算法原理 $fhq - treap$是一种好用的平衡数，以分裂合并为基本操作，代码简洁优雅，能解决包括序列操作在内的大部分问题，适合初学平衡树的$OIer$们（比如我）学习和掌握。 核心：分裂与合并 分裂时一般传四个参数 \(now\) ：当前节点 \(k\) ：以权值分裂或者以排名分裂时对两棵树的 ...
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2021-02-01 12:51:28
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1.高效工具 1.1高效敲码 1.1.1Cheatsheets 深度学习常用库的速查表 2.文章讲解 2.1特征工程 特征锦囊：如何在Python中处理不平衡数据 2.2模型详解 2.2.1序列模型 人人都能看懂的GRU 强推|人人都能看懂的LSTM介绍及反向传播算法推导(非常详细) 2.2.2机器 ...
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2020-12-08 12:59:52
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作者|PROCRASTINATOR 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 了解类权重优化是如何工作的，以及如何在logistic回归或任何其他算法中使用sklearn实现相同的方法 了解如何在不使用任何采样方法的情况下，通过修改类权重可以克服类不平衡数据的问题 介绍 机器学习中的 ...
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2020-11-06 02:46:36
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Description A balanced number is a non-negative integer that can be balanced if a pivot is placed at some digit. More specifically, imagine each digit ...
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2020-07-16 00:05:52
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MRAM保存数据的稳定性，热稳定性毫无疑问会影响数据的保留期限，温度越高就越不稳定，这就需要平衡数据保存的期限。
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2020-04-09 00:44:31
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一、集群的一些概念 集群 一个集群cluster由一个或者多个节点组成，具有相同的cluster.name，协同工作，分项数据和负载。当有新的节点加入或者删除了一个节点时，集群回感知到并能够平衡数据。ElasticSearch中可以监控很多信息，有一个最重要的就是集群健康。集群健康有三个状态：gre ...
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2020-04-08 09:54:33
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本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。 分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）开始 ...
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2020-03-31 12:14:57
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在机器学习中，我们在使用模型训练数据时，时常会遇到一个问题，那就是数据不平衡，而且可能是极其不平衡。比如电商中的购买与否，金融欺诈等这种二分类中，往往数 据不仅稀疏且还极不平衡，可能其中某一类数据过多。很多模型对于处理这种不平衡数据来説是非常敏感的，往往造成效果不好。 那么在进行模型训练前，我们会做 ...
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2020-03-21 23:41:38
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从1~n构造显然平衡数最大，先尽可能1~i构造，再补一个数填平或者不补，再用大数把数字补全。 1 #define HAVE_STRUCT_TIMESPEC 2 #include<bits/stdc++.h> 3 using namespace std; 4 int a[5007]; 5 int ma ...
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2020-03-04 18:52:57
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定义 以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡的数据理解预测起来很简 ...
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2020-01-08 12:45:58
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