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最新推荐文章于 2025-11-22 14:29:18 发布
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#ASP.net #ASP #Web #.net

本文介绍了一种在Web开发中使用ASP实现文件下载时，如何让浏览器直接将.xls或.doc文件保存到本地磁盘而非立即打开的方法。这对于提高用户体验及减少服务器负担非常有用。
okevinme
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使用TomekLinks方法解决Python中的类别不平衡问题
m0_47037246的博客
06-01 914
在进行分类任务时，数据集中某些类别的数量可能会远远多于其他类别。这种情况下，分类器容易将样本归为数量较多的类别，而对数量较少的类别则无法有效分类。为了解决这一问题，常常需要进行下采样处理，即从数量较多的类别中随机删除部分样本，以使各个类别之间的数量更加平衡。该方法通过计算不同类别之间的欧氏距离，找到一些边界点，并将它们从数量较多的类别中删除。在上述代码中，我们首先使用make_classification函数生成了一个二分类数据集，其中第二类样本的数量是第一类样本的9倍，从而模拟了一种典型的不平衡情况。
python使用imbalanced-learn的RepeatedEditedNearestNeighbours方法进行下采样处理数据不平衡问题
data+scenario+science+insight
08-13 1121
python使用imbalanced-learn的RepeatedEditedNearestNeighbours方法进行下采样处理数据不平衡问题 机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡（class imbalance），也叫数据偏斜（class skew）。以常见的二分类问题为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如百分之0.1）。在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。 以上面提到的场景来说，如果我们的分类
数据预处理系列：SMOTE和Tomek Links用于不平衡数据
数智笔记
01-03 6400
SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法是一种用于解决类别不平衡问题的算法。在类别不平衡问题中，少数类样本数量很少，而多数类样本数量很多。这会导致机器学习模型对多数类样本的学习更加充分，而对少数类样本的学习不足，从而影响模型的性能。SMOTE算法通过合成新的少数类样本来解决这个问题。具体来说，对于每个少数类样本，SMOTE算法会随机选择若干个最近邻的样本，然后在这些样本之间随机生成新的样本。
非平衡数据处理-Tomek link算法介绍，代码和实战测评
toby001111的博客
05-07 1924
非平衡数据处理-Tomek link算法介绍，代码和实战测评
不平衡数据处理方法总结(学习笔记)
qq_39917365的博客
08-27 3679
本文资料收集于互联网，内容大部分为转载+汇总，主要是针对不平衡数据的处理进行一个总结，以便日后翻阅。 常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，但是现实生活中经常遇到不平衡的数据集，比如广告点击预测(点击转化率一般都很小)、商品推荐(推荐的商品被购买的比例很低)、信用卡欺诈检测等等。对于不平衡数据集，一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类，体现在模型整体的准确率很高，但是对于极不均衡的分类问题，比如1%-99%的比例，模型会将所有样本都分到99%的类里，这样的模型是没有用的，于是在类不平衡情况下， 一般
样本不均衡处理方式
pt798633929的博客
03-15 8179
自定义标题一、数据不平衡现象二、处理方法1、采样2、加权3、合成数据4、更换算法5、使用其他的评价指标三、合适处理方法的选择标准 一、数据不平衡现象 在学术研究与教学中，很多算法都基于一个假设，那就是数据分布是均匀的。但在实际数据中，数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是“二八原理”。不平衡程度(即正负样本比例类似)的两个问题，解决的难易程度也可能不同，因为问题难易程度还取决于我们所...
RESTful Web Services.rar
07-09
del.icio.us: The Sample Application 26 Making the Request: HTTP Libraries 29 Processing the Response: XML Parsers 38 JSON Parsers: Handling Serialized Data 44 Clients Made Easy with WADL 47 3. ...
集体智慧编程中文版---第二章
ok_1234的博客
06-12 884
中英文术语对照表 英文 中文 clustering j聚类 computationally intensive 计算量很大的 cross-product 叉乘 dendrogram 树状图 groups 群组 kernl methods,kernel tricks 核方法，核技法 k-nearest neighbors k-最近邻 multidimensional scalling 多维缩放 pattern 模式 solution （题）解 colle
40、Web服务与Ajax应用：安全、消息传递、事务及客户端编程解析
最新发布
jj890的博客
11-22 5
本文深入探讨了Web服务与Ajax应用在安全、消息传递、事务处理及客户端编程方面的关键技术与实践。对比了SOAP与REST架构在安全性、可靠消息传递和分布式事务中的优劣，分析了Ajax作为REST客户端的工作机制，并通过del.icio.us实例展示了其具体实现。同时指出了同源策略、权限控制和数据泄露等安全问题及其解决方案，最后提出了技术选型的决策路径，为开发者构建现代Web应用提供了全面的技术参考。
Replacing "RICHEDIT" control with "RichEdit20A"
07-25
Share Articles Digg del.icio.us Newsvine Facebook Google LinkedIn MySpace Reddit Slashdot StumbleUpon Technorati Twitter Windows Live YahooBuzz FriendFeed BOOL CRichEditCtrlEx::Create(DWORD in_...
