分布式Hadoop云平台搭建

Hadoop集群搭建
最新推荐文章于 2024-05-29 11:28:30 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-29 11:28:30 发布 · 305 阅读 · 1 ·
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本文结合最新实践与经典书籍指导，详细介绍了如何搭建分布式Hadoop云平台。通过对比新旧操作方法，为读者提供了配置Hadoop集群的有效步骤。

分布式Hadoop云平台搭建
http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop-cluster/
两者进行结合，由于书上的操作比较老，根据书上的思想，与上面链接博客里的内容进行配置。
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小白入门深度学习 | 第五篇：数据不均衡的处理方法
“365天深度学习训练营”报名进行中～
09-29 953
文章目录权重平衡法焦距损失法过采样和欠采样 权重平衡法 权重平衡法通过改变每个训练样本在计算损失时的权重来平衡我们的数据。通常，我们的损失函数中的每个样本和类具有相同的权重，即 1.0。但是有时候，我们可能希望某些更重要/更少的类别拥有更大的权重。 class_weight = {"A":0.8, "B":0.2} model.fit(X_train, Y_train, epochs=20, batch_size=16, class_weight=class_weight
深度学习中数据集分布不平衡问题的解决方法
weixin_30435261的博客
03-12 949
【Deep Learning】深度学习中数据集分布不平衡问题的解决方法 https://blog.youkuaiyun.com/heiheiya https://blog.youkuaiyun.com/heiheiya/article/details/86162747 一、标签分类不平衡 在学术中，使用的大部分数据集都是平衡的。也就是在supervised ...
深度学习数据不均衡的处理方法
Fan9_的博客
07-25 5528
在进行机器学习，深度学习任务时，经常会碰到数据不均衡的问题。如果数据严重失衡甚至会导致训练后的模型对任何样本对判别为训练数据中占比较多的一类。以下总结了再做图像任务时，处理数据不均衡问题常用的几种方法。下面分别从数据层面和优化算法层面考虑分别介绍。 一、数据层面 1、欠采样 对不均衡数据中样本较多的一类进行采样，使其约等于样本量较少的一类。但是，由于图像任务模型一般...
处理深度学习中数据集不平衡问题方法汇总
一江明澈的水的专栏
02-12 1万+
一. 数据集不平衡带来的问题：         在一个分类问题中，如果在所有你想要预测的类别里有一个或者多个类别的样本量非常少，那你的数据也许就面临不平衡类别的问题。如： 1.欺诈预测（欺诈的数量远远小于真实交易的数量） 2.自然灾害预测（不好的事情远远小于好的事情） 3.在图像分类中识别恶性肿瘤（训练样本中含有肿瘤的图像远比没有肿瘤的图像少） 用不平衡的数据训练出来的模型一定会导致...
深度学习-- 处理不均衡数据的方法
JIN JI 2013.12.24
10-25 1515
其中一种，更换评判方式 confusion Matrix Precition & Recall F1 -score （F-score）
如何解决数据不平衡问题？
weixin_36670529的博客
10-14 6634
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...
基于深度学习的不均衡网络数据分类技术研究.pdf
08-18
在这种背景下，深度学习作为一种强大的模式识别工具，其在处理复杂、非线性问题上的优势逐渐被应用于不均衡数据集的分类任务。 深度学习的核心在于构建多层神经网络，通过逐层抽象，提取数据的高级特征。对于不均衡...
精选资源
基于数据驱动深度学习方法的无线信道均衡.pdf
08-19
基于数据驱动深度学习方法的无线信道...7. 深度学习：深度学习是一种机器学习算法，用于学习数据的内在模式和特性。 8. 无线通信系统：无线通信系统是指使用无线电波进行数据传输的系统，例如5G、物联网、车联网等。
基于深度集成学习的类极度不均衡数据信用欺诈检测算法.pdf
08-18
DBN是深度学习模型的一个代表，它在数据的特征学习方面表现出强大的能力；而SVM作为一种经典的分类算法，其在处理非线性问题以及小样本问题上具有良好的性能。然而，SVM在处理极度不平衡的数据集时往往会遇到性能...
sklearn.utils.class_weight
qq_45398913的博客
10-14 658
sklearn.utils.class_weight实现
sklearn.utils.class_weight 样本均衡
秋秋小事
12-13 3835
当我们的数据，有多个类别，每个类别的数据量有很大差距时，这是我们需要对每个类别的样本做一次均衡，这样会让每个类别的特征都在一定程度上被模型学习，下面给出一个简单的小例子，如下： from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight import numpy as np def class_balance(): cla...
