6、机器学习数据处理与GAN模型搭建入门

机器学习数据处理与GAN模型搭建入门

在机器学习领域，数据处理和模型搭建是至关重要的环节。本文将介绍几种常见的数据处理技术，如随机过采样、合成少数过采样技术（SMOTE）、集成技术等，还会讲解图像数据增强以及如何使用Keras和TensorFlow搭建简单的生成对抗网络（GAN）模型。

数据处理技术

• 随机过采样（Random oversampling） ：通过随机复制少数类的实例，增加少数类的实例数量，直到其分布与多数类相匹配。不过，这种采样方法可能会因技术不同而产生偏差，因此了解其底层策略很重要。
• 合成少数过采样技术（SMOTE） ：该技术通过创建少数类的合成样本来解决数据不平衡问题。在某些情况下，简单地复制少数类样本或减少多数类样本是不够的，SMOTE可以弥补这些特殊情况。
• 集成技术（Ensemble techniques） ：使用多个学习器组成一个集合（组），以得出综合输出。虽然在生成式范式中实现起来可能更困难，但了解这些技术仍然很重要。
  • Bagging ：通过对较小的数据集进行采样，并使其分布与较大数据集相匹配，然后在这些较小的数据集上训练算法，最后将结果融合成一个决策。不过，Bagging只对有能力的学习器有帮助，学习一堆糟糕的模型会导致糟糕的结果。
  • Boosting ：将弱学习器组合起来，通过加权不同学习器的输出，直到满足某些停止条件，从而产生强大的输出。