若某类目标的样本相比其他类在数量上占据极大优势，则可以将该数据集视为不平衡的数据集。...对具体图像分类问题，对数据增强技术方案变更，以便为样本不足的类创建增强的数据。...焦点损失函数旨在通过降低内部加权（简单样本）来解决类别不平衡问题，这样即使简单样本的数量很大，但它们对总损失的贡献却很小。也就是说，该函数侧重于用困难样本稀疏的数据集来训练。...将 Focal Loss 应用于欺诈检测任务 为了演示，我们将会使用 Kaggle上的欺诈检测数据集 构建一个分类器，这个数据及具有极端的类不平衡问题，它包含总共6354407个正常样本和8213个欺诈案例...对这种高度不平衡的数据集的分类问题，若某模型简单猜测所有输入样本为“正常”就可以达到733 /（733 + 1）= 99.86％的准确度，这显然是不合理。
1、数据表与简单Java类的映射 简单Java类是整个项目开发的灵魂，其有严格的开发标准，最为重要的是它要与数据表完全对应。...2、一对多数据映射 【举例】：课程分类 ?...一个课程分类有多个子分类，要求： 利用简单Java类实现数据表的还原； 进行如下输出： --可以输出一个子分类的信息，同时输出它所对应的分类信息； ...3、双向一对多映射 【举例】：用户-课程-考试成绩 ?...4、多对多数据映射 【举例】：权限-权限组-用户-角色-角色权限组 ?
挑战 这是一个多类图像分类问题，目标是将这些图像以更高的精度分类到正确的类别中。 先决条件 基本理解python、pytorch和分类问题。...方法 做一些探索性数据分析 (EDA) 来分析和可视化数据，以便更好地理解。 定义一些实用函数来执行各种任务，从而可以保持代码的模块化。 加载各种预先训练的模型并根据我们的问题对它们进行微调。...添加我们自己的分类器层 现在要将下载的预训练模型用作我们自己的分类器，我们必须对其进行一些更改，因为我们要预测的类数可能与模型已训练的类数不同。...我们可以看到这个预训练模型是为对1000个类进行分类而设计的，但是我们只需要 6 类分类，所以稍微改变一下这个模型。...设备数据加载器 创建DeviceDataLoader类，该类包装DataLoader以将数据移动到特定设备，然后可以从该设备生成一批数据。
挑战 这是一个多类图像分类问题。目的是将这些图像更准确地分类为正确的类别。 先决条件 基本了解python，pytorch和分类问题。...方法 做一些探索性数据分析（EDA）来分析和可视化数据，以便更好地理解。 定义一些实用程序功能来执行各种任务，以便可以保持代码的模块化。 加载各种预先训练的模型，并根据我们的问题对其进行微调。...9.添加自己的分类器层 现在，要使用下载的预训练模型作为您自己的分类器，必须对其进行一些更改，因为要预测的类别数量可能与训练模型所依据的类别数量不同。...可以看到，该经过预训练的模型旨在用于对1000个班级进行分类。但是只需要6类分类，因此可以稍微更改此模型。...DeviceDataLoader 创建一个DeviceDataLoader类，该类包装DataLoader以将数据移动到特定设备，然后可以从该设备产生一批数据。
=1（清华大学出版社）对应的book publisher_obj=models.Publisher.objects.get(id=1) print(publisher_obj) #类名...2.一对多 正向查询：查询book中id=3（java）对应的出版社 book_obj=models.Book.objects.get(id=3) print(book_obj)...其实，我们发现一对一和一对多查询基本上是差不多的。...3.多对多 正向查询：查询作者名为gong的所有book author_obj=models.Author.objects.get(name='gong') print(author_obj.book.all...总而言之，正向查询直接顺序获取，反向查询用 类名(全部小写)_set.all() 来获取。 弄了一天，总算初步理解了咋弄的。！！
