”不平衡数据  机器学习  分类  深度学习“ 的搜索结果

     手动整理了1500多个深度学习及机器学习相关算法在实际应用中的项目，完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。讲道理有些题目，比如“用户评分的隐式成分信息的研究”这种题目取的就比较广，有点科学研究...

     机器学习的涉及面更宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”，然则机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，例如增强学习与自动控制等等。 数据挖掘试图从海量...

     数据类别不平衡问题处理 转载地址 1.什么是类别不平衡问题 如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例，但是正例只有2个，那么学习方法只需要...

     多分类问题的目标是基于数据 ，从假说集合 中选择一个假说 ，以使得期望误差： 最小。 对于二分类问题，我们可以以零为界限进行分类，大于零则划分为正样本，小于零则划分为负样本。对于多分类问题，二分类分类...

     ​ 扩散模型是生成模型，在过去几年中越来越受欢迎，这是有充分理由的。仅在 2020 年代发布的几篇开创性论文就向世界展示了 Diffusion 模型的能力，例如在图像合成方面击败 GAN[6]。最近，从业者将看到DALL-E 2...

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