如SMOTE[1]类方法认为在少数类样本之间生成新的样本有助于改善少数类的表示质量从而帮助学习，一些SMOTE的变体（如Borderline-SMOTE[2]）在选择种子样本时加入了其他的策略，比如选择与其他类距离更近的样本...可以注意到这种表示是与任务无关的，这是一个很有趣的特性，使得采样器可以不加修改地应用到不同任务上。...Meta-sampling 在设计采样器时，有数种可选择的策略，最直接的方法如设置一个带有超宽output layer的network，或者使用RNN来进行迭代式地对每个样本做决策（比如[9]）。...Meta Training 如前所述，我们希望MESA可以直接从数据中学习最合适的采样策略（采样器参数）来优化集成模型最终的泛化性能。...具体的setup请参考论文，此处不再赘述。 ? Experiments ? Synthetic data上的可视化 ? 与传统重采样方法的对比 ? 与重采样+集成学习类方法的对比 ?
图1：两种不同的采样方法：（左侧）PK采样器；（右侧）邵岭博士团队提出的GS采样器。不同的形状表示不同的类别，而不同的颜色则表示不同的批次（batches）。...相比之下，团队认为小批量中的样本两两之间的深度度量学习更加合适。因此，批量采样器对高效学习起着重要作用。著名的PK采样器是行人重识别中最热门的随机采样方法。...因此，这种方法仍然受到完全随机PK取样器的限制——这种采样器得到的小批量不考虑样本关系信息。 为解决上述问题，团队建议将困难样本挖掘工作前移到数据采样阶段之前。...实验结果优于传统方法，图采样提升大规模深度度量学习的学习效率 团队亦分享了其实验结果,并对最近发表的几种可泛化行人重识别方法进行了比较，其中包括OSNet-IBN、OSNet-AIN、MuDeep、SNR...在特斯联看来，团队提出的技术尤其具备通用性，其同样可应用于包含图像检索等在内的其他领域。 更多内容，点击下方关注：
欠采样，过采样，过采样和欠采样的组合采样器。我们可以采用相关的方法或算法并将其应用于需要处理的数据。...这意味着我们在将数据分为训练和测试之后再应用重采样方法。 我们将分析旅行保险数据以应用我们的重采样方法，数据如下。 ? 我们有一个二分类问题。我们的目标特征是“Claim”。0是多数，1是少数。...现在，我们将按顺序应用RandomOverSampler，RandomUnderSampler和组合采样的方法。 ? 过采样 我们用随机采样器将合成的行添加到数据中。...检查y_smote的value_counts（使用重采样方法将y_train转换为y_smote） 我们将数据分为训练和测试，并将RandomOverSampler仅应用于训练数据（X_train和y_train...使用流水线管道 如上所述，不建议仅将过采样或欠采样方法应用于在类之间具有显着差异的大量数据。我们有一个额外的选择，我们可以在流水线中同时应用过采样和欠采样方法。
翻译：张玲 校对：吴金迪 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。 ?...本文中，我将使用来自Kaggle的信用卡欺诈交易数据数据集，你可以从这里下载。...oversampled_trainY), pd.DataFrame(oversampled_trainX)], axis=1) oversampled_train.columns = normalized_df.columns 还记得我说过不平衡的数据会影响特征相关性吗...（采样器集成） 在机器学习中，集成方法会使用多种学习算法和技术，以获得比单独使用其中一个算法更好的性能（是的，就像一个民主投票系统）。...当使用集合分类器时，bagging方法变得流行起来，它通过构建多个分类器在随机选择的不同数据集上进行训练。
本文中，我将使用来自Kaggle的信用卡欺诈交易数据数据集，你可以从这里下载。...简单地说，就是在少数类数据点的特征空间里，根据随机选择的一个K最近邻样本随机地合成新样本。...oversampled_trainY), pd.DataFrame(oversampled_trainX)], axis=1)oversampled_train.columns = normalized_df.columns 还记得我说过不平衡的数据会影响特征相关性吗...相关链接: https://towardsdatascience.com/why-feature-correlation-matters-a-lot-847e8ba439c4 集成方法（采样器集成） 在机器学习中...当使用集合分类器时，bagging方法变得流行起来，它通过构建多个分类器在随机选择的不同数据集上进行训练。
SQL VS Pandas SELECT（数据选择） 在SQL中，选择是使用逗号分隔的列列表(或*来选择所有列): ? 在Pandas中，选择不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的位置选取。...在where字句中搭配NOT NULL可以获得某个列不为空的项,Pandas中也有对应的实现： SQL： ? Pandas： ? DISTINCT（数据去重） SQL： ? Pandas： ?...宝器带你画重点： subset，为选定的列做数据去重，默认为所有列； keep，可选择{'first', 'last', False}，保留重复元素中的第一个、最后一个，或全部删除； inplace ，...Pandas 中 inplace 参数在很多函数中都会有，它的作用是：是否在原对象基础上进行修改，默认为False，返回一个新的Dataframe；若为True,不创建新的对象，直接对原始对象进行修改。...这是因为count()将函数应用于每个列，返回每个列中的非空记录的数量。具体如下： ? 还可以同时应用多个函数。例如，假设我们想要查看每个星期中每天的小费金额有什么不同。 SQL： ?