NHibernate 多对多映射的数据更新 最近在用 NHibernate 做多对多更新时突然发现 NHibernate 更新的策略很差， 对多对多关系的更新居然是先全部删除再插入全部数据， 感觉非常奇怪...发现 StackOverflow 上也有人问类似的问题， 并且最终在 NHibernate Tip: Use set for many-to-many associations 发现了解决方案， 将多对多的映射的...typeof(Role)); map.Column("[RoleId]"); }); } ); 将 UserMapping 和 RoleMapping 中多对多映射全部改为...不只是多对多， 如果你的集合需要更新， NHibernate 推荐的是： 19.5.2....sess.Flush(); 由此可见， bag 在多对多映射更新时性能较差， 如果不需要更新，则可以放心使用， 在需要更新时则 set 是更好的选择。
在本文中，我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题，使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。TPU，即张量处理单元，可以加速深度学习模型的训练过程。 ?...「本文涉及的主题」： 多类图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多类图像分类 我们使用图像分类来识别图像中的对象，并且可以用于检测品牌logo、对对象进行分类等。...from fastai.vision import * from fastai.metrics import error_rate, accuracy 3.定制数据集 在下面的代码片段中，你还可以尝试使用自定义数据集...在下面的代码片段中，我们可以得到输出张量及其所属的类。 learn.predict(test) ? 正如我们在上面的输出中看到的，模型已经预测了输入图像的类标签，它属于“flower”类别。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。
如今我们对DBA的依赖越来越少，多数框架都支持实体关系映射，通过面向对象编程即可定义数据库结构。数据库设计也是在这个阶段完成的，不再需要DBA协助。...所以DBA除了会使用 ER图工具，还需要会写实体类。 8.3.1.9....OneToMany 一对多 我们要实现一个一对多实体关系，ER 图如下 +----------+ +------------+ | Classes |...ManyToMany 多对多 用户与角色就是一个多对多的关系，多对多是需要中间表做关联的。所以我方需要一个 user_has_role 表。...toString() { return "Roles [id=" + id + ", name=" + name + ", users=" + users + "]"; } } 最终产生数据库表如下
机器学习_分类_数据聚类 K-Means（k-平均或k-均值） 可以称的上是知名度最高的一种聚类算法 首先，我们确定要几个的聚类（cluster，也称簇），并为它们随机初始化一个各自的聚类质心点（cluster...要确定聚类的数量，我们可以先快速看一看已有的数据点，并从中分辨出一些独特的数据。 其次，我们计算每个数据点到质心的距离来进行分类，它跟哪个聚类的质心更近，它就被分类到该聚类。...当然你也可以在第一步时多初始化几次，然后选取一个看起来更合理的点节约时间。 K-Means的优点是速度非常快，因为我们所做的只是计算数据点和质心点之间的距离，涉及到的计算量非常少！...一是你必须一开始就决定数据集中包含多少个聚类。这个缺点并不总是微不足道的，理想情况下，我们的目标其实是用一种算法来分类这些数据，并从结果中观察出一些规律，而不是限制几个条件强行聚类。...该方法对异常值不敏感（因为使用中值），但在较大数据集上运行时速度会慢很多，因为每次计算中值向量，我们都要重新排序。
1、一对一可以两个实体设计在一个数据库中l例如设计一个夫妻表，里面放丈夫和妻子 2、一对多可以建两张表，将一这一方的主键作为多那一方的外键，例如一个学生表可以加一个字段指向班级(班级与学生一对多的关系...) 3、多对多可以多加一张中间表，将另外两个表的主键放到这个表中（如教师和学生就是多对多的关系） ---- 关于外键的设置： 首先，外键引用的那个列在主表中必须是主键列或者唯一列。...1：n，1：m ---- 关于主外键及多表联系的进一步理解： 主外键的存在是依托两个实体之间的关系而存在的； 比如班级与学生的关系： 一个班级可以有多个学生，并且一个学生只能属于一个班级，这就是一对多的关系...； 那么设计数据库的时候就应该在学生表内存放班级的ID作为外键，为什么不在班级表内放学生呢？...classid) references class(classid) --本表classid是基于class表classid的外键 ) --------- 如上定义了主外键后，两个表间的关系就是一对多的关系了
