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R中的头部/尾部断裂分类算法

R中的头部/尾部断裂分类算法是一种用于数据分析和模式识别的算法。它主要用于将数据集分成两个或多个子集，每个子集都具有不同的特征和属性。

该算法的基本原理是通过计算数据集中每个样本点与其他样本点之间的距离，然后根据距离的大小将数据集分成头部和尾部。头部是指距离其他样本点较远的样本点，而尾部是指距离其他样本点较近的样本点。

头部/尾部断裂分类算法的优势在于它能够有效地处理具有复杂结构和噪声的数据集。它可以帮助我们发现数据集中的异常点、离群点和异常模式，从而提供更准确的数据分析和模式识别结果。

该算法在许多领域都有广泛的应用场景。例如，在金融领域，它可以用于检测欺诈交易和异常行为；在医疗领域，它可以用于识别疾病的早期预警信号；在工业领域，它可以用于监测设备的运行状态和故障检测。

腾讯云提供了一系列与数据分析和模式识别相关的产品和服务，可以与头部/尾部断裂分类算法结合使用。例如，腾讯云的数据湖分析服务（Data Lake Analytics）可以帮助用户高效地处理和分析大规模的数据集；腾讯云的人工智能平台（AI Lab）提供了丰富的机器学习和深度学习算法，可以用于模式识别和异常检测。

更多关于腾讯云相关产品和服务的介绍，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

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机器学习中的EM算法详解及R语言实例

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Seesaw Loss：一种面向长尾目标检测的平衡损失函数

给定一个尾部类别和一个相对更加高频的类别，高频类施加在尾部类上的负样本梯度将根据两个类别在训练过程中累计样本数的比值进行减弱。...因此在训练过程中，来自头部类别的样本会对尾部类别施加过量的负样本梯度，淹没了来自尾部类别自身的正样本梯度。这种不平衡的学习过程导致分类器倾向于给予尾部类别很低的响应，以降低训练的loss。...如下图所示，我们统计了在 LVIS v1.0 上训练Mask R-CNN过程中，施加在每个类别的分类器上正负样本累计梯度的分布。...显然，头部类别获得的正负样本梯度比例接近1.0，而越是稀有的尾部类别，其获得的正负样本梯度的比例就越小。由此带来的结果就是分类的准确率随着样本数的减少而急剧下降，进而严重影响了检测器的性能。 ?...在 Seesaw Loss 的设计中，我们考虑了两方面的因素，一方面我们需要考虑类别间样本分布的关系（class-wise），并据此减少头部类别对尾部类别的"惩罚" （负样本梯度）；另一方面，盲目减少对尾部类别的惩罚会增加错误分类的风险

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学习笔记︱深度学习以及R中并行算法的应用（GPU）

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译文：朴素贝叶斯算法简介（Python和R中的代码）

它能快速构建模型和使用朴素贝叶斯算法进行预测。朴素贝叶斯是用于解决文本分类问题的第一个算法。因此，应该把这个算法学透彻。朴素贝叶斯算法是一种用于分类问题的简单机器学习算法。那么什么是分类问题？...分类问题是监督学习问题的示例。它有助于从一组类别中识别新观察的类别（子群体）。该类别是基于包含其类别成员已经已知的观察（或实例）的数据的训练集合来确定的。分类问题是监督学习问题的示例。...通过这篇文章，我们将了解基础知识，数学，Python和R实现，朴素贝叶斯算法的应用和变化。与此同时，我们还将看到算法的一些优点和缺点。...用Python和R实现朴素贝叶斯算法让我们看看我们如何使用R和Python中的朴素贝叶斯算法构建基本模型。 R代码要开始训练R中的朴素贝叶斯分类器，我们需要加载e1071包。...另一个缺点是它的特征之间独立的假设非常强。在现实生活中几乎不可能找到这样的数据集。应用朴素贝叶斯算法用于多个现实生活场景，例如 1. 文本分类：它是用来作为文本分类的概率学习方法。

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长尾分布的多标签文本分类平衡方法

，即一个样本只对应一个标签，但实际上多标签在实际应用中也非常常见，例如个人爱好的集合一共有6个元素：运动、旅游、读书、工作、睡觉、美食，一般情况下，一个人的爱好有这其中的一个或多个，这就是典型的多标签分类任务...y^k相当于一个onehot向量中多了一些1，例如[0,1,0,1]，表示该样本同时是第1类和第3类这种朴素的BCE非常容易收到标签不平衡的影响，因为头部样本比较多，可能所有头部样本的损失总和为100...，尾部所有样本的损失加起来都不超过10。...Loss首先减少了标签共现的冗余信息（这在多标签分类的情况下是很关键的），然后对"容易分类的"样本（头部样本）分配较低的权重首先，为了重新平衡权重，在单标签的情况下，一个样本可以通过采样概率P_i^...rebalanced-FL (R-FL) 损失函数为然后，NTR对同一标签头部和尾部样本进行不同的处理

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【源头活水】Seesaw Loss：一种面向长尾目标检测的平衡损失函数