您可以在此处找到带有完整代码的笔记本 1-重采样（过采样和欠采样）： ? 这听起来很直观。欠采样是您从多数类中随机删除一些观测值以使数字与少数类相匹配的过程。...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...让我向您展示治疗不平衡班级前后的相关性。 重采样之前： 下面的代码绘制了所有要素之间的相关矩阵。...2-组装方法（采样器的组装）： 在机器学习中，集成方法使用多种学习算法和技术来获得比仅从任何组成学习算法中获得的性能更好的性能。（是的，就像民主投票制度一样）。...当使用集成分类器时，装袋方法变得很流行，并且它通过在不同的随机选择的数据子集上构建多个估计器来工作。在scikit-learn库中，有一个名为BaggingClassifier的整体分类器。
Euler采样器是最简单、最快速的一种选择。它可以在较短的时间内生成图像，但可能缺少多样性。如果你对运行时间有严格的要求，或者你只需要一个大致的结果，那么选择Euler采样器是个不错的选择。...Euler a 使用了祖先采样（Ancestral sampling）的Euler方法受采样器设置中的eta参数影响。Euler a采样器相较于Euler更具多样性，可以以较少的步数产生很大的变化。...LMS采样器是Euler的衍生版本，使用了一种相关但稍有不同的方法，即平均过去的几个步骤以提高准确性。大约30步可以得到稳定的结果。如果你对图像的准确性有较高的要求，可以考虑使用LMS采样器。...DDIM 随latent diffusion的最初repository一起出现， 基于Jiaming Song等人的论文目前最容易被当作对比对象的采样方法在采样器设置界面有自己的ETA PLMS元老级...DDIM采样器收敛速度较快，但相对而言效率较低。它需要较多的步数才能获得较好的结果，因此更适合用于重绘时的使用。如果你希望在纠正错误或调整提示词时进行迭代绘制，DDIM是一个可靠的选择。
callable对象怎么实现的？ 还在觉得yield可有可无吗？ 还觉得装饰器与你没有毛关系吗？ NumPy 的多维数组reshape 成这个形、那个形，怎么做到的啊？...Pandas 的 isin, set_index, reindex使用过吗？ EDA 搞几张花哨的图形就完事了吗？如何思考、如何分析、思维方法呢？...说说你知道的创建字典的几种方法？ 字典视图是什么？ 所有对象都能作为字典的键吗？ 集合内的元素可以为任意类型吗？ 什么是可哈希类型？举几个例子 求集合的并集、差集、交集、子集的方法？...使用 == 判断对象的相等性，需要区分哪些情况？编码实现：对象的 user_id 相等，则认为对象相等 yield 理解从哪四个方面入手？ 函数带有 yield 便是生成器，那么它还是迭代器吗？...Pandas 使用 apply(type) 做类型检查 Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。
随后，视觉嵌入通过视觉投影仪转换以匹配LLM的维度，分为：(i) 学习的 Query ，如perceiver重采样器[1]或Q-Former[35; 82]，它们使用固定 Query 通过交叉注意力捕捉特征...**训练类似Q-Former的重采样器需要更多的数据和更长的训练时间将视觉特征转换为可学习的 Query ，这在数据稀缺的领域提出了挑战。...相比之下，HiRes-LLaVA 无需预定义宽高比候选，动态地切片高分辨率图像，从而能够处理任何宽高比的图像输入。...然后，作者从预定义的实体集中选择几个实体，可以表示为，其中是第个实体，是选择的实体总数。 (b) 图像生成。...在指令调整阶段，训练SliceRestore Adapter 、自我挖掘采样器以及LLM中的LoRA参数[23]。四个SliceRestore Adapter 应用于视觉编码器的第19至22层。
