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机器学习中的一个常见问题是处理不平衡数据，其中目标类中比例严重失调，存在高度不成比例的数据。如果不能处理好这个问题，模型将会成为灾难，因为使用类不平衡数据建模会偏向于大多数类。处理不平衡数据有不同的方法，最常见的是过采样和创建合成样本。SMOTE是一种从数
MySQL 由于自身简单、高效、可靠的特点，成为小米内部使用最广泛的数据库，但是当数据量达到千万 / 亿级别的时候，MySQL 的相关操作会变的非常迟缓；如果这时还有实时 BI 展示的需求，对于 mysql 来说是一种灾难。早期业务借助 Sqoop 将 M
如果你参加过统计学入门课程，就会知道数据点可以用来激发灵感，也可以用来测试理论，但两者却不能兼顾，这是为什么呢?人类擅长在所有的事物中寻找对应的模式。机器学习是一种能做出，许多类似决策的方法，这些决策涉及在算法中查找数据中的模式，并使用这些模式对全新数据做
本文总结了数据科学项目失败的最常见原因，希望能够帮助你避免陷阱。为了确定这一问题，你将需要一个包含欺诈和非欺诈交易示例的数据集。这个数据集可以在一组专门负责侦测欺诈行为的专家的帮助下生成。·进行可行性研究以确定此产品是否有市场。例如，预测婴儿出生体重。同时
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