Sampling 第29页

数据分析：使用Imblearn处理不平衡数据（过采样、欠采样）

使用imblearn包中的over_sampling进行过采样有如下几种方法。1

么心learning·2020-07-16 04:55

Why do deep convolutional networks generalize so poorly to small image transformations?论文笔记

文章目录1.Introduction2.FailuresofmodernCNNs3.IgnoringtheSamplingTheorem4.Whydon'tmodernCNNslearntobeinvariantfromdata

chaser_ming7·2020-07-16 03:49

python imblearn toolbox 解决数据不平衡问题(三)——under-sampling下采样

下采样即对多数类样本(正例)进行处理,使其样本数目降低。在imblearntoolbox中主要有两种方式：Prototypegeneration(原型生成)和Prototypeselection(原型选择)。前者生成不同于原正例样本的新的正例样本,后者对原正例样本进行筛选。一、Prototypegeneration算法即对多数类样本生成新的样本去替代原样本，使得样本数目减少,且新样本是生成的而不是

mathlmj·2020-07-16 03:57

神经网络学习之 concat函数

out=concatenate([UpSampling2D(size=(2,2),conv2d_8),conv2d_2],axis=3)函数使用说明：t

luoying_ontheroad·2020-07-16 02:11

Python: ‘SMOTE‘ object has no attribute ‘_validate_data‘ 如何解决???求大神

求大神代码如下：#过采样算法importpandasaspdfromimblearn.over_samplingimportSMOTEfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportcon

lilidaren·2020-07-16 02:30

Imblearn package study（不平衡数据处理之过采样、下采样、综合采样）

Imblearnpackagestudy1.准备知识1.1CompressedSparseRows(CSR)压缩稀疏的行2.过采样(Over-sampling)2.1实用性的例子2.1.1朴素随机过采样

芒萝·2020-07-16 01:43

解读Superpixel Sampling Network论文

文章目录1.介绍1.1超像素概念1.2超像素与深度学习1.3本文的贡献2.前提知识2.1SLIC算法简介3.SSN3.1可微分的SLIC3.2SSN网络及代码实现3.3算法步骤3.4像素和超像素表示之间的映射4.学习特定任务的超像素4.1特定任务的重建损失4.2紧凑性损失4.3损失函数5实验细节5.1评估指标5.2消融实验5.3比较5.4其它6.总结1.介绍1.1超像素概念超像素最直观的解释，就是

Vo Racci·2020-07-15 23:24

Hive进行数据抽样-Sampling

utm_source=tuicool&utm_medium=referral关键字：Hive数据取样、HiveSampling、HiveTABLESAMPLE.在Hive中提供了数据取样（SAMPLING

喜多·2020-07-15 21:08

【Up-Sampling】《CARAFE：Content-Aware ReAssembly of FEatures》含代码实现

链接是讲述carafe我看过的，比较有见解的一篇。先看https://blog.csdn.net/bryant_meng/article/details/104341591?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522158751879219724848331608%2522%252C%2522scm%2522%253A%2522

a64506青竹·2020-07-15 19:29

numpy API: np.random.multivariate_normal

Darray_like,ofshape(N,N)Covariancematrixofthedistribution.Itmustbesymmetricandpositive-semidefiniteforpropersampling.siz

NockinOnHeavensDoor·2020-07-15 18:50

学习记录--- 几种Oversampling(上采样)方法

最近在处理数据不均衡的问题，写出来一个简单的代码，程序依旧在跑，觉得程序写的蛮不错的（因为之前都是从上到下一直写下去，这次居然知道调用函数了，羞愧啊），保存下来以后借鉴。0数据标签数据量21000*3931000*39410000*39510000*391代码'''===================================================================

Laiguibing521·2020-07-15 18:20

Jupyter Notebook中出现“ModuleNotFoundError: No module named 'imblearn'”错误

错误在JupyterNotebook中使用SMOTE算法时，输入fromimblearn.over_samplingimportSMOTE出现了错误：“ModuleNotFoundError:Nomodulenamed

菜小白不是菜·2020-07-15 17:54

关于Python SMOTE算法实现 imblearn包的安装错误提示SMOTE‘ object has no attribute ‘_validate_data‘的解决方法

首先是我出现的问题代码如下//Anhighlightedblockimportpandasaspdfromimblearn.over_samplingimportSMOTEfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.model_selecti

lilidaren·2020-07-15 14:24

Python：SMOTE算法——样本不均衡时候生成新样本的算法

Python：SMOTE算法直接用python的库，imbalanced-learnimbalanced-learnisapythonpackageofferinganumberofre-samplingtechniquescommonlyusedindatasetsshowingstrongbetween-classimbalance.Itiscompatiblewithscikit-learn

djph26741·2020-07-15 14:05

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Ind...