不平衡学习（Imbalanced learning）
热门推荐
hren_ron的博客
07-23 2万+
数据不平衡 在很多真实场景下，数据集往往是不平衡的。也就是说，在数据集中，有一类含有的数据要远远多于其他类的数据（类别分布不平衡）。在这里，我们主要介绍二分类中的类别不平衡问题，对于多类别的不平衡只做简单的介绍。 考虑一个简单的例子，假设我们有一个关于医院患者的数据集（里面包含很多患者的图片），我们把其中患有癌症的病人标记为正例，把健康的患者标记为负例。众所周知，健康的人的数量肯定远远大于癌症...
【深度学习炼丹】不平衡样本的处理
wzk4869的博客
01-25 2162
【深度学习炼丹】不平衡样本的处理
深度学习| DiceLoss解决图像数据不平衡问题
qq_40306845的博客
03-29 2771
图像数据不平衡问题的一种解决方案Dice Loss，介绍Dice Loss并解释为什么能解决的该问题以及弊端。
深度学习——处理不平衡数据的方法
leigm
06-13 4914
如何处理不均衡数据 定义 以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡的数据理解预测起来很简单,永远都是预测多的数据的那一方,这样准没错,特别是数据多很多的情况的那一方,比如多的占了90%,少的占10%.只要每一次都预测多的那一批数据,预测的准确性就可以达到90%了。 为什么类不平衡
深度学习分类类别不平衡_如何应对深度学习中的数据分布不平衡问题
weixin_39610631的博客
12-22 5028
对数据不平衡的应对在比赛中经常会遇到数据不平衡的问题，各个类别之间的数据量不平衡容易导致模型对数据量少的类别的检测性能较低。数据不平衡问题可以分为以下两种情况：大数据分布不均衡。这种情况下整体数据规模大，只是其中的少样本类的占比较少。但是从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部的特征。例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况。小数据分布不均衡。这种...
深度学习笔记: 详解处理类别不平衡
最新发布
weixin_53765658的博客
05-29 1385
当模型正确分类邮件时，损失相对较低。当模型错误分类邮件时，损失较高，尤其是垃圾邮件类别由于更高的权重。在训练期间，错误分类的高损失促使模型调整其参数，以减少未来迭代中的高损失，从而提高整体性能，特别是对少数类别（垃圾邮件）。当错误分类垃圾邮件的损失更高时，这会提示模型在训练期间更加关注正确预测垃圾邮件。通过在数据集不平衡时平衡每个类别的影响，模型倾向于偏向多数类（在这种情况下是非垃圾邮件），因为它看到更多该类的例子。
如何处理深度学习中的样本不平衡问题？
njhhuuuby的博客
07-21 935
记住要根据具体问题和数据特点选择合适的方法，相信你会解决样本不平衡问题，让模型在不同类别上表现公正且优异！加油，你们是最棒的！今天我们要探讨的是深度学习中的“公平守护者”——处理样本不平衡问题的方法。样本不平衡指的是在数据集中，不同类别的样本数量差别很大。权重平衡法（Class Weighting）：设置每个类别的权重，让模型在训练时更关注少数类别。通过将多个模型的预测结果结合起来，可以提高模型的性能，并减轻样本不平衡问题的影响。GAN是一种强大的生成模型，可以通过生成新的样本来增加少数类别的数据量。
深度学习中关于样本不均衡问题的解决
slamer111的博客
10-25 1339
深度学习中的样本不均衡问题
李宏毅2020课程：深度学习在语言处理中的应用
深度学习是人工智能的一个分支，它以神经网络为架构，通过模拟人脑对数据进行处理和学习。在人类语言处理方面，深度学习的方法能够处理和理解自然语言，包括书面文本和口语表达。BERT（Bidirectional Encoder ...
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