不平衡数据分类(Imbalanced Learning)

最新推荐文章于 2024-11-27 16:39:38 发布
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#机器学习

本文提供了KEEL和HDDT不平衡数据集的全面描述，包括特征数、样本数及不平衡率。分享了不平衡数据分类的学习资源，涵盖算法和数据层面的解决方案及常用算法。

  • 不平衡数据集
    下图为KEEL不平衡数据集的总体描述，包括每组数据的特征数、少数类样本数、多数类样本数以及不平衡率，数据集下载链接
    KEEL不平衡数据集
    KEEL不平衡数据集
    KEEL不平衡数据集
    下图为HDDT不平衡数据集的总体描述，包括每组数据的特征数、多数类样本数、少数类样本数以及不平衡率，数据集下载链接

  • 不平衡数据分类
    提供两份不平衡数据分类的学习资料，该资料详细介绍了不平衡数据分类的算法层面以及数据层面的解决方法，以及每种解决方法下的常用算法。需要的自取
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论文解读- nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation（附实现教程）
Tina姐的博客
05-14 1万+
本篇主要解读论文 “nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation” == nnU-Net：基于U-Net的自适应医学图像分割框架。 实现见本专栏下其他博文。直达链接???? （写了再附上） 点击下载论文 点击进入github code地址 文章目录nnU-Net 是什么，有多厉害Abstract1 Introduction2 Methods2.1 Network architectures2.1.1
【数据集分析】KEEL的鸢尾花（Iris）
Running Snail
09-29 1794
鸢尾花介绍 鸢尾属花，单子叶植物纲，百合目，鸢尾科多年生草本植物，有块茎或匍匐状根茎；叶剑形，嵌叠状；花美丽，状花序或圆锥花序；花被花瓣状，有一长或短的管，外弯，花柱分枝扩大，花瓣状而有颜色，外展而覆盖着雄蕊；子房下位，胚珠多数，果为蒴果。 鸢尾属下有三个亚属，分别是山鸢尾 (Iris-setosa)，变色鸢尾(Iris-versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica)，据此可将鸢尾属花分为以上三类。本案例根据花萼的长度和宽度，花瓣的长度和宽度，采用逻辑回归建立分类模型，对鸢尾属花进行分
图像分割论文(nnUNet):Automated Design of Deep Learning Methods for Biomedical Image Segmentation
jlch5555的博客
09-22 3150
图像分割论文:Automated Design of Deep Learning Methods for Biomedical Image Segmentation Auther: Fabian Isensee, Institution:German Cancer Research Center, Publish year: 2020 论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.08128v2 github: https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet Key
2024年大数据最新nnUNet保姆级使用教程！从环境配置到训练与推理（新手必看），成为阿里P7大数据开发架构师到底有多难
2401_84166497的博客
05-09 1450
（2），这个问题导致我了，同样给出解决方法的链接。
nnUNet保姆级使用教程！从环境配置到训练与推理（新手必看）
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m0_68239345的博客
02-04 8万+
本人初步接触深度学习与医学图像分割领域，第一个项目就是运用nnUNet网络对BrainTumour的数据集进行分割，在学习的过程中，学了很多资料，踩了很多坑，也解决了很多bug，在此把自己的学习经验分享出来，希望有需要的同学可以少走一些弯路。 文章非常详细，对新手也很友好，欢迎大家一起学习分享。
不平衡数据的集成分类算法综述
03-26
由于集成学习在不平衡数据分类的优势,针对不平衡数据的集成分类算法得到广泛研究。详细分析了不平衡数据集成分类算法的研究现状,比较了现有算法的差异和各自存在的优点及问题,提出和分析了有待进一步研究的问题。
A Survey of Imbalanced Learning on Graphs: Problems, Techniques, and Future Directions
