用Rational Rose和UML开发J2EE应用（二）

最新推荐文章于 2024-03-14 09:52:40 发布
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分析模型为解决问题提供基础，但距实现尚远。设计时需考虑采用技术带来的额外限制与需求，尝试将解决方案映射到最优化实现，可参考用Rational Rose和UML开发J2EE应用的相关内容。
虽然分析模型可以帮助你解决问题提供了一个基础，不过离实现还是很远。在设计期间，你必须考虑到所采用的技术带来的额外限制和需求，并且尝试映射解决方案到最优化的实现。


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处理不平衡数据的方法小结（算法层面）
kobe_shen的博客
03-16 2948
不平衡数据处理的阶段性小总结
数据不平衡-机器学习
weixin_36103474的博客
09-06 1949
###一、首先什么是数据不平衡问题？ 在金融反欺诈，广告点击率等问题中，正样本特别少，负样本特别多。但是针对此类问题，（1）对于召回有特别大的需求，就是说每个正样本的预测都远比一个负样本的预测重要，如果不做任何处理，很多时候拿不到我们希望的结果，因此这个时候需要对数据进行处理。 什么时候可以不用处理呢？ （1）问题的指标是AUC或ROC时，处理和不处理的差别没那么大。那么问题来了AUC和ROC指标...
用Rational Rose和UML开发J2EE应用(一)
键者天行
08-21 6751
前言　　成功地运用J2EE构建企业应用的关键和所有复杂的软件平台是一样的：有效的需求沟通、制定正确的分析和设计决定，并且识别最佳的实现选择。 　　追求最佳可视化模型的公司可以更快地开发它们的软件，并且建立更高质量的系统。Unified Modeling Language (UML)就是可视模型化的软件工业标准。在这里，我们将向你介绍如何运用UML和Rational Rose 2001a，它
数据不平衡问题
suotanyu1595的博客
05-24 5320
这里写目录标题1. 定义2.常用处理方法2.1 欠采样2.1.1方法一（随机删除）：2.1.2方法二（原型生成Prototype generation）：2.2 过采样2.2.1 方法一（随机复制）：2.2.2 方法二（样本构建）：2.3 模型算法三级目录 1. 定义 数据不平衡指的是不同类别的样本量差异非常大，或者少数样本代表了业务的关键数据（少量样更重要），需要对少量样本的模式有很好的学习。样本类别分布不平衡主要出现在分类相关的建模问题上。样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数。
数据不平衡问题都怎么解？
Kaiyuan_sjtu的博客
11-29 6016
作者|Chilia整理|NewBeeNLP本文主要讨论两种不平衡问题。一是数据的类别本来就不平衡，比如在广告CTR预估中，可能90%的广告都不会被点击，只有一少部分被点击;...
使用Rational Rose和UML进行J2EE应用开发
"本文主要介绍了如何使用Rational Rose和统一建模语言（UML）来开发J2EE应用程序，强调了需求沟通、分析设计以及实现选择的重要性。UML是一种图形化语言，用于软件开发的各个阶段，提供模型化和可视化支持。通过UML...
用Rational Rose和UML开发J2EE应用
05-05
### 使用Rational Rose和UML开发J2EE应用的知识点详解 #### 一、引言 随着企业级应用的日益复杂，确保软件项目的成功变得更具挑战性。在这样的背景下，有效的沟通、明智的分析与设计决策及恰当的技术选择成为了关键...
使用UML和Rational Rose开发J2EE应用程序实践
"这篇文章主要介绍了如何使用UML和Rational Rose来开发J2EE应用程序，由Khawar Ahmed撰写。J2EE作为一种流行的平台，正日益成为构建企业应用的标准，它整合了多种不同的技术。成功的关键在于有效地沟通需求、做出...
UML与Rational Rose：构建高效J2EE企业应用的关键策略
总结来说，这篇文章强调了在J2EE应用开发中，通过UML和Rational Rose的有效运用，可以增强需求理解和设计，促进团队协作，优化系统设计，并在整个开发过程中实现更高的质量和效率。对于任何想要深入学习或提升J2EE...
UML与Rational Rose开发J2EE应用程序指南
"umlj2ee.pdf 是一本详细介绍如何使用UML（统一建模语言）和Rational Rose来开发J2EE（Java 2 Platform, Enterprise Edition）应用程序的英文PDF文档。这本书由Khawar Ahmed撰写，旨在帮助企业和开发者更快速、更可...
