sampling bias

最新推荐文章于 2025-04-16 09:26:28 发布
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本文强调了在进行交叉验证时，确保测试数据与验证集分布相似的重要性。如果两者的类别分布不一致，将导致验证结果出现偏差。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在做cross validation的时候，应该注意最后的test data与你做的验证集是否是类似的分布的。如果不是类似的分布，则结果就会有问题。


qq_36695866
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【推荐算法论文阅读】Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations
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一、背景 工业界现有的推荐系统都需要从一个超大规模的候选集中拉取item进行打分排序。解决数据稀疏和指数级候选集分布的一种通常做法是从item的内容特征中学习出item的稠密表示。这里很自然地就想到了工业界大名鼎鼎且应用广泛的双塔神经网络结构，其中的一塔就是从丰富的item内容特征中学习到item的表示。 工业界目前训练双塔结构一般是通过随机mini-batch的方式来优化损失函数。这种训练方式存在的一个显著问题就是in-batch loss会因为随机采样偏差而导致模型效果不好，尤其是当样本分布出现明显倾斜
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抽样偏差（Sampling Bias）与 分层抽样（Stratified Sampling）
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通常最基本的采样手段是：随机抽样，但是在很多场景下，随机抽样是有问题的，举一个简单的例子：如果现在要发起一个啤酒品牌知名度的调查问卷，我们能使用随机抽样来筛选参与调查的候选人吗？答案是否定的，因为性别在这个调研的目标人群中发挥着显著的影响，不能进行随机抽样，否则抽样数据将“严重失真”，并不能反映真实的数据分布，此时应该性别进行分层抽样，增大男性在抽样中的比例。进行分层采样的前提是目标属性往往是类别化的离散值，对于那些连续的数值型属性，通常需要进行一下“预处理”：把连续的数值型数据转换为离散的类别型数据。
双塔模型专题1：论文解读之Sampling-Bias-Corrected Neural Modeling for Large Corpus Item Recommendations
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抽样偏见（Sampling Bias）
神棍之路
04-16 673
非代表性样本当样本中某些群体的比例与总体实际分布严重不符时，例如在医疗研究中仅收集男性数据却推广到全人群，或用户调研仅覆盖年轻群体而忽略老年人，均会导致结论偏差。破坏随机性原则抽样过程若掺杂主观选择（如仅选取方便接触的样本）或依赖存在缺陷的抽样框架（如过时的电话簿），则会引入系统性误差。例如1936年《文学文摘》通过电话簿和汽车登记名单抽样，遗漏了经济困难群体，错误预测总统选举结果。
A Primary Way of Solving Sampling Bias Problem in Complex Internet Topology
02-22
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Scheduled Sampling for Transformers 深度学习
sutongfans的博客
05-28 902
scheduled sampling，seq2seq
Scheduled Sampling for Transformers 如何在Transformer模型中应用Scheduled Sampling技术 解决序列到序列模型中的Exposure Bia
万有文的博客
05-17 1695
Scheduled Sampling（计划采样）是一种用于解决Exposure Bias问题的技术，特别是在序列生成任务中，如机器翻译、文本摘要等。Exposure Bias是指模型在训练时依赖真实的目标序列（Teacher Forcing）进行预测，而在测试时则只能依赖自身之前的预测，这种训练和测试的不一致性可能导致模型在测试时性能下降。在Transformer模型中，由于每个新单词的生成都基于整个前缀序列（而不仅仅是最后一个单词），直接应用Scheduled Sampling技术存在挑战。
机器学习偏差-遭遇、识别与解决
你好，今天的你
05-30 1396
机器学习在实际应用中面临着各种偏差问题，包括采样偏差、曝光偏差、流行偏差、非响应偏差和算法偏差等。本文将详细介绍这些偏差问题的遭遇场景，并提供识别方法和解决方法，以帮助读者更好地理解和处理这些偏差问题，从而提升机器学习模型的质量和鲁棒性。
RS Meet DL(72)-[谷歌]采样修正的双塔模型
abcdefg90876的博客
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neo4j的使用
我爱写报告的博客
12-13 756
py2neo主页连接到数据库from py2neo import Graph graph = Graph()以上代码连接到neo4j默认URI，更改URI如下所示：remote_graph = Graph("http://remotehost.com:6789/db/data/")利用cypher语言对数据库进行查询cypher是一个描述性的数据库查询语言，图形数据库neo4j中集成了cypher语
第11章：Sampling methods exercise 1-14
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slothlog_一款基于注解的轻量级Java日志增强工具_通过简单注解实现方法级日志自动打印_支持类方法变量多级日志标记_避免手动重复编写日志代码_提升开发调试效率_无反射性能损.zip
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