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classification imbalanced self-paced ensemble

论文解读（CTDA）《Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification论 ......
domain classification cross-domain multi-source Contrastive

论文解读（CBL）《CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification》

Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification论文作者：Rong Zeng, Hongzhan Liu , Sancheng ......
Classification Cross-Domain CNN-Based Learning Emotion

Paper Reading: A pareto-based ensemble of feature selection algorithms

本文将集成特征选择问题建模为具有两个目标的帕累托优化问题，提出一种类型的异构集成特征选择算法 PEFS。首先采用两种聚合方法对四种不同 FS 方法得到的结果进行组合，接着使用双目标优化来评估这些结果，最后根据非优势特征在双目标空间中的拥挤距离进行排序。该方法平衡了关联度和冗余性两种不同的 FS 方法... ......
pareto-based algorithms selection ensemble Reading

Paper Reading: FT4cip: A new functional tree for classification in class imbalance problems

本文提出了一种类不平衡问题的功能树(FT4cip)，该模型使用了考虑类不平衡的分割评估函数 Twoing，以及使用了一种优化 AUC 的新型剪枝算法。同时对多变量分割使用特征选择，进一步提高分类性能和可解释性。通过大量的实验分析证明，FT4cip 在 AUC 上的分类性能优于 LMT 和 Gama。... ......
classification functional imbalance problems Reading

如何用Confusion matrix，classification report，ROC curve (AUC)分析一个二分类问题

ROC https://zhuanlan.zhihu.com/p/246444894 Sure, let's create a random confusion matrix as an example, and then I'll explain what each element in the ......
classification Confusion matrix report 问题

Codeforces Round 887 (Div. 2) D.Imbalanced Arrays

Problem - D - Codeforces 题目规定了一种“平衡数组”，数组中的任意一个数绝对值小于等于n且不等于零，任意两个数的和不为0，给n个数a[i]，分别表示位于i的数可以与a[i]个数(包括它自己)相加为正。 现在给出n和a数组，要求构造平衡数组，不能构造的话输出-1 我们不难得出以 ......
Codeforces Imbalanced Arrays Round 887

【题解】Imbalanced Arrays - Codeforces 1852B

**出处：** Codeforces Round 887 **链接：** https://codeforces.com/problemset/problem/1852/B **题目大意：** 给定一个包含 $n$ 个非负整数的频次序列 $f$ 。 构造任意一个等长的整数序列 $b$ ，要求 ① $b ......
题解 Imbalanced Codeforces Arrays 1852B

Paper Reading: A Re-Balancing Strategy for Class-Imbalanced Classification Based on Instance Difficulty

受人类学习过程的启发，本文根据学习速度设计了样本难度模型，并提出了一种新的实例级再平衡策略。具体来说模型在每个训练周期记录每个实例的预测，并根据预测的变化来测量该样本的难度难度。然后对困难实例赋予更高的权重，对数据进行重新采样。本文从理论上证明了提出的重采样策略的正确性和收敛性，并进行一些实证实验来... ......
Class-Imbalanced Classification Re-Balancing Imbalanced Difficulty

Paper Reading: Self-paced Ensemble for Highly Imbalanced Massive Data Classification

目前很多方法都不能很好地处理高度不平衡、大规模和有噪声的分类任务，主要原因是它们忽视了不平衡学习所隐含的困难。本文引入“分类硬度”的概念来刻画不平衡问题的困难所在，该概念表示为特定分类器正确分类样本的难度。基于这个概念，本文提出了一种新的学习框架——自定步速集成(self-pace Ensemble... ......
Classification Imbalanced Self-paced Ensemble Massive

codeforces-817 D. Imbalanced Array(单调栈）

![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3070624/202307/3070624-20230712121051112-1667145400.png) 题意：求数组中每个连续子序列的的最大值-最小值之和。 思路：题意可以理解为加上每一个序列的最大值，减去 ......
codeforces Imbalanced Array 817

【论文阅读】CrossViT：Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification

> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：23.7.10 > - ⏰最近更新时间：23.7.10 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有 ......
Cross-Attention Classification Multi-Scale Transformer Attention

Paper Reading: Ensemble of Classifiers based on Multiobjective Genetic Sampling for Imbalanced Data

大多数处理不平衡学习的技术都是针对二分类问题提出的，这些方法并不一定适用于不平衡的多分类任务。针对这些问题，本文提出了一种新的自适应方法——基于多目标遗传抽样的分类器集成(E-MOSAIC)。E-MOSAIC 将训练数据集中提取的样本编码为个体进行进化，通过多目标优化过程搜索能够在所有类别中产生具有... ......
Multiobjective Classifiers Imbalanced Ensemble Sampling

Paper Reading: A three-way decision ensemble method for imbalanced data oversampling

针对 SMOTE 的缺点，本文提出了一种基于建设性覆盖算法(CCA)的三向决策抽样方法(CTD)。CTD 首先使用 CCA 构造不平衡数据的覆盖，然后选择少数样本的覆盖并根据覆盖的密度划分为三个区域。最后根据覆盖分布规律得到相应的阈值 α 和 β，选择关键样本进行SMOTE过采样。考虑到 CCA 随... ......
oversampling imbalanced three-way decision ensemble

