创建分类模型时，许多算法提供了predict_proba()函数，用于给出观察结果被分类到每个类别的概率。因此，通常会看到如下输出：
谣言通常被定义为其真实价值不可核实的状态。谣言可能传播错误信息（false infor-
人们也可以把这些看作是手动/半自动/完全自动，其中半自动和完全自动的区别是需要用户定义属性的工具和除了分流结果外（几乎）不需要用户配置的工具之间的区别。完全自动化的工具往往是直接使用的，而半自动化的工具则需要一些人工协助，因此资源成本较高。
同见博客：http://zhwhong.ml/2017/04/14/ROC-AUC-Precision-Recall-analysis/(对Latex公式支持更好) ---- 在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的工具，它可以帮助人们更好地了解分类中的错误。 比如有这样一个在房子周围可能发现的动物类型的预测，这
本文是计算机视觉领域顶级会议CVPR 2019入选论文 《基于级联生成式与判别式学习的乳腺钼靶微钙化检测（Cascaded Generative and Discriminative Learning for Microcalcification Detection in Breast Mammograms）》的解读。
该论文由深睿医疗与北京大学王亦洲课题组合作，是其自研算法在智慧医疗领域的应用，针对乳腺钼钯中的微钙化（直径<= 1 cm）检出问题提出了结合生成式和判别式模型的新思路。钙化检测对于乳腺癌的早期诊断十分关键，根据美国放射学院第五版 BI-RADS 标准，可疑恶性钙化点通常直径在 1 cm 以内。因此，研究微钙化的检出算法具有重要的临床意义。
考察 命题逻辑归结推理代码没写GUI，因为不喜欢这玩意，直接在终端中进行人机交互。使用代码之前，请根据自身情况对字符编码、文件路径进行修改代码没有使用什么算法进行优化，姑且这样吧
在分类任务中，人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上，这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵
AI科技评论按：为了解决诊断时间有限和诊断结果不一致的问题，谷歌研究院正在研究如何让深度学习在数字病理学领域发挥作用，通过创建一个自动检测算法，在病理学家的工作流中提供辅助工具。本文作者为谷歌的技术主管Martin Stumpe和产品经理Lily Peng，由AI科技评论编译。 在检查患者的生物组织样品后， 病理学家的报告通常是许多疾病的黄金诊断标准。特别是对于癌症，病理学家的诊断对患者的治疗具有深远的影响。病理切片审查是一个非常复杂的任务，需要多年的培训才能做好，丰富的专业知识和经验也是必不可少的。 尽管
首先看真阳性：真阳性的定义是“预测为正，实际也是正”，这个最好理解，就是指预测正确，是哪个类就被分到哪个类。对类A而言，TP的个位数为2，对类B而言，TP的个数为2，对类C而言，TP的个数为1。
虽然以SentenceBERT为代表的语义向量检索展现出了超越传统的以BM25为代表的稀疏向量检索的性能，但是还没有人研究过索引量和向量维数对稠密向量检索性能的影响。
最近工作需要绘制ROC曲线，对该曲线的计算细节进行了一番摸索。当前搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前使用逻辑回归（我的响应变量是0-1类型）对数据建模分析。实则不然，ROC曲线适用于任何判断0-1类型（真假、成功失败等二分类）响应结果阈值分割效果的评估。
在检查患者的生物组织样品后， 病理学家的报告通常是许多疾病的黄金诊断标准。特别是对于癌症，病理学家的诊断对患者的治疗具有深远的影响。病理切片审查是一个非常复杂的任务，需要多年的培训才能做好，丰富的专业知识和经验也是必不可少的。 尽管都经过培训，但不同病理学家对同一患者给出的诊断结果，可能存在实质性的差异，而这可能导致误诊。例如，在某些类型的乳腺癌诊断中，诊断结论一致性竟低至48％，前列腺癌诊断的一致性也同样很低。诊断缺乏一致性低并不少见，因为如果想做出准确的诊断，必须检查大量的信息。病理学家通常只负责审查一
本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素，帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型：Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Logistic模型，有3个易感因素、高血压、2型糖尿病和LDL，得出误差率和变量数目的图。
DESeq2 工作流程的最后一步是对每个基因进行计数并将其拟合到模型中并测试差异表达。
文章从模型评估的基本概念开始，分别介绍了常见的分类模型的评估指标和回归模型的评估指标以及这些指标的局限性。部分知识点举例加以阐述，以便加深理解。思维导图如下： 1 基本概念 模型评估用来评测模型的
受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），是比较两个分类模型好坏的可视化工具。
阅读发表在ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS'17)(CCF-A)上的论文 DeepLog : Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning，该文提出了一种基于深度学习的系统日志异常检测与诊断方法。通过阅读文章来了解一些使用深度学习进行日志异常检测的方法，期望能对我有所启发。春恋慕
声音分类可能是一项艰巨的任务，尤其是当声音样本的变化很小而人耳无法察觉时。机器的使用以及最近的机器学习模型已被证明是解决声音分类问题的有效方法。这些应用程序可以帮助改善诊断，并已成为心脏病学和肺病学等领域的研究主题。卷积神经网络识别COVID-19咳嗽的最新创新以及使用咳嗽记录来检测无症状COVID-19感染的MIT AI模型（https://news.mit.edu/2020/covid-19-cough-cellphone-detection-1029）显示出仅凭咳嗽声就可识别COVID-19患者的一些令人鼓舞的结果。综观这些参考资料，这项任务可能看起来颇具挑战性，就像只有顶尖研究人员才能完成的任务一样。在本文中，我们将讨论如何使用Wolfram语言中的机器学习和音频功能获得这非常有希望的结果。
