对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。 假设输入样本为N个，那么采样的样本也为N个。...一般很多的决策树算法都一个重要的步骤 - 剪枝，但是这里不这样干，由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现over-fitting。...落在单位圆之外的训练样本位于特征空间角落处，比位于特征空间中心处的样本更难进行分类。 一个有趣的问题是当我们增加特征空间的维度时，随着正方形（超立方体）的体积变化，圆形（超球体）的体积是如何变化的？...其结果是，当特征空间的维度变得无限大时，从样本点到质心的最大、最小欧氏距离的差值与其最小欧式距离的比值趋于零： ? 因此，距离测量在高维空间中逐渐变得无效。...五、如何解决维度灾害 理论上训练样本时无限多的，那么维度灾难不会发生，我们可以使用无限多的特征来获得一个完美的分类器。训练数据越少，使用的特征就要越少。随着维度增加，训练样本的数量要求随指数增加。
当剩余“ 优质” 样本数量低于CAL_PAR2 限制或标准差过大时，本次测量样本质量评结果强制为 0%。...AMP.[11:8]定义了采样完成后再次采样几次。若设置了非 0 值，则会在完成了上述指定数量的信号采样后再重复 n 次，最终的频率值会是多次采样的平均值。...优质样本数量寄存器 HQ_COUNT（ 0x2B）位 符号 值 描述 默认值bit15:9 0 预留，暂未定义功能 0bit8:0 0~300 采样数据进行异常样本剔除后剩余的样本数量。单位：0 个。...：（ 1） 平均信号幅值大于 60%， 优质样本数量大于预期采样数量的 50%且不低于 50 个，优质样本评估值大于 80%。...（ 2） 优质样本数量大于预期采样数量的 50%且不低于 50 个，优质样本评估值大于 80%。（ 3）优质样本评估值大于 80%。
或在评估新厂商云服务时，对其SLI进行过测试？ 在降本增效的大背景下，我们会尝试去使用价格更加合理的云服务，那么我们该如何测试服务SLI是否如其宣称一样？...而将样本均值的"标准差" 定义为标准误。 引用维基百科的图，可以看出虽然总体不是正态分布，但每次采样的样本均值是围绕总体均值呈现正态分布的。...z统计量 由中心极限理论可知，样本均值的标准差为 ， 所以z分数为 z统计量是样本均值服从正态分布的z分数，当 n → ∞ 时, Zn 的分布会收敛于标准正态分布。...在使用样本方差替换总体方差的时，需要将n改成n-1，这是对总体标准差的无偏估计（参见贝塞尔校正Bessel's correction）。...当知道总体方差时，使用z检验；如果不知道总体方差，则使用t检验。 单侧检验与双侧检验 单侧检验就是检验样本是否在单边置信区间内（左尾或右尾）；而双侧检验是检验样本是否在双鞭置信区间内。
众所周知模型训练的本质是最小化损失函数，当某个类别的样本数量非常庞大，损失函数的值大部分被样本数量较大的类别所影响，导致的结果就是模型分类会倾向于样本量较大的类别。...02 从数据层面解决样本不均衡问题 现在我们遇到样本不均衡的问题，假如我们的正样本只有100条，而负样本可能有1W条。如果不采取任何策略，那么我们就是使用这1.01W条样本去训练模型。...如果我们想让正负样本比例不超过1:10，那么模型训练的时候数量比较少的正样本也就是100条全部使用，而负样本随机挑选1000条，这样通过人为的方式我们把样本的正负比例强行控制在了1:10。...之前分享过一篇关于样本增强技术的文章《广告行业中那些趣事系列13：NLP中超实用的样本增强技术》，里面包含了回译技术、替换技术、随机噪声引入技术等方法可以实现样本增强，通过这种方式可以增加正样本，并且使得增加的正样本不仅仅是简单的重复样本...当γ设置为2时，对于模型预测为正例的样本也就是p>0.5的样本来说，如果样本越容易区分那么(1-p)的部分就会越小，相当于乘了一个系数很小的值使得Loss被缩小，也就是说对于那些比较容易区分的样本Loss
