Python:SMOTE算法 直接用python的库, imbalanced-learn imbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used in datasets showing strong between-class imbalance. It is compatible with scikit-learn and is part of scikit-l…

目录 写在前面 缓解样本不均衡 模型层面解决样本不均衡 Focal Loss pytorch代码实现 数据层面解决样本不均衡 提升模型鲁棒性 对抗训练 对抗训练pytorch代码实现 知识蒸馏 防止模型过拟合 正则化 L1和L2正则化 Dropout 数据增强 Early stopping 交叉验证 Batch Normalization 选择合适的网络结构 多模型融合 参考资料 写在前面 ​ 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但…

文章来自:微信公众号[机器学习炼丹术] 目录 1 什么是非均衡 2 8种解决办法 2.1 重采样(四种方法) 2.2 调整损失函数 2.3 异常值检测框架 2.4 二分类变成多分类 2.5 EasyEnsemble 1 什么是非均衡 分类(classification)问题是数据挖掘领域中非常重要的一类问题,目前有琳琅满目的方法来完成分类.然而在真实的应用环境中,分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的"少数派",比如: 银行识别信用卡异常交易记录 垃圾邮件识别 检测…

论文记录:Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data from:https://songcoming.github.io/lectures/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%AE%B0%E5%BD%95-Identifying-Encrypted-Malware-Traffic-with-Contextual-Flow-Data.html 0x00 本系列笔记是用来记录论文阅读过程中产生的问题与思考的随…

在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括:  轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N):对机器编号从0到N-1,按…

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26122612 上篇文章 瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏 中提到过对抗样本,这篇算是针对对抗样本的一个小小扩充:用Fast Gradient Sign方法在Caffe中生成对抗样本. 本文代码的完整例子可以在下面地址下载: frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners Fast Gradient Sign方法 先回顾一下 瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏 …

One Class SVM 是指你的training data 只有一类positive (或者negative)的data, 而没有另外的一类.在这时,你需要learn的实际上你training data 的boundary.而这时不能使用 maximum margin 了,因为你没有两类的data. 所以呢,在这边文章中,“Estimating the support of a high-dimensional distribution”, Schölkopf 假设最好的boundary要远…

JavaScript算法题之–随机数的生成 需求描述:从一组有序的数据中生成一组随机并且不重复的数,类似于简单的抽奖程序的实现. 先来生成一个有序的数组: 1 var arr = [], 2     length = 100, 3     i = 0; 4   5 for( ; i < length; i++ ){ 6     arr.push( i ); 7 } 从一个长度为 100 的有序数组中随机拿出 10 个随机的数,并且不能有重复. 方法1:随机抽取法 01 var gRandomAr…

开篇吹牛..... 不吹了,因为我不擅长算法,就不胡说八道了. 现在一般的实现负载均衡,主要采用2种方法: 1.轮训    2.负载均衡算法 轮训就不说了,负载均衡现在一般采用HASH一致算法 不多说了,这个算法方面我真不擅长,不给大家胡说.介绍2片博文 https://www.cnblogs.com/daizhj/archive/2010/08/24/1807324.html https://www.cnblogs.com/mushroom/p/4472369.html 由于我是往负载均衡方面…

转自:https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/82285266 在对分类模型的评价标准中,除了常用的错误率,精确率,召回率和F1度量外,还有两类曲线:ROC曲线和PR曲线,它们都是基于混淆矩阵,在不同分类阈值下两个重要量的关系曲线. 在二分类问题中,分类器将一个实例分类为正样本和负样本,全部分类样本可以用一个混淆矩阵来表示.混淆矩阵有四个分类,如下表: 对于PR曲线,它是精确率(precision,简称P)和召回率(Recall,简…

(1)将各个列表组合成一个新列表,不做任何数据的改变 示例: test1 = [1,2] test2 = [1,3] test3 = [1,4] 要求生成新的结果:test = [[1,2],[1,3],[1,4]] 代码示例: test1 = [1,2] test2 = [1,3] test3 = [1,4] multi_list = map(list, (test1, test2, test3)) a = [] a.append(multi_list) print a 执行结果:[[[1,…

