6.pyflux 利用python进行机器学习或者数据分析等,我们处理的数据很多都是随着时间的变化而变化的,例如股票的价格,仪表仪器的测量值等等,在这种情况下,可以利用pyflux来对时间进行处理,pyflusx是为时间序列而开发的python的开源库,可以利用时间序列进行建模,以预测未来的变化趋势,对一些金融方面的数据处理帮助极大。 上述程...
聚类下采样(Cluster Centroids Undersampling) 聚类下采样是指对多数类样本进行聚类,然后选择每个聚类的中心点作为新的样本。 下面是使用Python的imbalanced-learn库进行聚类下采样的示例代码: X和y分别表示原始的特征矩阵和标签向量,fit_resample()方法将进行聚类下采样操作。 ''' from imblearn.under_sampling import C...
抗锯齿下采样(Anti-aliasing/down-sampling)-python-numpy 实现 这篇内容会涉及:卷积和抗锯齿下采样。代码请访问:github.com/LonglongaaaG 问题描述 如果直接对图片进行上采样,比如说用nearest 线性插值,我们能够发现上采样的图片会有很多锯齿,如上篇 从Nearest插值到Bilinear插值的分析与python实现。 其实如果直接进行...
抗锯齿下采样（Anti-aliasing/down-sampling）是一种图像处理技术，旨在减少在放大或缩小图像时产生的锯齿效应，使图像显得更平滑。本文将介绍如何利用Python的NumPy库实现这一技术。在直接进行下采样时，比如使用邻近插值，经常会观察到锯齿状的边缘。这种现象在放大处理后更为明显。而抗锯齿下采样技术的目的...
下采样和过采样python实现 ,模型容易出现偏差,导致模型对数量较少的类别预测效果不佳。为了解决这个问题,可以使用上采样和下采样等方法来调整数据集的平衡性,除此之外也有一些数据增强的方法。上采样(Oversampling)和下采样(Undersampling)都是数据预处理技术,用于处理不平衡数据集的问题。上采样:增加数量较少的类...