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原文地址：一只鸟的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分类中如何处理训练集中不平衡问题 在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别不平衡，为了使得学习达到更好的效果，因此需要
下拉框组件是一种选择类数据组件，输入方便，数据整齐可管理 第一步：进入【模块管理】选中模块 第二步：点击工具栏【表单】进入模块表单字段设置，选中需要设置为下拉框的字段：小类选择 第三步：下拉框设置 ● 类型：字段组件类型选择，下拉框。 ● 数据库：不选择，默认模块数据库。
新浪网分类资讯爬虫 思考：如何将已有的Scrapy爬虫项目，改写成scrapy-redis分布式爬虫。 要求：将所有对应的大类的 标题和urls、小类的 标题和urls、子链接url、文章名以及文章内容，存入Redis数据库。 以下为原Scrapy爬虫项目源码： items.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy im
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如何处理不平衡数据 实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称
全名 JCR ISSN 影响因子 近五年影响因子 小类名称（英文） 小类名称 分区 Science China-Information Sciences SCI CHINA INFORM SCI 1674-733X 2.731 1.715 COMPUTER SCIENCE,INFORMATION SYSTEMS 计算机科学，信息系统 一区 会议IEEE Confer
转载自：https://www.jianshu.com/p/6a8d72b3bf48 作者：袁英杰 背景 时至今日，C++的核心战场在于：对于性能，空间和实时性有高要求的系统。 而在这类系统上，也有其特定的约束和挑战： 在这类系统上，内存管理始终是个需要关注的问题。而通用内存管理算法，要么容易导致内存碎片，要么会导致内