Python实现的寻找前5个默尼森数算法示例 本文实例讲述了Python实现的寻找前5个默尼森数算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 找前5个默尼森数. 若P是素数且M也是素数,并且满足等式M=2**P-1,则称M为默尼森数.例如,P=5,M=2**P-1=31,5和31都是素数,因此31是默尼森数. python2代码如下: from math import sqrt  def isPrime(n):   'judge whether a positive integer is a prim…

Python测试开发-浅谈如何自动化生成测试脚本 原创: fin  测试开发社区  前天 阅读文本大概需要 6.66 分钟. 一 .接口列表展示,并选择 在右边,点击选择要关联的接口,区分是否要登录,如需登录,在选择接口栏下,点击登录按钮,即选择了该接口.如下图1所示: ▲图1 二. 自动生成Jmeter文件 点击“生成jmeter文件”按钮,如下图2: 后台会自动根据选择关联的接口,并自动生成Jmeter文件 ▲图2 部分后台函数内容,如下图3: ▲图3 三. 设置脚本参数 在界面设置并发数.…

1. 前言 因无向.无加权图的任意顶点之间的最短路径由顶点之间的边数决定,可以直接使用原始定义的广度优先搜索算法查找. 但是,无论是有向.还是无向,只要是加权图,最短路径长度的定义是:起点到终点之间所有路径中权重总和最小的那条路径. 如下图所示,A 到 C 的最短路径并不是 A 直接到 C(权重是…

本文通过两个图来梳理TCP-IP协议相关知识.TCP通信过程包括三个步骤:建立TCP连接通道,传输数据,断开TCP连接通道.如图1所示,给出了TCP通信过程的示意图. 图1主要包括三部分:建立连接.传输数据.断开连接. 1)建立TCP连接很简单,通过三次握手便可建立连接. 2)建立好连接后,开始传输数据.TCP数据传输牵涉到的概念很多:超时重传.快速重传.流量控制.拥塞控制等等. 3)断开连接的过程也很简单,通过四次握手完成断开连接的过程. 三次握手建立连接: 第一次握手:客户端发送syn包(s…

1.K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 (KNN,K-NearestNeighbor) 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离. 简单理解这个算法: 这个算法是用来给特征值分类的,是属于有监督学习的领域,根据不断计算特征值和有目标值的特征值的距离来判断某个样本是否属于某个目标值. 可以理解为根据你的邻居来判断你属于哪个类别. 1.3 API sklea…

的解释器options: 1.1 –d   提供调试输出 1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件) 1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径 1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪) 1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行 1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档) 1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本 1.8 file   以给定的文件运行python脚本 2 _在解释器中表示最后一个表达式的值. 3 prin…

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.…

概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到…

变分自动编码器生成图片 从隐图像空间进行采样以创建全新的图像或编辑现有图像是目前创作AI最受欢迎和最成功的应用方式. 图像隐空间取样 图像生成的关键思想是开发表示的低维潜在空间(自然是矢量空间),其中任何点都可以映射到逼真的图像上. 能够实现该映射的模块,将潜在点作为输入并输出图像(像素网格),被称为生成器(在GAN的情况下)或解码器(在VAE的情况下).一旦开发出这样的潜在空间,可以有意或无意地从中采样点,并通过将它们映射到图像空间,生成以前从未见过的图像. GAN和VAE是用于学习图像表示的…

<Algorithms算法>笔记:元素排序(3)——洗牌算法 Algorithms算法笔记元素排序3洗牌算法 洗牌算法 排序洗牌 Knuth洗牌 Knuth洗牌代码 洗牌算法 洗牌的思想很简单,就是像洗扑克牌一样,对一组数据进行随机打乱,这个算法在很多应用里都非常有用,特别是对于后面需要介绍的快排来说,这个算法直接影响了快排的效率. 洗牌的算法这里提了2种 排序洗牌 思想很简单,先对每个元素生成一个随机数,然后对这些随机数进行排序 排序前 排序后 Knuth洗牌 一个更简单的算法,不用sort…

