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smote的matlab代码不平衡 当数据偏向某一类时，最先进的分类算法就会受到影响。 这导致了许多处理不平衡数据的技术的发展。 然而，似乎没有一种技术在所有条件下都能始终如一地发挥作用。 R 包unbalanced为不平衡分类任务实现了一些众所周知的技术，并提供了一种竞赛策略，以自适应地为给定的数据集、分类算法和采用的准确度度量选择最佳方法。 安装 您可以在以下位置安装稳定版本： install.packages('unbalanced', dependencies = TRUE) 或者在 github 中可用的一个： library(devtools) devtools::install_github("dalpozz/unbalanced") 不平衡分类方法 unbalanced包为不平衡分类任务实现了一些最著名的采样和基于距离的方法。 在采样方法系列中，我们有随机欠采样 ( ubUnder ) 和过采样 ( ubOver ) 的函数。 前者从多数类中删除观察，而后者复制少数类实例。 该包还包含一个名为ubSMOTE的函数，它实现了SMOTE ，它通过在观察到的邻域中生成合成少数

文章目录@[toc] 实现拓扑图步骤一：实验前准备步骤二：设备配置步骤三：配置验证 实现拓扑图 步骤一：实验前准备 ​ 本实验使用的是eNSP v1.2.00.500，CE12800系统版本Version 8.130 (CE12800 V800R013C00SPC560B560)，这个版本我已经测试可成功做VXLAN实验，其它版本做VXLAN可能会出现Ping不通的BUG，如果需要下载本实验所用eNSP版本，请关注微信公众号“IT后院”回复“B500”获取下载链接。 步骤二：设备配置 interface LoopBack1 ip address 3.3.3.3 255.255.255.25

Q/GDW 376.1-2009 帧解析工具 需要安装 .net framework 4.0 框架 测试工具链接： http://www.autoage.net/forum/dispbbs.asp?boardid=82&Id=14331

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