一个比较粗浅的结论是，在数据量不大时，可以优先尝试其他算法。当数据量过大时，可以试试HDBSCAN。仅当数据量巨大，且无法降维或者降低数量时，再尝试使用K均值。...另一种替代方法是对原始数据进行多次随机采样得到多个小样本，并在小样本上聚类，并融合结果。...比如原始数据是100万，那么从中随机采样出100个数据量等于1万的样本，并在100个小数据集上用更为复杂的算法进行聚类，并最终融合结果。 此处需要注意几点问题： 随机采样的样本大小很重要，也不能过小。...要特别注意不同样本上的簇标号是否统一，如何证明不同样本上的簇结果是一致的。 因此我的经验是，当数据量非常大时，可以优先试试K均值聚类，得到初步的结果。...这个依然不好说，我觉得最需要去除的是高相关性的变量，因为很多聚类算法无法识别高相关性，会重复计算高相关性特征，并夸大了其影响，比如K均值。 04 如何证明聚类的结果有意义？如何决定簇的数量？
1、解决方法 1、欠采样，减少数量较多那一类样本的数量，使得正负样本比例均衡。 2、过采样，增加数量较少那一类样本的数量，使得正负样本比例均衡。 3、不处理样本，样本分类阈值移动。...1.1、欠采样 随机欠采样 随机欠采样是指随机从多数类样本中抽取一部分数据进行删除，随机欠采样有一个很大的缺点是未考虑样本的分布情况，而采样过程又具有很大的随机性，可能会误删多数类样本中一些重要的信息。...随机过采样 随机欠采样是指多次随机从少数类样本中有放回的抽取数据，采样数量大于原有的少数类样本数量，其中有一部分数据会出现重复，而重复数据的出现会增大方差造成模型的过拟合。...SMOTE算法摒弃了随机过采样复制样本的做法，可以防止随机过采样易过拟合的问题，而这些多出来的样本本身不带有信息，而且SMOTE 算法对于每个原少数类样本产生相同数量的合成数据样本，这就使得类间发生重复的可能性加大...借助以上的原理，在分类学习中面对样本不均衡时，我们可以采用原有不均衡的样本进行学习，然后通过改变决策规则来做分类，比如在样本均衡时我们0.5作为分类阈值，而在样本不均衡的情况下我们可以规定预测概率需要达到
Bootstrapping采用替换方式进行采样。标准bootstrap验证过程从原始数据中随机创建M个不同样本，大小相同。该模型适用于每个bootstrap样本，并随后对整个数据进行测试以测量性能。...交叉验证（CV）通过系统地交换样本进行测试和训练来适合整个总体的数据。...这是因为基于最小化总体错误的算法偏向于大多数类别，而忽略了我们更感兴趣的样例的贡献。 用于解决不平衡数据建模问题的两种常用技术是采样和集成建模。 采样方法进一步分为欠采样和过采样技术。...通过按比例选择所有“坏”病例和“好”病例的随机样本，例如分别选择35％/ 65％，创建一个平衡的训练视图。如果存在足够数量的“不良”情况，则从不平衡训练分区得到欠采样，否则使用整个群体进行欠采样。...如果存在足够数量的“不良”情况，而不是使用不平衡数据方法，则可以应用标准建模方法，并使用ROC曲线对结果模型进行测试。
目录： 1，重复采样 2，SMOTE：Synthetic Minority Over-sampling Technique 3，ADASYN：自适应综合过采样方法 4，集成算法：后续更新 1，重复采样：...合成数据 SMOTE 原有分布：负样本980，正样本20 合成数据后后：负样本980，正样本500 （非重复采样，而是生成正样本数据） 优点： 保留负样本所有信息 通过随机采样生成的合成样本而非实例的副本...2），计算需要合成的样本数量G： G = （ml - ms）* b ,b取值区间为[0, 1]； 显然，当b = 1时，G=（ml - ms），此时，合成数据后，少数类与多数类的数量正好均衡...+r_ml ); 表示：在总体样本视野下，少数类样本的周围的多数类样本情况。 5），对于每个少数类样本计算该规则下，合成样本的数量： g_i = r_i_hat * G 。...重复合成少数类样本，直至达到该规则下应当合成的数量：g_i 。 ? ?
