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你如何处理小数据集？

处理小数据集时，可以使用轻量级的数据处理工具和库，例如 Pandas、NumPy 和 Scikit-learn 等。这些工具和库可以帮助开发人员快速地处理小数据集，并进行数据分析和机器学习任务。

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学习| 如何处理不平衡数据集

编者按：数据集的目标变量分布不平衡问题是一个常见问题，它对特征集的相关性和模型的质量与性能都有影响。因此，在做有监督学习的时候，处理类别不平衡数据集问题是必要的。 ?...处理任何分类问题的最佳方法是从分析和探索数据集开始，我们称之为探索性数据分析(EDA)。唯一目的是生成尽可能多的关于数据的见解和信息。它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。...它是生成综合数据的过程，试图从少数类的观察中随机生成属性的样本。对于典型的分类问题，有许多方法用于对数据集进行过采样。...但是，这个分类器不会平衡数据的每个子集。因此，当对不平衡数据集进行训练时，该分类器将有利于大多数类，并创建一个有偏差的模型。...它允许在训练集合的每个估计器之前对数据集的每个子集进行重新采样。

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独家 | 如何改善你的训练数据集？（附案例）

学术论文几乎全部集中在新的和改进的模型上，使用的数据集是从公共数据集中选出的一小部分。相反，我认识的将深度学习作为实际应用的一部分人，他们大部分时间都在思考如何改善训练数据。...但是如果你想做同样的事情，很难知道从哪里开始，你可以从我处理语音数据所使用的技巧中得到一些启发。为了更加明确，这里有一些我发现的有用的方法。...这通常比只在较小的数据集上进行训练的效果要好得多，而且速度快得多，并且你可以快速地了解如何调整数据收集策略。...在训练过程中观察数字的变化是很有用的，因为它可以告诉你模型正在努力学习的类别，并且可以让你在清理和扩展数据集时集中精力。相似的方法我最喜欢的一种理解我的模型如何解释训练数据的方法就是可视化。...人类很擅长在视觉信息中发现异常，因此将我们的直觉和计算机处理大量数据的能力结合起来是一种非常灵活的追踪数据集质量的解决方案。

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如何利用永洪自服务数据集，构建强大的数据处理能力？

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