2019年7月16日
常见算法面试之样本不均衡的解决办法、交叉熵以及HMM、MEMM vs CRF
摘要： 恢复内容开始 1、样本类别不均衡的解决办法 把数据进行采用的过程中通过相似性同时生成并插样“少数类别数据”，叫做SMOTE算法 对数据先进行聚类，再将大的簇进行随机欠采样或者小的簇进行数据生成 把监督学习变成无监督学习，舍弃掉标签把问题转化为一个无监督问题，如异常检测 先对多数类别进行随机的欠采样， 阅读全文
posted @ 2019-07-16 14:52 刘二逗呀 阅读(1703) 评论(0) 推荐(1)