lazypeacock142
New member
[Đặt Mua Ngay để Hưởng Free Shipping toàn quốc!]: (https://shorten.asia/ETM8FPfF)
**Bài báo gốc**
** Học tập mất cân bằng: Cơ sở, thuật toán và ứng dụng **
Học tập mất cân bằng là một vấn đề phổ biến trong học máy, trong đó việc phân phối các lớp trong dữ liệu đào tạo bị sai lệch.Điều này có thể dẫn đến các mô hình thiên về lớp đa số và không hoạt động tốt trên lớp thiểu số.
Có một số cách tiếp cận để đối phó với việc học tập mất cân bằng, bao gồm:
*** Quá trình lấy mẫu: ** Điều này liên quan đến việc tăng nhân tạo số lượng mẫu trong lớp thiểu số.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sao chép các mẫu hiện có hoặc bằng cách tạo các mẫu mới bằng các kỹ thuật tạo dữ liệu tổng hợp.
*** Việc sử dụng dưới mức: ** Điều này liên quan đến việc giảm số lượng mẫu trong lớp đa số.Điều này có thể được thực hiện bằng cách loại bỏ ngẫu nhiên các mẫu hoặc bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân cụm để nhóm các mẫu tương tự với nhau.
*** Học tập nhạy cảm với chi phí: ** Điều này liên quan đến việc cân nhắc chức năng mất để xử phạt các lỗi đối với lớp thiểu số nhiều hơn.Điều này có thể khuyến khích mô hình tìm hiểu thêm về lớp thiểu số và cải thiện hiệu suất của nó trên lớp này.
Trong cuốn sách này, chúng tôi sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về học tập mất cân bằng.Chúng tôi sẽ đề cập đến các nền tảng của việc học tập mất cân bằng, các cách tiếp cận khác nhau để đối phó với việc học tập mất cân bằng và đánh giá các thuật toán học tập mất cân bằng.Chúng tôi cũng sẽ cung cấp một số nghiên cứu trường hợp chứng minh cách học tập mất cân bằng có thể được áp dụng cho các vấn đề trong thế giới thực.
** Từ khóa: ** Học tập mất cân bằng, học máy, phân loại, quá tải, lấy mẫu, học tập nhạy cảm với chi phí
** Viết lại bài viết **
** Học tập mất cân bằng: Hướng dẫn cho các học viên học máy **
Học tập mất cân bằng là một vấn đề phổ biến trong học máy, trong đó việc phân phối các lớp trong dữ liệu đào tạo bị sai lệch.Điều này có thể dẫn đến các mô hình thiên về lớp đa số và không hoạt động tốt trên lớp thiểu số.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ cung cấp một hướng dẫn cho các học viên học máy về cách đối phó với việc học tập mất cân bằng.Chúng tôi sẽ đề cập đến các cách tiếp cận khác nhau để đối phó với việc học tập mất cân bằng, bao gồm quá trình lấy mẫu, lấy mẫu và học tập nhạy cảm với chi phí.Chúng tôi cũng sẽ cung cấp các mẹo về cách đánh giá hiệu suất của các thuật toán học tập mất cân bằng.
** Từ khóa: ** Học tập mất cân bằng, học máy, phân loại, quá tải, lấy mẫu, học tập nhạy cảm với chi phí
=======================================
[Đặt Mua Ngay để Hưởng Free Shipping toàn quốc!]: (https://shorten.asia/ETM8FPfF)
=======================================
**Original Article**
**Imbalanced Learning: Foundations, Algorithms, and Applications**
Imbalanced learning is a common problem in machine learning, where the distribution of classes in the training data is skewed. This can lead to models that are biased towards the majority class and do not perform well on the minority class.
There are a number of approaches to dealing with imbalanced learning, including:
* **Oversampling:** This involves artificially increasing the number of samples in the minority class. This can be done by duplicating existing samples or by generating new samples using synthetic data generation techniques.
* **Undersampling:** This involves reducing the number of samples in the majority class. This can be done by randomly removing samples or by using clustering techniques to group similar samples together.
* **Cost-sensitive learning:** This involves weighting the loss function to penalize errors on the minority class more heavily. This can encourage the model to learn more about the minority class and improve its performance on this class.
In this book, we will provide a comprehensive overview of imbalanced learning. We will cover the foundations of imbalanced learning, the different approaches to dealing with imbalanced learning, and the evaluation of imbalanced learning algorithms. We will also provide a number of case studies that demonstrate how imbalanced learning can be applied to real-world problems.
**Keywords:** imbalanced learning, machine learning, classification, oversampling, undersampling, cost-sensitive learning
**Rewritten Article**
**Imbalanced Learning: A Guide for Machine Learning Practitioners**
Imbalanced learning is a common problem in machine learning, where the distribution of classes in the training data is skewed. This can lead to models that are biased towards the majority class and do not perform well on the minority class.
In this article, we will provide a guide for machine learning practitioners on how to deal with imbalanced learning. We will cover the different approaches to dealing with imbalanced learning, including oversampling, undersampling, and cost-sensitive learning. We will also provide tips on how to evaluate the performance of imbalanced learning algorithms.
**Keywords:** imbalanced learning, machine learning, classification, oversampling, undersampling, cost-sensitive learning
=======================================
[Sản Phẩm Này Đang Làm Mưa Làm Gió - Đặt Mua Ngay!]: (https://shorten.asia/ETM8FPfF)