二元正态例子 请记住，MCMC采样器只是随机数生成器的一种。我们可以使用Metropolis-Hastings采样器来开发自己的随机数生成器，生成进行简单的已知分布。...我们可以说这些链已经收敛于形状参数的后验分布吗？ 首先，链的起点“记住”起始值，因此不是固定分布。我们需要删除链的第一部分。...在很多情况下，我们不能直接制定出我们的模型后验分布，但我们 可以 分析出条件后验分布。尽管如此，即使它在分析上不易处理，我们也可以使用单变量MH程序作为最后方法。...问：为什么Gibbs采样器通常比纯MH采样器效率更高？ 二元正态例子 MCMC采样器只是随机数生成器的一种。我们可以使用Gibbs采样器来开发自己的随机数生成器，以实现相当简单的已知分布。...JAGS相对于WinBUGS/OpenBUGS的主要优点在于平台的独立性，可以应用于各种操作系统，而WinBUGS/OpenBUGS只能应用于windows系统；JAGS也可以在64-bit平台上以64
这并不是说Python不能执行真正的多线程并行代码。例如，Python的C插件使用原生的C或C++的多线程，可以并行运行而不被GIL影响，只要它们不频繁地与Python对象交互。...pandas pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。...用得最多的pandas对象 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构 Series，一个一维的标签化数组对象。...scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。...降维：PCA、特征选择、矩阵分解等等。 选型：网格搜索、交叉验证、度量。 预处理：特征提取、标准化。 statsmodels 一个统计分析包，包含经典统计学和经济计量学的算法。
它还影响特性之间的相关性，稍后我将向您介绍How 和 Why。 现在，让我们讨论一些解决类不平衡问题的技术。在这里可以找到一个完整代码的笔记本。 1-重采样(过采样和欠采样) ? 这听起来很直观。...第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。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。...让我给你们展示一下处理不平衡类前后的相关关系。 重采样之前 下面的代码绘制了所有特征之间的相关矩阵。...2-集成方法(采样器集成) 在机器学习中，集成方法使用多种学习算法和技术来获得比单独使用任何一种组成学习算法更好的性能。(是的，就像民主党的投票制度一样)。...当使用集成分类器时，bagging方法变得流行起来，它通过在不同随机选择的数据子集上构建多个估计器来工作。在scikit-learn库中，有一个名为baggingclassifier的集成分类器。
'sha 对于比例参数 ###### 比例参数 plot(1:chain.length,guesses[,'scale'],type="l 我们可以说这些链已经收敛于形状参数的后验分布吗？...在很多情况下，我们不能直接制定出我们的模型后验分布，但我们 可以 分析出条件后验分布。尽管如此，即使它在分析上不易处理，我们也可以使用单变量MH程序作为最后方法。...问：为什么Gibbs采样器通常比纯MH采样器效率更高？ 二元正态例子 MCMC采样器只是随机数生成器的一种。我们可以使用Gibbs采样器来开发自己的随机数生成器，以实现相当简单的已知分布。...JAGS相对于WinBUGS/OpenBUGS的主要优点在于平台的独立性，可以应用于各种操作系统，而WinBUGS/OpenBUGS只能应用于windows系统；JAGS也可以在64-bit平台上以64...（模糊的毛毛虫）或类似的噪声 多个具有不同起始条件的链条看起来应该相同 我们可能在这里可以做得更好的一种方法是使链条运行更长的时间，并丢弃初始样本我们还可以。
同时，cross attention帮助我们将联系度高的对象找出来。...采样（Sampling） 还记得之前讲过Noise predictor的作用吗？...采样器（Sampling method） 那么，谁来依照noise schedule进行采样？Sampling method，被称作采样方法或采样器。...当初我在学习这些采样器的时候，首先将采样器进行分类，然后再整理每个采样器的特点和使用场景，形成笔记。最后在实践的时候发现这么多东西，脑子里根本记不住。...如果考虑收敛性，就选择DPM++ 2M Karras。如果喜欢稳定、可再现的图像，就不要使用任何祖先采样器。