需要转化类型，首先讲一下这个问题是在使用pandas的resample函数激发的，官方文档解释的较为清楚，如下：Conveniencemethodforfrequencyconversionandresamplingoftimeseries.Objectmusthaveadatetime-likeindex

abc1676167·2020-07-15 14:03

【论文阅读】【点云处理】pointnet++的改进

文章目录PATs:PointAttentionTransformersGSA：GroupShuffleAttentionGSS：GumbelSubsetSampling网络结构Moments2ndOrder-LayerPATs

麒麒哈尔·2020-07-15 09:57

Xgboost算法原理详解及python实现

对数据的要求（无需规范化）3、算法的优缺点4、XGB、GBDT、LR与RF5、python代码实现导入相关包读取数据并预处理训练贝叶斯初步优化网格搜索调参（一般调参顺序）1、算法原理步骤（booststrapsampling

ecnu_frc_new·2020-07-15 07:54

正负样本不均衡的解决办法

常用的有一下几种方法：采样，采样主要包括上采样（oversampling，有的称为过采样）和下采样（undersampling，有的称为降采样）数据合成，利用已有样本来生成更多的样本，这

fly_Xiaoma·2020-07-15 06:48

常用采样方法

目录采样方法InverseCDF接受-拒绝采样(Acceptance-RejectionSampling)蒙特卡洛方法采样方法实际应用中，经常需要获得服从某一分布的样本集。

weixin_30871293·2020-07-15 03:01

机器学习----正负样本不匹配

过抽样（样本数量少时使用）过抽样（也叫上采样、over-sampling）方法通过增加分

郭大侠写leetcode·2020-07-15 01:47

Hive实现数据抽样的三种方法

Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示：1.数据块抽样（tablesample()函数）1）tablesample

大数据星球-浪尖·2020-07-14 21:07

单幅图像场景理解，论文解读

KarschK,LiuC,KangSB.DepthTransfer:DepthExtractionfromVideoUsingNon-ParametricSampling[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis

何雷·2020-07-14 11:09

统计信息动态采集级别的解释

enablesdynamicsamplingifallofthefollowingconditionsaretrue:Thereismorethanonetableinthequery.Sometablehasnotbeenanalyzedandhasnoindexes.Theoptimizerdeterminesthatarelativelyexpensivetablescanwouldbere

深圳gg·2020-07-14 11:06

点云深度学习系列由浅入深之--PointNet++

--PointNet++1.PointNet++的主要网络结构2.PointNet++的主要模块2.1下采样2.2上采样2.3RobustFeatureLearningunderNon-UniformSamplingDensity

雁知返·2020-07-14 09:18

用 dotTrace 进行性能分析时，各种不同性能分析选项的含义和用途

本文内容dotTrace的性能分析选项Sampling采样Tracing追踪Line-by-line逐行Timeline时间线参考资料dotTrace的性能分析选项你可以前往Downl

walter lv·2020-07-14 06:52

matlab理想带通滤波

理想带通使用如下函数，dim是维度，如果input是一维，则dim=1%FILTERED=ideal_bandpassing(INPUT,DIM,WL,WH,SAMPLINGRATE)%%ApplyidealbandpassfilteronINPUTalongdimensionDIM

Sousky·2020-07-14 06:20

Hive bucket~

bucket主要作用：1.数据sampling2.提升某些查询操作效率，例如mapsidejoin需要特别注意的是：clusteredby和sortedby不会影响数据的导入，这意味着，用户必须自己负责数据如何如何

yongjian_luo·2020-07-13 23:27

Stack-Based Algorithms for HDR Capture and Reconstruction

AbstractHigh-dynamic-range(HDR)imagescanbecreatedwithstandardcamerahardwarebycapturingandcombiningmultiplepictures,eachsamplingadifferentsegmentoftheirradiancedistributionofascene.Thisseeminglystraigh

XD207R·2020-07-13 15:53

Xcode中使用unity3D生成项目（Easy Movie Texture）运行出现的问题

需要将CustomVideoPlayer.mm_lastFrameTimestamp=_curFrameTimestamp;curTex=CMVideoSampling_SampleBuffer(&_videoSampling

沉着漫步者·2020-07-13 11:35

神经网络学习-CNN（五）

Subsamplingthepixelswillnotchangetheobject同样的特征会出现在图片的不同区域CNN的过程计算过程卷积做内积同样的特征可以被一个卷积发现只有9个点传递到下一个节点，

WanderingSIN·2020-07-13 10:02

【连载】有台词·故事·对白·演讲人声采样的电音 | 第07期

有很多经典的台词·故事·对白/旁白·演讲·采访，也有很多优秀的电子音乐，当人声采样（VocalSampling）遇上电音会怎样？我整理筛选了一些，推荐给你。

米拉之落·2020-07-13 09:18

深度卷积生成对抗网络DCGAN之实现动漫头像的生成(基于keras Tensorflow2.0实现)

起飞目录DCGAN简介反卷积(上采样upsampling2D)数据集代码实战数据导入和预处理生成器G判别器D训练模块完整代码结果DCGAN简介原始GAN在图片生成方面具有一定的缺陷：存在训练不稳定，训练过程中梯度易消失等一系列问题

菜鸟12134·2020-07-13 08:41

【Matlab】图像插值函数interp2理解

interp2函数：[X,Y]=meshgrid(-3:3);%产生网格坐标V=peaks(X,Y);%通过网格坐标计算函数值，产生三维凹凸面figuresurf(X,Y,V)title('OriginalSampling

Ian ma·2020-07-13 05:09

Particle Filter Tutorial 粒子滤波：从推导到应用（四）

六、SamplingImportanceResamplingFilter(SIR)SIR滤波器很容易由前面的基本粒子滤波推导出来，只要对粒子的重要性概率密度函数做出特定的选择即可。

白巧克力亦唯心·2020-07-13 05:04

matlab截取一段视频和裁剪一小块视频区域

截取一段视频的400帧~600帧function[vidFile,samplingRate]=Get_Vedio()addpath(genpath('.'))

