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技术随笔

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机器学习分类算法中怎样处理非平衡数据问题 (更新中)

机器学习编程算法

---- Abstract 非平衡数据集是一个在现实世界应用中经常发现的一个问题，它可能会给机器学习算法中的分类表现带来严重的负面影响。目前有很多的尝试来处理非平衡数据的分类。在这篇文章中，我们同时从数据层面和算法层面给出一些已经存在的用来解决非平衡数据问题的简单综述。尽管处理非平衡数据问题的一个通常的做法是通过人为的方式，比如超采样或者降采样，来重新平衡数据，一些研究者证实例如修改的支持向量机，基于粗糙集的面向少数类的规则学习方法，敏感代价分类器等在非平衡数据集上面也表现良好。我们观察到目前在非平衡数据问

2018-05-16

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[译] Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization

正则表达式编程算法

题目：《实例正则化：快速风格化缺失的成分》文章地址：《Instance Normalization: The Missing Ingredient for Fast Stylization》 a

2018-05-16

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CT图像肺结节识别算法调研 — CNN篇深度学习方法

编程算法深度学习

深度学习方法 ---- 单图识别方法简介类同于MINST图像的识别，将CT图像分解为64x64大小的图像，根据医生标注，若图像块中包含结节的中心点(centroid)，则认为有结节，否则就没

2018-05-16

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