这一篇介绍一下关于样本不平衡的处理的方式，主要介绍两种采样方式，分别是上采样和下采样。这里主要介绍最简单的上采样和下采样，更多的内容见文章中的链接。
06月28日1
机器学习
数据样本不平衡时处理方法(Resampling strategies for imbalanced datasets)
06月28日1
机器学习
06月28日1
北邮人论坛十大
北邮人论坛十大_2019-06-27
北邮人论坛的十大热门帖子的汇总文章2019-06-27,使用手机端打开不需要登录,使用电脑端打开需要登录.
06月27日评论
深度学习
Saliency Maps的原理与简单实现(使用Pytorch实现)
这一篇主要介绍一种模型解释的方式，Saliency Maps来进行对模型的解释。我们会结合论文说明Saliency Maps的基本原理和实验Pytorch来完成Saliency M...
06月27日评论
北邮人论坛十大
北邮人论坛十大_2019-06-26
北邮人论坛的十大热门帖子的汇总文章2019-06-26,使用手机端打开不需要登录,使用电脑端打开需要登录.
06月26日评论
机器学习
混淆矩阵的绘制(Plot a confusion matrix)
这一篇简单介绍一下混淆矩阵的计算和绘制，混淆矩阵可以用来判断模型预测的结果。
06月26日评论
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北邮人论坛十大_2019-06-25
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06月25日评论
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北邮人论坛十大_2019-06-24
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06月24日评论
机器学习
TF-IDF简单介绍
这一篇简单介绍一下TF-IDF的相关内容，包括如何进行计算和如何使用sklearn和pandas进行结合的时候, 进行计算。
06月24日评论
北邮人论坛十大
北邮人论坛十大_2019-06-23
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06月23日评论
机器学习
LightGBM使用简单介绍
这一篇介绍一下关于LightGBM的简单使用方式。主要介绍一下各个参数的含义和一些简单的例子，简单的功能。
06月23日评论
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