Sousky·2020-07-13 01:43

Compressive Sensing资源

以L1-minimization为核心的算法，近几年飞速进展，CompressiveSensing(CompressiveSampling)已然成为数学领域和信号处理

lpflying2012·2020-07-12 22:56

Resample Methods for Training Error & Test Error

WhyuseresamplemethodsResamplingmethodsareanindispensabletoolinmodernstatistics.Theyinvolverepeatedlydrawingsamplesfromatrainingsetandrefittingamodelofinterestoneachsampleinordertoobtainadditionalinfor

猴子数据分析·2020-07-12 20:08

Gibbs Sampling（吉布斯采样）

摘要：GibbsSampling利用条件概率产生符合分布的样本，用于估计分布的期望，边缘分布；是一种在无法精确计算情况下，用计算机模拟的方法。

mijing·2020-07-12 16:14

吉布斯采样（Gibbs Sampling）

吉布斯采样（GibbsSampling）常用于DBM和DBN，吉布斯采样主要用在像LDA和其它模型参数的推断上。要完成Gibbs抽样，需要知道条件概率。

whitenightwu·2020-07-12 16:30

word2vec笔记

onehotDistributedrepresentationCBOW&Skip-GramCBOWSkip-Gramsigmoid函数Huffman树基于HierarchicalSoftmax的模型基于NegativeSampling

wu_8·2020-07-12 16:45

Gibbs Sampling不完全攻略

什么是最大似然估计（MaximumLikelyhoodEstimator）？MLE代表观察值最有可能出现次数的情况。先自定义一个抛掷硬币的场景,我们想要知道出现head的概率是多少？如抛掷一枚硬币10次，得到的结果X=HHHHTTTTTT,出现head的概率为0.4.则这个0.4就是MLE。现在我们假设一个只含有一个参数pi(表征出现‘头’的概率)的模型U，X继续表示观察值（已发生的情况），y表示

workerwu·2020-07-12 15:16

统计学习（六）：重抽样方法

重抽样(resampling)主要用于以下三个目的：(1).估计样本统计量(如中位数、方差、分位数等)的精度，使用数据的子集(jackknifing)或者样本的有放回抽样(bootstrapping);

Goodsta·2020-07-12 15:05

【算法应用】Thompson Sampling--汤普森采样应用之代码篇（Python）

ThompsonSampling–汤普森采样应用之代码篇关键词：机器学习，在线学习，人工智能，强化学习，汤普森采样解决最优路径问题，汤普森采样代码例子，ThompsonSampling机器学习代码例子1

一只松鼠怪·2020-07-12 14:01

【算法】如何根据算法在赌场发家致富？汤普森采样之多臂强盗算法！

汤普森采样—ThompsonSampling之概念篇关键词：机器学习，在线学习，人工智能，强化学习如果你已经熟悉了概念可以直接看代码篇：【算法应用】ThompsonSampling–汤普森采样应用之代码篇

一只松鼠怪·2020-07-12 14:01

小波变换python示例

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpywtfrommatplotlib.font_managerimportFontPropertiessampling_rate

变化匿名·2020-07-12 11:15

Faster R-CNN中RPN网络anchor box的计算（代码演示）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2importmatplotlib.patchesaspatchesfromPILimportImage#原图片的大小，宽为W，高为HW=256H=256#下采样的倍数rpn_stride=8#timesdownsampling

weixin_41065383·2020-07-12 11:50

机器学习分类—stacking方法

1.一个简单的单层stackingimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromimblearn.over_samplingimportSMOTE,

三门Simon·2020-07-12 11:57

PCL点云曲面重建（1）

这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话，会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞，可以采用对数据重采样来解决这样问题，通过对周围的数据点进行高阶多项式插值来重建表面缺少的部分，（1）用最小二乘法对点云进行平滑处理新建文件resampling.cpp

weixin_34342905·2020-07-12 09:39

ISLR系列：(3)重采样方法 Cross-Validation & Bootstrap

ResamplingMethods此博文是AnIntroductiontoStatisticalLearningwithApplicationsinR的系列读书笔记，作为本人的一份学习总结，也希望和朋友们进行交流学习

weixin_30435261·2020-07-12 06:26

文本分类 - 样本不平衡的解决思路与交叉验证CV的有效性

文章目录1样本不平衡的解决思路1.2将不平衡样本当作离群点1.2欠采样/过采样**观点：为什么over-sampling在这种情况下工作得不好****观点：两则的缺陷****观点：解决****观点：下采样的情况下的三个解决方案

悟乙己·2020-07-11 23:52

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