系统聚类算法又称层次聚类或系谱聚类，首先把样本看作各自一类，定义类间距离，选择距离最小的一对元素合并成一个新的类，重复计算各类之间的距离并重复上面的步骤，直到将所有原始元素分成指定数量的类。...该算法的计算复杂度比较高，不适合大数据聚类问题。...ch, (randrange(m1), randrange(m1))) for ch in s] return x def xitongJulei(points, k=5): '''根据欧几里得距离对points...p1[1][0]+p2[1][0])/2, (p1[1][1]+p2[1][1])/2)) # 使用合并后的点代替原来的两个点 points.append(p) # 查看每步处理后的数据...print(points) return points # 生成随机测试数据 points = generate('abcde', 5, 5) print('origin:'.center(20,
2.一对一、多对多映射 一对多association------->javaType ? 多对多collection------->ofType ?...3.扩展类定义 两个表所有字段------->添加到一个实体类中 **映射到扩展类即可 ** ?
classification 多类分类 意味着一个分类任务需要对多于两个类的数据进行分类。...比如，对一系列的橘子，苹果或者梨的图片进行分类。多类分类假设每一个样本有且仅有一个标签：一个水果可以被归类为苹果，也可以是梨，但不能同时被归类为两类。...固有的多类分类器: sklearn.linear_model.LogisticRegression (setting multi_class=”multinomial”) 1对多的多类分类器:...当存在结时（两个类具有同样的票数的时候）， 1对1分类器会选择总分类置信度最高的类，其中总分类置信度是由下层的二元分类器 计算出的成对置信等级累加而成。...0.5, 7.5, 0, 3, lambda x: log_reg.predict(x)) # 4个特征下注释掉，后两特征 plot_data(X_train, y_train) 3.2 1对多的多类分类器
假设正在解决新闻文章数据集的文档分类问题。 输入每个单词，单词以某种方式彼此关联。 当看到文章中的所有单词时，就会在文章结尾进行预测。...在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。 现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。...数据集可以在这里找到。...以下是训练数据中已转为序列的第11条。...然后，对验证序列执行相同的操作。
上市公司新闻文本分析与分类预测 基本步骤如下： 从新浪财经、每经网、金融界、中国证券网、证券时报网上，爬取上市公司（个股）的历史新闻文本数据（包括时间、网址、标题、正文） 从Tushare上获取沪深股票日线数据...利用前两步中所获取的股票名称和分词后的结果，抽取出每条新闻里所包含的（0支、1支或多支）股票名称，并将所对应的所有股票代码，组合成与该条新闻相关的股票代码列表，并在历史数据表中增加一列相关股票代码数据...，并存储到新的数据库中（或导出到CSV文件） 实时抓取新闻数据，判断与该新闻相关的股票有哪些，利用上一步的结果，对与某支股票相关的所有历史新闻文本（已贴标签）进行文本分析（构建新的特征集），然后利用...SVM（或随机森林）分类器对文本分析结果进行训练（如果已保存训练模型，可选择重新训练或直接加载模型），最后利用训练模型对实时抓取的新闻数据进行分类预测 开发环境Python-v3(3.6)： gensim...将贴好标签的历史新闻进行分类训练，利用训练好的模型对实时抓取的新闻文本进行分类预测 * 新闻爬取（crawler_cnstock.py，crawler_jrj.py，crawler_nbd.py，crawler_sina.py
