Dealing with Imbalanced Classes in Machine Learning
IntroductionMost real-world classification problems display some level of class imbalance, which is when each class does not make up an equal portion of your data-set. It is important to properly adjust your metrics and methods to adjust for your goals. If this is not done, you may end up optimizing for a meaningless metric in the context of your use case. For example, suppose you have two classes
サンプリング法メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに ある分布に従った乱数を生成したいことがよくあったりする(一様分布に従う一様乱数や正規分布に従う正規乱数など)。 ベイズ統計学なんかだと、自然共役事前分布が使えないような複雑な分布の場合にMCMCで分布のサンプリングをして計算したりするので、結構使う場面は多い(はず)。 ちょっと調べてみたので、メモ。(基本、PRML第11章のはなし) 一様分布からの(疑似)乱数生成 一様乱数の生成の仕方について。少し。 線形合同法 X_{n+1} = (A*X_{n}+B) mod Mという形式で乱数Xを次々に生成していく方法 C言語のライブラリで実装されているrand関数 多次元にすると均等に分布しなかったり、下位ビットがランダムじゃなかったり、といろいろ問題がある xorshift http://ja.wikipedia.org/wiki/Xorshift xor演算とビットシフトだけで生成し
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
