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非平衡数据集的机器学习常用处理方法: 2018-03-26; 非平衡数据集的机器学习常用处理方法定义：不平衡数据集：在分类等问题中，正负样本，或者各个类别的样本数目不一致。例子：在人脸检测中，比如训练库有10万张人脸图像，其中9万没有包含人脸，1万包含人 ...

机器学习中非平衡数据集的常用处理方法: 2018-03-25; 机器学习中非平衡数据集的常用处理方法不平衡数据集：在分类等问题中，正负样本，或者各个类别的样本数目不一致。：在人脸检测中，比如训练库有10万张人脸图像，其中9万没有包含人脸，1万包含人脸， ...

R语言中样本平衡的几种方法: 2017-12-06; R语言中样本平衡的几种方法在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中 ...

机器学习模型评价(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念与陷阱: 2017-07-24; 机器学习模型评价(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念与陷阱本文主要解释一些关于机器学习模型评价的主要概念，与评价中可能会遇到的一些陷阱。如训练集-验证集二划分校验（Hold-out validation） ...

Python机器学习实战：信用卡欺诈检测: 2017-06-05; Python机器学习实战：信用卡欺诈检测故事背景：原始数据为个人交易记录，但是考虑数据本身的隐私性，已经对原始数据进行了类似PCA的处理，现在已经把特征数据提取好了，接下来的目的就是如何建立模型使得检测 ...

大数据的核心价值到底是什么: 2017-05-20; 大数据的核心价值到底是什么无论是大数据在农业的应用也好，工业的应用也好，抑或是在金融行业的应用也好，最终都是通过大数据技术来获知事情发展的真相，最终利用这个“真相”来更加合理的配置资源。具体 ...

R语言不平衡数据分类指南: 2017-02-27; R语言不平衡数据分类指南目前我们发展出了不少机器学习算法来对数据建模，基于数据进行一些预测已经不再是难事。不论我们建立的是回归或是分类模型，只要我们选择了合适的算法，总能得到比较精确的结果。然而 ...

用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法: 2016-09-07; 用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。那么，这种结果是为何发生的呢?到底是什 ...

大数据时代抽样的是是非非: 2015-12-20; 大数据时代抽样的是是非非现在到处都在谈大数据，相关的图书里面舍恩伯格的《大数据时代》写得最精彩也最具影响力，书中明确提出：在大数据分析和应用中，不应着眼于如何使用(随机)抽样技术，而应该使用大样 ...

大数据让电视台更懂观众的心_数据分析师: 2015-02-28; 大数据让电视台更懂观众的心_数据分析师 “除了上帝，任何人都必须用数据来说话。”管理学大师爱德华.戴明（Edwards.Deming）早在上世纪中期便提出过这个观点。如今，大数据推动“让数据说话”成为一 ...

宝洁中国、阿里巴巴消费者洞察与大数据对话_数据分析师: 2014-12-13; 宝洁中国、阿里巴巴消费者洞察与大数据对话_数据分析师昨天的虎嗅F&M创新节的“如何洞察用户：阿里与宝洁的大数据实战”专场里，阿里巴巴数据委员会会长车品觉、宝洁中国市场研究部总经理李霈、英特尔中国 ...

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