对多个观察到的交互进行一次采样，并将它们的预测的组合来构成损失。...， 在实验中，CPR 在 = 2, 3 时达到最佳性能，而当 k 取大于 3 的更多值时，性能无法提高。...加上正则化得到总体损失函数如下， \mathcal{L} = \mathcal{L}_{CPR}+\lambda (||\Theta||^2) 2.3 动态采样 如何构建样本集 D_k 在 CPR 中起着至关重要的作用...但是考虑难样本对训练更有帮助，而易样本对模型优化贡献小，因此本文提出了CPR的动态采样策略。 该采样策略的目的就是使难样本有更高概率被采样到。算法 1 详细说明了如何动态选择一批样本。...选择率 是增加初始样本的数量，以确保在接下来的步骤中丢弃不合适的样本后，仍然可以收集到所需数量的样本。 接下来，丢弃交叉组合不是负样本对的样本，并获得个有用样本（第3-6行）。
人们因每秒能够收集数百万个度量，并监控PB级别大小的数据库而感到非常自豪“ 当且仅当将度量标准用于随后的分析时，收集大量度量才可能是有必要的。...对于更低的采样率，时间序列会是怎样的呢？下面的图对应于30分钟的采样率。从下图中我们注意到，当采样率为30分钟时，第一个图中观察到的五个异常没有一个出现。...但是，流量较低的工作量时可能会因为低采样率而丢失重要事件，而接受更高的采样率伴随着高的性能开销。...样本汇总要比总体汇总速度快——在如今的运营世界里存在大量度量时，这一点尤其重要——这有助于加快决策的制定。 缺点： 发生采样错误。由于样本不包括全部总体，样本统计中如方法和分位点通常与总体的特征不同。...抽样误差可以通过从总体中抽取足够大的随机样本得到。
而校正决定系数则可以消除样本数量和特征数量的影响。 优点：在决定系数R平方的基础上考虑了特征个数的影响。比较变量数不同的模型。...比如，99%的概率认为样本Ａ是正例，１％的概率认为样本B是正例。通过选择合适的阈值，比如50%，对样本进行划分，概率大于50%的就认为是正例，小于50%的就是负例。...负样本的数量远远大于正样本的数据集里，PRC更能有效衡量分类器的好坏。 AUC计算主要与排序有关，所以它对排序敏感，而对预测分数没那么敏感。...8.样本均衡与采样 首先看看什么是分类任务中的样本不均衡问题，以及如何解决样本不均衡问题。 1）样本均衡问题 在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。...（3）不同采样方法的比较 下采样的缺点显而易见，那就是最终的训练集丢失了数据，模型只学到了总体模式的一部分。
3 神秘的63.2% 一般被大家知晓的是：随机森林中每一次采样的比例是63.2%。 这个比例到底是怎么确定的呢？ 在某手的面试中，我被问到了这个相关的问题，奈何学艺不精，哎。...第k-1次抽样到不同样本的概率： 第k-1次抽样时，有 个样本还没有被抽取 第k次抽样时，还有 的样本没有抽取 因此 ,第一次抽样的数据一定不会重复 因此k次放回抽样的不同样本的期望值为：...利用等比数列的性质，得到： 当n足够大，并且k=n的情况下，上面的公式等于 所以证明完毕，每一次bagging采样重复抽取n次其实只有63.2%的样本会被采样到。...具体步骤可以总结如下: 从训练样本集中采用Bootstrap的方法有放回地重采样选出n个样本，即每棵树的训练数据集都是不同的 ，里面包含重复的训练样本（这意味着随机森林并不是按照bagging的0.632...棵树； 表示第i棵树所使用的训练集，是使用bagging的方法，从所有训练集中进行行采样和列采样得到的子数据集。
使用决策树（预测数据）的成本是训练决策时所用数据的对数量级。 但这些模型往往不直接使用，决策树一些常见的缺陷是： 构建的树过于复杂，无法很好地在数据上实现泛化。...为了让基分类器之间互相独立，将训练集 分为若干子集（当训练样本数量较少时，子集之间可能有交叠）。...•XGBoost的并行，指的是特征维度的并行：在训练之前，每个特征按特征值对样本进行预排 序，并存储为Block结构，在后面查找特征分割点时可以重复使用，而且特征已经被存储为一 个个block结构，那么在寻找每个特征的最佳分割点时...支持并行 XGBoost 支持并行，但是注意，XGBoost 的并行和RF 的并行不是同一类型的∶RF可以并行是因为其基学习器之间是没有关联的，每个基学习器的训练都是在总体训练样本中由放回的随机采样得到...XGBoost如何选择最佳分裂点？ XGBoost在训练前预先将特征按照特征值进行了排序，并存储为block结构，以后在结点分裂时 可以重复使用该结构。
当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。...欠采样 欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。...通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。 1.2....过采样 相反，当数据量不足时就应该使用过采样，它尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集，而不是去除丰富类别的样本的数量。...这就是为什么在过度采样数据之前应该始终进行交叉验证，就像实现特征选择一样。只有重复采样数据可以将随机性引入到数据集中，以确保不会出现过拟合问题。
