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在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学**算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性那么，这种结果是为何发生的呢？到底是什么因素影响了这些算法的表现？在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精
因子模型对于降维算法里，大家熟知的是SVD和PCA，甚至是t-sne。但在统计解释上来说，降维算法找到了相应的低维子空间，但解释力不足，比如PCA，对于降维后数据的解释力降低。因此对于小规模数据集，在变量众多的情况下，因子模型是较好的处理多变量的方法。通过
有些业界从业人士对R语言的价值并不认可，他们认为R语言只针对统计分析。但在与计算机领域朋友的沟通中，R语言其实已经成长为一种多功能的编程语言，它的功能远不限于数据分析而已。但是，R语言的很多优秀特性并不为R语言社区以外的人所熟知。在本文中，我将给大家介绍那
神经网络是一种模拟原始人类思维的计算设计。与人工神经网络相比，支持向量机首先将输入数据概括为由核函数定义的高维特征空间，并找到以最大余量分配训练数据的优秀超平面。该过程通过使用ANN进行。人工神经网络被认为是计算领域最有用的技术之一。即使它被归为黑匣子，许
Message Broker是一种消息验证、传输、路由的架构模式，其设计目标主要应用于下面这些场景：。AMQP定义了这些特性：。本文要介绍的RabbitMQ就是以AMQP协议实现的一种中间件产品，它可以支持多种操作系统，多种编程语言，几乎可以覆盖所有主流的
在前两篇文章中，我们了解到Erlang中灵活的模式匹配，以及在C#甚至F#中会都遭遇的尴尬局面。那么现在就应该来设计一个解决方案了，我们如何才能在C#这样的语言里顺畅地使用Actor模型呢？不仅如此，最好我们还能获得其它一些优势。C# Actor：“消息”
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