Tomeklinks算法matlab代码
11-12
Tomeklinks算法matlab代码，其中X_train为M行N列矩阵M代表特征数，N代表数据的个数
数据嗨客 | 第6期：不平衡数据处理
mmc2015的专栏
06-20 1万+
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMzIxMjIyMg==&mid=2651005812&idx=1&sn=b9819f04cb2ee9af21f4011d34013824&scene=0 写的挺好： 常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，现实生活中经常遇到不平衡的数据集，比如广告点击预测（点击转化率一般都很小）、商品推荐（推
【漫话机器学习系列】236.邻域链接（Tomek Link）
IT古董
05-03 1453
在处理机器学习中的分类问题时，我们经常会遇到数据不平衡或噪声数据过多的问题。尤其是在过采样（如SMOTE）或欠采样之前，如何对数据进行合理清洗，是影响模型性能的关键因素之一。
python抽样方法详解及实现
热门推荐
qq_24591139的博客
09-06 2万+
随机抽样—总体个数较少 每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。 分层抽样——总体存在差异且对结果有影响 分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交 [2] 的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内...
机器学习的一百个概念（2）Tomek 链接
Shockang的博客
03-29 1196
深入解析Tomek链接如何优化分类边界，提高机器学习模型性能。从基础理论到Python实现，从医疗诊断到金融欺诈检测，本文全面剖析这一强大技术及其与SMOTE的黄金组合。一篇文章，掌握不平衡数据分类的高级解决方案，让您的模型准确率与召回率同步提升！
非平衡数据处理-SMOTE Tomek算法（互联网最全）
fulk6667g78o8的专栏
05-04 4772
非平衡数据处理-SMOTE Tomek算法（互联网最全）
欠采样方法总结
weixin_43978588的博客
11-02 6176
欠采样方法总结
每个数据科学家都应该知道的5个采样算法
AI公园
07-26 2010
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Rahul Agarwal编译：ronghuaiyang导读采样是非常常用的技术，特别是在准备数据集的时候...
pip install --find-links=. -r requirements.txt 这是什么意思
05-05
### 解释 `pip install --find-links=. -r requirements.txt` 的作用 该命令的主要目的是从指定的本地目录中查找并安装所需的 Python 包。以下是各参数的具体含义： - `-r requirements.txt`: 表示读取 `requirements.txt` 文件中的依赖列表，并按照其中定义的内容依次安装这些包。 - `--find-links=.`: 这里的`.`表示当前工作目录，意味着 `pip` 会在当前目录及其子目录中搜索可用的 `.whl` 或源码分发文件（`.tar.gz`, `.zip` 等）。如果找到了匹配的包，则会优先使用它们而不是访问在线索引[^1]。 因此，整个命令的功能可以总结为：依据 `requirements.txt` 列表的要求，在本地指定路径范围内寻找合适的软件包版本予以安装；如果没有找到符合条件的资源则报错终止进程，除非额外指定了其他可选来源或者忽略缺失项选项。 #### 实现步骤概述 为了达成完全基于本地存储完成Python项目所需库组件装配的目的，遵循以下流程操作即可达到预期成果: 1. **准备阶段**: 首先在一个具备网络连接能力环境下运用恰当配置后的pip指令预先获取所有必要的第三方扩展件副本存档于特定文件夹内； ```bash pip download --platform anylinux_x86_64 --no-deps -d pip_packages/ -r project/requirements.txt ``` 2. **生成离线需求文档**: 对所得档案集合做进一步整理加工形成专门用于指导后续无网境况下的全新型态清单记录——即所谓"offline version of requirement"; ```bash ls pip_packages > requirements_offline.txt ``` 3. **传输资料至目标主机**: 把先前制作完毕的相关素材(含packages仓库与更新后规格说明书)安全迁移到待布置作业场所之中; 4. **执行部署动作**: 最终凭借定制化调用模式激活对应机制从而顺利完成整体框架搭建使命. ```bash pip install --no-index --find-links=pip_packages -r requirements_offline.txt ``` 此处强调一点就是关于`--no-index`标志位设定意义在于告知工具全程仅限考量自定义供给渠道所提供的候选对象而不涉及任何公网范畴内的探寻活动[^2]. --- ###
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