因为无论实际显示大小是多少，它们都只能用固定数量的纹理像素。如果将它们缩小，我们可以使用mipmap使其保持良好外观。但是，当放大时，它们就会变得模糊。...让我们简单地执行第二个纹理样本，该样本的平铺度是原始样本的十倍。实际上应该替换原始颜色，这里暂时不添加。 ? 这就产生了一个小的多的网格。在它变的更糟糕之前，可以先近距离的观察一下。...但在此之前，我们先再加一个小插曲，先使用完全相同的UV坐标对纹理采样两次。 ? 看看着色器编译器做了啥？ ? ? 这一次也只进行了一次纹理采样。编译器检测到重复的代码并对其进行了优化。...当它们位于splat贴图旁边时，我们实际上会将它们应用于其他纹理。设置一些平铺值，例如4。 ? （没有额外的平铺和偏移控件） 现在，我们必须将采样器变量添加到我们的着色器代码中。...只要三个通道加起来不超过1，它就是有效的贴图。下面是一张这样的贴图，导入它并使用与以前相同的导入设置。 ? （RBG Splat 贴图） 当R + G + B超过1时会发生什么？
通常，当增加模型的复杂性时，会看到由于模型中较低的偏差而导致的误差的减少。然而，这种情况只会在特定的点发生。当模型变得更复杂时，最终会过度拟合型，因此你的模型将开始变为i高方差。...使用以下技术对数据重新采样(减少较大类的样本大小)、过采样(使用重复、SMOTE和其他此类技术增加较小类的样本大小)。...通过使用可访问数据的子集或从一组数据点中随机抽取替换数据来估计样本统计数据的准确性 执行显著性检验时，在数据点上替换标签 通过使用随机子集(bootstrapping, cross-validation...当获得的样本不能代表要分析的总体时，就会出现选择偏差。 40、解释ROC曲线是如何工作的? ROC曲线是各种阈值下真实阳性率和假阳性率对比的图形表示。...如果全及总体划分为单位数目相等的R个群，用不重复抽样方法，从R群中抽取r群进行调查。 47、什么是系统抽样（Systematic Sampling）?
为什么要过采样 当处理不平衡数据集时，我们通常对正确分类少数类感兴趣。假阴性(即未能检测到少数类别)的成本远高于假阳性(即错误地将样本识别为属于少数类别)的成本。...所以在倾斜数据上训练的模型往往非常倾向于数量多的类，而忽略了数量少但重要的类的模式。 通过对少数类样本进行过采样，数据集被重新平衡，以反映所有结果中更平等的错误分类成本。...而欠采样通过减少代表性过高的多数类别中的样本数量来平衡类别。 当大多数类有许多冗余或相似的样本或处理庞大的数据集时，就可以使用欠采样。但是它欠采样有可能导致信息的丢失，从而导致有偏见的模型。...当数据集很小并且少数类的可用样本有限时，就可以使用过采样。由于数据重复或创建了不代表真实数据的合成数据，它也可能导致过拟合。 下面我们将探讨不同类型的过采样方法。...SMOTE 的关键优势在于通过合成样本能够增加数据集中少数类的样本数量，而不是简单地重复已有的样本。这有助于防止模型对于过拟合少数类样本，同时提高对未见过样本的泛化性能。
3.自助法(bootstrapping) “自助法”（bootstrapping）以自助采样（可重复采样、有放回采样）为基础。...查全率往往偏低;而查全率高时，查准率往往偏低,可以通过P-R曲线来取两者的平衡值 ?...即 ß = 1时退化为标准的F1,当β>1意味着P占比重更大，反之则是R。 2.准确率和错误率 这一般是分类器采用的指标。而且不但二分类可以用，也可以扩充到多分类的情况。...接下来，我们从高到低，依次将“Score”值作为阈值threshold，当测试样本属于正样本的概率大于或等于这个threshold时，我们认为它为正样本，否则为负样本。...(a)和(b)展示的是分类其在原始测试集(正负样本分布平衡)的结果，(c)和(d)是将测试集中负样本的数量增加到原来的10倍后，分类器的结果。
欺诈性交易的数量要远低于正常和健康的交易，也就是说，它只占到了总观测量的大约 1-2%。这里的问题是提高识别罕见的少数类别的准确率，而不是实现更高的总体准确率。...；并且当训练数据集很大时，可以通过减少样本数量来解决存储问题。...每一个子聚类不包含相同数量的实例。 缺点 正如大多数过采样技术，这一算法的主要缺点是有可能过拟合训练集。...2.1.4 信息性过采样：合成少数类过采样技术（SMOTE） 这一技术可用来避免过拟合——当直接复制少数类实例并将其添加到主数据集时。...与 boosting 不同，bagging 方法允许在自举样本中进行替换。 ?
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