Paper Reading: Model-Based Synthetic Sampling for Imbalanced Data

针对不平衡数据问题，本文提出了一种基于模型的综合抽样(MBS)方法，从一个新的角度对少数类实例进行过采样。MBS 是一种过采样算法，目标是生成能够捕捉少数类训练样本特征之间关系的合成样本，同时保持数据样本的可变性。首先利用回归模型捕获少数类样本的特征趋势，接着通过对可用特征值进行采样生成临时数据样本... ......
Model-Based Imbalanced Synthetic Sampling Reading

画出 sklearn 中支持向量机分类函数 SVC 的分类结果图（Draw the classification result graph of the svm classification function SVC in sklearn library）

在最近的学习中，看到代码中展示了如何画出支持向量机分类结果的决策面、最大间隙面和支持向量，即确定用支持向量机分类函数 SVC 进行分类后得到分类超平面和间隙面函数以及支持向量坐标的方法，分享给大家~ 1. 训练 svm 分类器 SVC 代码 1 from sklearn import svm 2 i ......
classification sklearn 向量 函数 SVC

Supervised Machine Learning Regression and Classification - Week 1

# 1. 机器学习定义 > Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. -- Arthur Samuel(1959) ![](https://img2023 ......
Classification Supervised Regression Learning Machine

Neural network image classification using Intel oneAPI tool

With the continuous development of artificial intelligence technology, image classification has become a popular research area. In this field, deep le ......
classification network Neural oneAPI Intel

Deep One-Class Classification

# Deep One-Class Classifification Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description)训练一个神经网络，最小化包含数据表征的超球的体积（如图1所示） ![image-20230606193307205](https://i ......
Classification One-Class Class Deep One

【837】Hugging Face - Text classification

参考：Hugging Face - Text classification 主要步骤： 1. Load IMDb dataset Start by loading the IMDb dataset from the 🤗 Datasets library: from datasets import ......
classification Hugging Face Text 837

Paper Reading: forgeNet a graph deep neural network model using tree-based ensemble classifiers for feature graph construction

[toc] Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到位的地方。具体的细节还需要以原文的内容为准，博客中的图表若未另外说明则均来自原文。 | 论文概况 | 详细 | | | | | 标题 | 《forgeNet: a graph dee ......
graph construction classifiers tree-based forgeNet

论文解读《Mixup for Node and Graph Classification》

论文信息 论文标题：Mixup for Node and Graph Classification论文作者：Yiwei Wang、Wei Wang论文来源：WWW 2021论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 介绍 ......
Classification 论文 Mixup Graph Node

Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference 论文全程及链接：《Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Class ......
Classification Exploiting Questions Inference Language

This dataset does not have valid histogram required for classification method, run Calculate Statistics tool to generate histogram.

此数据集没有分类方法所需的有效直方图，请运行“计算统计信息”工具生成直方图。 参考1：https://blog.csdn.net/soderayer/article/details/125409022 参考2：https://blog.csdn.net/aGang_Gg/article/detail ......
histogram classification Statistics Calculate generate

迁移学习（MEnsA）《MEnsA: Mix-up Ensemble Average for Unsupervised Multi Target Domain Adaptation on 3D Point Clouds》

论文信息 论文标题：MEnsA: Mix-up Ensemble Average for Unsupervised Multi Target Domain Adaptation on 3D Point Clouds论文作者：Ashish Sinha, Jonghyun Choi论文来源：2023 C ......
MEnsA Unsupervised Adaptation Ensemble Average

HW2：classification

HW2 任务描述 音位分类预测（Phoneme classification），我们有音频->音位这样的训练数据，想要训练一个模型，学习这样的对应关系，然后给定音频，预测其音位 音位 音位（phoneme），是人类某一种语言中能够区别意义的最小语音单位，是音位学分析的基础概念。每种语言都有一套自己的 ......
classification HW2 HW

InterSystems Ensemble学习笔记 服务器日志下载

InterSystems Ensemble学习笔记 服务器日志下载 一，进入服务器，右健点击，右下角图标，选Terminal，弹出CMD框。 二，输入命令行，zn "%SYS" 三，输入命令行，do ^Buttons 四，第1个问题选Y，第2个问题选N ......
InterSystems Ensemble 服务器 笔记 日志

迁移学习（PAT）《Pairwise Adversarial Training for Unsupervised Class-imbalanced Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Pairwise Adversarial Training for Unsupervised Class-imbalanced Domain Adaptation论文作者：Weili Shi, Ronghang Zhu, Sheng Li论文来源：KDD 2022论文地址：dow ......
Class-imbalanced Unsupervised Adversarial Adaptation imbalanced

论文解读（ FGSM）《Adversarial training methods for semi-supervised text classification》

论文信息 论文标题：Adversarial training methods for semi-supervised text classification论文作者：Taekyung Kim论文来源：ICLR 2017论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 背 ......
semi-supervised classification Adversarial supervised training

迁移学习《Cluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image Classification》

论文信息 论文标题：Cluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image Classification论文作者：S. Harada, Ryoma Bise, Kengo Araki论文来源：ArXi ......
Semi-Supervised Cluster-Guided Classification Adaptation Imbalanced

Andew Ng --ML --Softmax Function (Multiclass Classification) -- Optional Lab

Optional Lab - Softmax Function¶ In this lab, we will explore the softmax function. This function is used in both Softmax Regression and in Neural Net ......
Classification Multiclass Function Optional Softmax
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