最新发布
Misnearch的博客
11-27 964
图表示在真实世界中普遍存在的相互关联的结构。有效的图分析，例如图学习方法，使用户能够从图数据中获得深刻的见解，支持各种任务，包括节点分类node classification、链接预测link prediction。然而，这些方法往往存在数据不平衡问题data imbalance，这是图数据中一个常见的问题，即某些部分拥有丰富的数据，而另一些部分则缺乏数据，从而导致有偏差的学习结果。这就需要新兴领域：即图上的不平衡学习，目的是纠正这些数据分布偏差，以获得更准确和更具代表性的学习结果。
数据不均衡问题经典文献《Learning from Imbalanced Data》
12-15
《Learning from Imbalanced Data》这篇论文为我们全面了解不平衡数据学习提供了一个重要的研究视角，总结了该领域的主要研究成果，并指出了未来研究的方向。这为相关领域的研究者和实践者提供了宝贵的资源和指导，...
论文阅读-13-MESA: Boost Ensemble Imbalanced Learning with META-sampler
怪兽!!!的博客
02-15 531
本文介绍了一种新的集成IL框架MESA。它在迭代中自适应地重采样训练集，得到多个分类器，形成级联集成模型。MESA直接从数据中学习采样策略，以优化最终指标，而不是采用随机试探法。与流行的基于元学习的IL解决方案不同，通过在任务不可知的元数据上独立地训练元采样器，来分离MESA中的模型训练和元训练。这使得MESA普遍适用于大多数现有的学习模型，元采样器可以有效地应用于新的任务。
KEEL类别不平衡数据集.rar
09-08
本资源为KEEL不平衡数据集，数据集的不平衡率从1点几到几百不等，非常适合做不平衡数据分类的研究，数据集为各行各业的真实数据集。
不平衡数据多分类数据集.rar
11-23
本数据集适合做不平衡多分类，从KEEL和UCI上下载后处理完，分成数据和标签，每个数据集都有独自名字，数据是.data格式也可以化成csvg格式。
不平衡数据集分类
07-05
面对不均衡数据集多分类 两分类的极限学习机源码
众多不平衡数据集合，有需要的下载
04-02
众多不平衡数据集合，有需要的下载，数据集说明链接：
FLARE21nnUNetBaseline:FLARE21的基线nnUNet模型
04-19
FLARE21 nnUNet基准 官方的基线模型 ，源自 [1]。 用法 1.下载预训练的模型 从下载模型 ，密码：ecio。 2.安装模型 git clone https://github.com/YaoZhang93/FLARE21nnUNetBaseline.git cp ./FLARE21nnUNetBaseline/nnUNet.zip ./FLARE21/nunet/data/RESULTS_FOLDER/ cd ./FLARE21/nunet/data/RESULTS_FOLDER/ unzip nnUNet.zip cd ../.. 3.推论 python inference/predict_simple.py -i INPUT_FOLDER -o OUTPUT_FOLDER -t Task000_FLARE21Baseline -m CONFIGURATION INPU
nnUNet保姆级实战教程指南：从零到一，轻松驾驭深度学习医疗影像分析
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07-13 880
至此，你已经完成了nnUNet从环境配置到训练与推理的全流程。虽然过程可能稍显繁琐，但每一步都是通往深度学习医疗影像分析领域的必经之路。随着实践的深入，你将逐渐掌握更多高级技巧，不断优化模型性能，为临床诊疗提供更加精准的支持。希望这篇保姆级实战指南能成为你探索nnUNet的坚实后盾，让你在医疗影像处理的道路上越走越远，创造更多可能。
nnUNetv2训练二维图像数据集
Halloween111的博客
05-29 5705
目前nnUNetv2已经可以支持二维图像的生成，不用再进行复杂的二维图像转三维图像再进行训练，最近我使用nnUNet训练了自己的二维图像数据集，遇到了一定的困难，现将步骤总结方便大家使用，第一次分享，如有不正确的地方请大家及时指出~
nnunet入门之三(2D图像分割)
l2181265的博客
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nnunet用于2D图像分割。
医学图像分割 nnUNetV2 分割自定义2d数据集
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06-05 1万+
nnUNetV2使用
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