缺月挂疏桐,漏断人初静. 谁见幽人独往来,缥缈孤鸿影. 惊起却回头,有恨无人省. 拣尽寒枝不肯栖,寂寞沙洲冷.---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" ISTA算法和FISTA算法是求解线性逆问题的经典方法,隶属于梯度类算法,也常用于压缩感知重构算法中,隶属于梯度类算法,这次将这2中算法原理做简单分析,并给出matlab仿真实验,通过实验结果来验证算法性能. 1. 引言 对于一个基本的线性逆问题: \[{\bf{y} = \bf{Ax} + \bf{w}} \qua…

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考https://blog.csdn.net/weixin_39445556/article/details/84502260 本章我们来学习L-BFGS算法.L…

python实现随机复制若干个文件到新目录 1说明 1.1 目的 随机选择一个文件下的若干个文件,并将文件复制到新文件夹下 1.2 要求 需要将random_select_and_copy_file.py文件放置在父目录下,并选定相应的文件夹,比如需要选择train文件夹下的若干个图片 目录结构 图片文件: 注意:并且默认新生成存放文件的目录为new_train,所以该路径下不能有已存在new_train目录 2代码实现 from shutil import copyfile import ra…

深度实战玩转算法,以Java语言主讲,通过7款经典好玩游戏,真正将算法用于实际开发,由算法大牛ACM亚洲区奖牌获得者liuyubobobo主讲,看得见的算法,带领你进入一个不一样的算法世界,本套课程共有10个章节,文件大小共计3.3G,官方售价248元.课程介绍:以下问题,在本课程中将会一一解答.学习这个课程将完成什么项目?算法有什么用?练习算法,一定要"刷题"吗?想找实习,想找工作,但是没有项目经验?学习本课程需要使用的语言:1.Java 语言:2.Java Swing:3.熟悉其他…

/** * 从图片中按指定的位置大小截取图片的一部分 * * @param image UIImage image 原始的图片 * @param rect CGRect rect 要截取的区域 * * @return UIImage */ + (UIImage *)ct_imageFromImage:(UIImage *)image inRect:(CGRect)rect{ //把像 素rect 转化为 点rect(如无转化则按原图像素取部分图片) CGFloat scale = [UIScre…

Java 常用排序算法/程序员必须掌握的 8大排序算法 本文由网络资料整理转载而来,如有问题,欢迎指正! 分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序.快速排序) 3)选择排序(直接选择排序.堆排序) 4)归并排序 5)分配排序(基数排序) 所需辅助空间最多:归并排序 所需辅助空间最少:堆排序 平均速度最快:快速排序 不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序. 先来看看 8种排序之间的关系: 1.直接插入排序 (1)基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1)[n>=2]…

引言 何为终极算法? 其实就是现在的JVM采用的算法,并非真正的终极.说不定若干年以后,还会有新的终极算法,而且几乎是一定会有,因为LZ相信高人们的能力. 那么分代搜集算法是怎么处理GC的呢? 对象分类 上一章已经说过,分代搜集算法是针对对象的不同特性,而使用适合的算法,这里面并没有实际上的新算法产生.与其说分代搜集算法是第四个算法,不如说它是对前三个算法的实际应用. 首先我们来探讨一下对象的不同特性,接下来LZ和各位来一起给这些对象选择GC算法. 内存中的对象按照生命周期的长短大致可以分为三种…

使用rpm包安装xtrabackup ## 安装依赖包yum -y install perl perl-devel libaio libaio-devel perl-Time-HiRes perl-DBD-mysql rsync## 安装libev4包rpm -ivh libev4-4.15-7.1.x86_64.rpm## 安装percona-xtrabackuprpm -ivh percona-xtrabackup-24-2.4.4-1.el6.x86_64.rpm 为备份操作创建MySQL…

我们集成TFS和SharePoint Server以后,一个最常见的需求是通过SharePoint Server的Excel Service读取TFS报表中的信息,利用Excel Service的强大功能,展现出各种漂亮的报表图像. Excel Service读取外部数据需要账户,我们可以将这个账户配置在Secure Store Service (SSS)中,实现所有报表使用同一个账户链接TFS的数据库. 可以参考微软官方的文档https://technet.microsoft.com/en-u…