正样本就是使系统得出正确结论的例子,负样本相反。 比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片，那么狗就是正样本，猫就是负样本；反过来你若是想检测出猫的图片，那么猫就是正样本，狗就是负样本。
人工智能这一术语涵盖范围广泛，主要涉及机器人学和文本分析等应用，并服务于商业和技术领域。机器学习隶属于人工智能，但其涉及领域较狭窄，且只用于技术领域。数据科学并不完全隶属于机器学习，而是利用机器学习来分析并做出预测，可用于商业领域。
补充知识：分类问题的几个评价指标（Precision、Recall、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1）
让我们看一下Java 8的Stream API如何改变了传统列表对象的比较方式。列表这种数据结构应用非常广泛，在开发软件的许多业务场景中，将列表中元素内容与某些特定条件进行比较是一个常见的用例。 这种比较大致有下面几种： 将列表中的每个元素与某个特定条件进行比较。例如，您有一个Employee对象列表，您需要检查所有员工是否都在18岁以上。 用一个列表中的一个或多个元素去匹配另一个列表的元素。 列表的所有元素是否都存在于另一个列表中。 现在，在java7中利用相对少的代码行来非常容易地写出这些使用实例。下面
之前因工作需要绘制ROC曲线，所以对该曲线的计算细节进行了一番摸索。刚开始我搜索ROC曲线一般跟机器学习相关联，导致我对它的概念有了曲解，理所当然地以为它只是一个用于机器学习的分类器评估标准，所以在绘制曲线前应当使用逻辑回归等模型对数据建模分析。实则不然，ROC曲线适用于任何判断0-1类型（真假、成功失败等二分类）响应结果阈值分割效果的评估。这个道理我在2018年前后是不懂的，当时一想到画ROC、计算AUC就懵逼。
本次我们会使用到很多的流操作，如筛选、切片、映射、查找、匹配和归约，这些操作可以让我们能快速完成复杂的数据查询。
这篇是第二部分的总结，基本上就是回看了之前的5篇笔记并且重新翻翻书梳理了一下，内容基本都是从前面的章节复制来的，长度较长，不熟悉的话看起来可能不会很轻松。
Streams 接口支持 filter 方法，该操作会接受一个谓词（一个返回 boolean 的函数）作为参数，并返回一个包括所有符合谓词的元素的流。比如我们需要筛选 isMng 为 ture 的数据并打印名字就可以按照如下的方式处理。
在分类模型中，有很多关于模型性能的评估指标（evaluation metric），比如 accuracy、precision、recall、f1-score、roc、auc、prc 等等。这里慢慢梳理下这些指标的含义以及用途。
你好，我是zhenguo 对机器学习的评估度量是机器学习核心部分，本文总结分类问题常用的metrics 分类问题评估指标 在这里，将讨论可用于评估分类问题预测的各种性能指标 1 Confusion Matrix 这是衡量分类问题性能的最简单方法，其中输出可以是两种或更多类型的类。混淆矩阵只不过是一个具有两个维度的表，即“实际”和“预测”，此外，这两个维度都有“真阳性（TP）”、“真阴性（TN）”、“假阳性（FP）”和“假阴性（FN）”，如下所示： 与混淆矩阵相关的术语解释如下： -真阳（TP）− 当数据点
java.util.stream.Stream 中的 Stream 接口定义了许多操作。
分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）等。 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1 score进行讲解，ROC曲线可以参考我的这篇文章： sklearn ROC曲线使用。
我们提出的特征到目前为止都是基于个人tweet的内容。在第二组特征我们专注于tweet上的用户行为。我们观察了4种类型的基于网络的性能，并建立2种捕获他们的特征。
本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识—分类（classification），即找一个函数判断输入数据所属的类别，可以是二类别问题（是/不是），也可以是多类别问题（在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别）。与回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值，而是离散值，用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛，比如垃圾邮件识别，手写数字识别，人脸识别，语音识别等。
今天给大家介绍的是来自中南大学曹东升课题组和浙江大学侯廷军课题组近日联合在Drug Discovery Today上发表的论文“Benchmarking the mechanisms of frequent hitters: limitation of PAINS alerts”。频繁出现的假阳性结果对高效的药物研发是一个极大的挑战。为了能够提前筛选假阳性化合物，避免无效的成本和投入，2010年Baell等人提出一套PAINS筛选规则（Pan-assay interference compounds）用于假阳性化合物筛选。然而，在后续研究中发现，PAINS筛选规则对于假阳性化合物筛选的有效性和正确性有待考证。基于这个问题，本文收集了一个涵盖6种常见频繁命中化合物机制且包含600,000分子的大型基准数据集用于PAINS规则测评。
可能不少开发同学刚接入代码的时候是这么写的，也可能是想省事，也可能是真的不知道用什么办法解决。但从今天开始，你看完这篇文章，你自己都不会允许自己出现上述情况。 大家也看过不少网上的帖子，大部分推荐用策略模式，工厂模式等。甚至还有同学站起来说： 我不用if/else，我用switch/case，那你是真强
在真实场景中，模型很少能成功地预测所有的内容。我们知道应该使用测试集的数据来评估我们的模型。但是这到底是如何工作的呢？
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