agg()：自定义聚合函数，可以使用numpy函数或自己定义的函数进行聚合。 这些聚合函数可以应用于单个列或多个列，也可以同时应用于多个列。...关键技术: crosstab的前两个参数可以是数组或Series,或是数组列表。 五、数据采样 resample()是pandas库中用于时间序列数据重采样的一个方法。...，可以是字符串（例如’D’表示按天重采样，'M’表示按月重采样），也可以是pandas的一个偏移字符串（例如pandas.DateOffset对象）。...kind：指定重采样方法，默认为None，表示使用默认方法，可以是’shill’,‘pad’, ‘ffill’, 'bfill’等。...resample()方法可以帮助我们方便地对时间序列数据进行重采样，并进行各种统计计算。
机器之心报道 机器之心编辑部 扩散模型和流匹配实际上是同一个概念的两种不同表达方式吗？ 从表面上看，这两种方法似乎各有侧重：扩散模型专注于通过迭代的方式逐步去除噪声，将数据还原成清晰的样本。...更准确地说，流匹配更新可以被视为重参数化采样常微分方程（ODE）的欧拉积分： 对于 DDIM 采样器而言，普遍存在以下结论：DDIM 采样器对于应用于噪声调度 α_t、σ_t 的线性缩放是不变的，因为缩放不会影响...但结论仍然是相同的：最优的积分方法取决于数据分布。 我们可以从确定性采样中得到的两个重要结论： 采样器的等价性：DDIM 与流匹配采样器等价，并且对噪声调度的线性缩放不变。...人们可以根据不同的启发式方法为训练和采样选择完全不同的噪声调度：对于训练，最好有一个噪声调度来最小化蒙特卡洛估计量的方差；而对于采样，噪声调度与 ODE / SDE 采样轨迹的离散化误差和模型曲率更相关...通过基于噪声运行一个确定性的采样器，可以得到这些 (数据，噪声) 对。然后，可以训练模型，使之可以根据给定噪声直接预测数据，而无需采样。在扩散技术的相关文献中，这同样的方法是最早的蒸馏技术之一。
对于比例参数 ###### 比例参数 plot(1:chain.length,guesses[,'scale'],type="l我们可以说这些链已经收敛于形状参数的后验分布吗？...在很多情况下，我们不能直接制定出我们的模型后验分布，但我们 可以 分析出条件后验分布。尽管如此，即使它在分析上不易处理，我们也可以使用单变量MH程序作为最后方法。...问：为什么Gibbs采样器通常比纯MH采样器效率更高？二元正态例子MCMC采样器只是随机数生成器的一种。我们可以使用Gibbs采样器来开发自己的随机数生成器，以实现相当简单的已知分布。...JAGS相对于WinBUGS/OpenBUGS的主要优点在于平台的独立性，可以应用于各种操作系统，而WinBUGS/OpenBUGS只能应用于windows系统；JAGS也可以在64-bit平台上以64...（模糊的毛毛虫）或类似的噪声多个具有不同起始条件的链条看起来应该相同我们可能在这里可以做得更好的一种方法是使链条运行更长的时间，并丢弃初始样本我们还可以。
常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构；以及Series，一种一维标签数组对象。...pandas将表格和关系型数据库（例如SQL）的灵活数据操作能力与NumPy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。...由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。 介绍一点背景知识，早在2008年，我在一家量化投资企业——AQR资本管理公司供职时，便开始了pandas的开发。...那时候，我有一些独特的需求是工具清单上任何单个工具无法满足的： 带有标签轴，支持自动化或显式数据对齐功能的数据结构——这可以防止未对齐数据和不同数据源的不同索引数据所引起的常见错误 集成时间序列函数功能...对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。我认为将它作为默认可视化工具是一个安全的选择。
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