Howtosignalprocessing
- Ce qui est un échantillonnage et une réduction des effectifs dans l'apprentissage automatique?
- Ce qui est un meilleur échantillonnage ou réduction des effectifs?
- Quelle est la différence entre l'échantillonnage et les réductions?
- Pourquoi avons-nous besoin d'échantillonnage dans l'apprentissage automatique?
Ce qui est un échantillonnage et une réduction des effectifs dans l'apprentissage automatique?
La réduction de l'échantillonnage (dans ce contexte) signifie une formation sur un sous-ensemble disproportionnellement bas des exemples de classe majoritaire. La pondération signifie ajouter un exemple de poids à la classe échantillonnée égale au facteur par lequel vous avez échantillonné.
Ce qui est un meilleur échantillonnage ou réduction des effectifs?
La réduction de l'échantillonnage, qui est également parfois appelée décimation, réduit le taux d'échantillonnage. L'échantillonnage ou l'interpolation augmente le taux d'échantillonnage. Avant d'utiliser ces techniques, vous devrez être conscient des éléments suivants.
Quelle est la différence entre l'échantillonnage et les réductions?
La réduction de l'échantillonnage est la réduction de la résolution spatiale tout en maintenant la même représentation bidimensionnelle (2D). Il est généralement utilisé pour réduire les exigences de stockage et / ou de transmission des images. L'échantillonnage est l'augmentation de la résolution spatiale tout en maintenant la représentation 2D d'une image.
Pourquoi avons-nous besoin d'échantillonnage dans l'apprentissage automatique?
L'échantillonnage ou le suréchantillonnage se réfère à la technique pour créer des points de données artificiels ou en double ou de l'échantillon de classe minoritaire pour équilibrer l'étiquette de classe. Il existe différentes techniques de suréchantillonnage qui peuvent être utilisées pour créer des points de données artificiels.
