Howtosignalprocessing
- O que está amostrando no aprendizado de máquina?
- Está super -amostrando bem em aprendizado de máquina?
- É melhor amossar ou submarina?
- Qual é o objetivo de superamostar o aprendizado de máquina?
O que está amostrando no aprendizado de máquina?
Upsampling ou supermoolding refere -se à técnica para criar pontos de dados artificiais ou duplicados ou da amostra de classe minoritária para equilibrar o rótulo da classe. Existem várias técnicas de excesso de amostragem que podem ser usadas para criar pontos de dados artificiais.
Está super -amostrando bem em aprendizado de máquina?
Superamostragem aleatória
Para algoritmos de aprendizado de máquina afetados pela distribuição distorcida, como redes neurais artificiais e SVMs, essa é uma técnica altamente eficaz.
É melhor amossar ou submarina?
Os métodos de supermo -amostras duplicam ou criam novos exemplos sintéticos na classe minoritária, enquanto os métodos de amostragem de subida excluem ou mesclam exemplos na classe majoritária. Ambos os tipos de reamostragem podem ser eficazes quando usados isoladamente, embora possam ser mais eficazes quando os dois tipos de métodos são usados em conjunto.
Qual é o objetivo de superamostar o aprendizado de máquina?
Sobre a amostragem é usada quando a quantidade de dados coletados é insuficiente. Uma técnica popular de amostragem excessiva é a derivação (técnica de amostragem excessiva da minoria sintética), que cria amostras sintéticas, amostrando aleatoriamente as características de ocorrências na classe minoritária.