【数据不平衡处理方法】
最新发布
ban102055的博客
03-14 3230
处理数据不平衡问题的方法有多种，以下是一些常用的方法：过采样（Oversampling）：增加少数类样本的数量，使得正样本和负样本的数量更加平衡。过采样的方法包括随机复制样本、SMOTE（SyntheticMinority Over-sampling Technique）等。欠采样（Undersampling）：减少多数类样本的数量，使得正样本和负样本的数量更加平衡。欠采样的方法包括随机删除样本、ClusterCentroids等。
如何处理数据不平衡问题
小红花yu
04-03 8079
一、什么是数据不平衡问题 数据不平衡也可称作数据倾斜。在实际应用中，数据集的样本特别是分类问题上，不同标签的样本比例很可能是不均衡的。因此，如果直接使用算法训练进行分类，训练效果可能会很差。 二、如何解决数据不平衡问题 解决实际应用中数据不平衡问题可以从三个方面入手，分别是：对数据进行处理、选择合适的评估方法和使用合适的算法。 数据处理 1）过采样： 主动获取更多的比例少的样本数据。由于样本比例不均衡，在条件允许的情况下可以尝试获取占比少的类型的样本数据。(PS：这就是为什么我几乎没有遇到过..
数据不平衡的常用处理方法
u012744245的博客
09-15 1万+
数据不平衡处理 常见处理方法 1. 欠采样（下采样、Under-sampling、US） 减少分类中多数类样本的样本数量实现样本均衡。 随机删除 随机删除一些多量样本。 PG算法（Prototype Generation） 在原有样本的基础上生成新的样本来实现样本均衡。 2. 过采样（上采样、over-sampling ） 增加分类中少数样本的数量来现样本均衡。 随机复制 简单复制少数类样本形成多条记录。缺点：可能导致过拟合问题。 样本构建 SMOTE（Synthetic minori
机器学习 基础理论 学习笔记 （7）不平衡数据的改善
人生是一场修行
12-18 4507
1.数据不平衡 数据不平衡也可称作数据倾斜。在实际应用中，数据集的样本特别是分类问题上，不同标签的样本比例很可能是不均衡的。因此，如果直接使用算法训练进行分类，训练效果可能会很差（例如，某个标签的样本比较多，那么由于该样本数量多，评估方法或者损失函数的结果更倾向于该类标签）。 解决实际应用中数据不平衡问题可以从三个方面入手，分别是对数据进行处理、选择合适的评估方法和使用合适的算法。 2.数据不平衡的解决方法 （1）数据采样 采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会
如何解决数据不平衡问题？
weixin_36670529的博客
10-14 6687
目录 一、什么是类别不平衡问题 二、如何解决不平衡问题 1. 从数据角度 2.从评价指标角度 3.从算法角度 三、目标检测中的不平衡问题的进展 在机器学习的实践中，我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况，也叫数据倾斜。对于数据倾斜的情况，如果选取的算法不合适，或者评价指标不合适，那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意，所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的...
数据不平衡问题及解决方法
uncle_ll的博客
02-01 1652
对于一些二分类问题或者多分类问题，部分类别数据相较于其它类别数据而言是要小得多的，这种现象就是数据不平衡问题。这种数据分布严重不平衡的情况下，模型将具有严重的倾向性，倾向于数据样本的多的类别，因为模型每次猜样本多对应的类别的对的次数多。简单来说就是少样本数据全部保留，对多样本数据按照小样本的数量及比例采样量级差不是那么大的多样本数据，比如说正样本10个，负样本1000个，二者相差两个量级。解决数据不平衡的方法比较多，这里大致罗列一下，具体原理可以针对每种方式去详细搜索对应的文章介绍，这里不做过多的解释。
数据不平衡
weixin_43186779的博客
12-29 1623
上述几种方法都是基于数据行的操作，通过多种途径来使得不同类别的样本数据行记录均衡。除此以外，还可以考虑使用或辅助于基于列的特征选择方法。一般情况下，样本不均衡也会导致特征分布不均衡，但如果小类别样本量具有一定的规模，那么意味着其特征值的分布较为均匀，可通过选择具有显著型的特征配合参与解决样本不均衡问题，也能在一定程度上提高模型效果。现存的方法主要是采用进一步对数据进行抽样的方法对数据进行处理。
时间序列预测27：数据集分类不平衡的影响与处理
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全性保真，不以物累形。
05-14 1万+
本文介绍了机器学习、深度学习建模时，分类不平衡的影响和处理方法。
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