给定一个尾部类别和一个相对更加高频的类别，高频类施加在尾部类上的负样本梯度将根据两个类别在训练过程中累计样本数的比值进行减弱。...因此在训练过程中，来自头部类别的样本会对尾部类别施加过量的负样本梯度，淹没了来自尾部类别自身的正样本梯度。这种不平衡的学习过程导致分类器倾向于给予尾部类别很低的响应，以降低训练的loss。...如下图所示，我们统计了在 LVIS v1.0 上训练Mask R-CNN过程中，施加在每个类别的分类器上正负样本累计梯度的分布。...显然，头部类别获得的正负样本梯度比例接近1.0，而越是稀有的尾部类别，其获得的正负样本梯度的比例就越小。由此带来的结果就是分类的准确率随着样本数的减少而急剧下降，进而严重影响了检测器的性能。 ?...在 Seesaw Loss 的设计中，我们考虑了两方面的因素，一方面我们需要考虑类别间样本分布的关系（class-wise），并据此减少头部类别对尾部类别的"惩罚" （负样本梯度）；另一方面，盲目减少对尾部类别的惩罚会增加错误分类的风险

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ECCV 2020 | 针对长尾分布问题的特征空间增广

这篇文章收录于ECCV2020，针对的是分类任务中的长尾分布问题。...论文地址：https://arxiv.org/abs/2008.03673 现实世界的数据通常遵循长尾分布，也就是说每个类的数量通常是不同的。例如，数据集头部类中样本数很多，而尾部类中样本数很少。...如图所示在分类和检测任务中存在长尾分布问题。 ? 长尾分布带来的主要问题是在训练时，因为尾部类数据量少，统计信息不够丰富，因而模型并不能很好的表达尾部类。...之后我们来看整体的训练流程。第一步是进行全部数据的训练，得到提取特征的子网络和基础分类器，用于之后的步骤中。第二步是根据刚刚得到的提取特征网络和分类器，以及之前的CAM，进行尾部类的增广。...可以看到，第二步进去一张尾部类图片和一张头部类图片，选取头部类图片时是选取的与尾部类距离较近，容易混淆的头部类（根据置信度排序得到）。 ? 第三步则是微调。

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EMNLP 2021 | 罗氏和博阿齐奇大学研究合作团队提出：多标签文本分类中长尾分布的平衡策略

本项工作中，我们探讨了优化损失函数的策略，尤其是平衡损失函数在多标签文本分类中的应用。...长尾分布，指的是一小部分标签（即头部标签）有很多数据实例，而大多数标签（即尾部标签）只有很少数据实例的不平衡分类情况。标签连锁，指的是头部标签与尾部标签共同出现导致模型对头部标签的权重倾斜。...表2 实验结果对比对于 Reuters-21578 数据集，损失函数 FL、CB、R-FL 和 NTR-FL 在头部标签中的表现与 BCE 相似，但在中部和尾部标签中的表现优于 BCE，说明它们对于不平衡问题的改进...对于PubMed 数据集，由于BCE 中部和尾部标签已失效，我们使用 FL 作为更强的基线。其他损失函数在中部和尾部标签中的表现均优于 FL。DB 再次证明了其在整体、中部和尾部标签的良好效果。...5 结语针对多标签文本分类中的不平衡分类问题，我们研究了优化损失函数的策略，并系统比较了各种平衡损失函数的效果。我们首次将 DB 引入 NLP，并设计了全新的平衡损失函数 CB-NTR。

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Transformer又助力夺冠！LVIS 2021长尾分布实例分割冠军解决方案

受CBNetv2算法的启发，团队还通过复合连接两个相同的Swin Transformer网络来进一步提高算法性能。...Balanced-CopyPaste：由于RFS是一种image-level的重采样技术，在重复采样包含尾部类别的图片时，会导致头部类别目标的混入（图片中同时包含多种类别的目标）。...也就是说，我们可以有选择性地提高尾部类别目标的被粘贴概率而降低头部类别目标的被粘贴概率。 Balanced Mosaic：Mosaic是把4张图片，通过随机缩放、随机裁减、随机排布的方式进行拼接。...Mask Scoring: 在经典的二阶段实例分割网络中，mask score与bbox score一致，均采用bbox head的分类置信度。...采用 Balanced CopyPaste 和Balanced Mosaic 数据扩充之后，Mask AP分别提升了0.7%和1.0%，AP_r的提升更为显著，分别提升了3.9%和1.5%。

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AI Talk | 数据不均衡精细化实例分割

其能够在类别样本数差异达到数千倍之巨的情况下实现头部常见类别和尾部稀有类别上相当的识别精度和精细化实例分割。...工业AI质检算法在开发过程中，同样依赖于大量的训练数据，针对数据方面，该过程通常有以下几大挑战： 1、数据收集难，工业AI质检算法训练数据中，含有缺陷的数据应该占据训练样本中的绝大部分，而在实际产线中，...因此，为了扩充针对尾部少样本类别目标，我们有选择性地提高了尾部少样本类别目标的被粘贴概率而降低头部多样本类别目标的被粘贴概率。...（3）Seesaw Loss 限制实例分割算法在类别严重不均衡数据上性能的一个关键原因是，施加在尾部少样本类别上的正负样本梯度的比例是不均衡的，过多的负样本梯度容易导致尾部类别的置信度较低。...而Seesaw Loss可以利用缓解因子Mij和补偿因子Cij动态抑制尾部类别样本的过度的负梯度，同时补充对误分类样本的惩罚，避免模型产生高虚警影响。

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