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 近些年来，大量的神经影像模式识别研究尝试利用结构MRI或DTI数据来对精神分裂患者（schizophrenia，SZ）进行分类。...尽管这些研究可以实现较高的分类准确率，但是利用多模态神经影像数据来对SZ特别是首发精神分裂（first-episodeschizophrenia，FES）进行分类的研究并不多见。...多模态数据的融合可以进一步揭示疾病大脑病理生理机制。因此，同时利用结构MRI和DTI数据作为分类特征似乎可以得到比单模态数据更加可靠的分类结果。 ...该研究融合多模态结构脑影像数据特征（包括灰质体积GMV，皮层厚度，皮层褶皱，分数各向异性FA，平均弥散率MD）来对FES进行分类。...三、小结 本文的研究结果表明，相比单一模态数据，利用多模态融合的方法似乎可以得到更加良好的分类准确率和稳定性。
因此，这是我们今天要做的：将消费者的财务投诉分成12个预定义的类。这些数据可以从 data.gov 下载。...这是一个多类文本分类问题。我已经迫不及待地想看下我们完成的结果。 数据浏览 在投入训练机器学习模型前，我们应当先看一些实例以及每个类别中投诉的数量： ? ?...输入： Consumer_complaint_narrative 实例：“在我的信用报告上有过时的信息，我之前对该信用报告有争议，该项信息记录应该被删除，该信息是7年多之前的并且不符合信用报告的要求。”...清理后，这是我们要使用的最初的5行数据： ? ? 图2 不平衡的分类 我们看到每个产品的投诉数值不平衡。消费者的投诉多针对索回债款、信用报告和房屋抵押贷款。 ? ?...在一些例子中，像欺诈侦测和癌症预测，我们将仔细设置我们的模型或人工平衡数据集，比如通过欠采样和过采样每个类。 然而，在我们的学习不均衡的数据的例子中，我们会将兴趣点放在占少数的的分类上。
TPOT会对输入的数据做进一步处理操作，例如二值化、聚类、降维、标准化、正则化、独热编码操作等。 根据模型效果，TPOT会对输入特征做特征选择操作，包括基于树模型、基于方差、基于F-值的百分比。...TPOT实现模型训练 下面是一个使用TPOT对MNIST数据集进行模型训练的例子： # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: wangkang @file: start_tpot.py...() - start) # 分类器其模型保存为 .py tpot.export('tpot_mnist_pipeline.py') 运行结果如下所示： ?...这样，整个关于MNIST数据集的分类器就训练完成了。 3. 总结 1、通过简单浏览源码发现，TPOT是在sklearn的基础之上做的封装库。...此外，我们还发现了TPOT已经对xgboost进行了支持。
书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类 文本分类器，提供多种文本分类和聚类算法，支持句子和文档级的文本分类任务，支持二分类...、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类，开箱即用。...，建议使用lazy_loading模式，减少内存占用 4.2.2 多标签分类模型 分类可以分为多分类和多标签分类。...多分类的标签是排他的，而多标签分类的所有标签是不排他的。...（1.56GB）：官方下载地址，抽样了10万条THUCNews中文文本10分类数据集（6MB），地址：examples/thucnews_train_10w.txt。
概述 MyBatis 的一对多、多对一，主要就是 resultMapresultMapresultMap 两个属性的使用，而一对多和多对一都是相互的，只是站的角度不同： 【一对多】association...许多结果将包成这种类型 【多对一】collection：复杂类型的集合 准备工作 由于本文是作为解读处理，在这里将不再赘述工程的搭建，只在这里只带大家过一下我们准备的实体类和pojo对象 准备的表有俩张...，一个是学生表(t_student)，一个是班级表(t_clazz)，学生表可以通过cid字段到班级表中查询到对应的班级，java程序控制的外键，俩张表的数据如下： 工程目录如下： 多对一 问题的引出...`cid` WHERE sid=1 查询的结果如下： 如果我们要将这条记录返回给mybatis进行的数据的封装，就需要提供一个实体类student，那么这个的时候我们需要对这个实体类的属性进行考虑...，多个学生对应一个班级也就是多对一，我们把班级作为一个实体类，学生的属性中有班级这一个属性。
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