smote的matlab代码 高斯噪声回归的合成少数过采样技术 描述 用于高斯噪声回归的合成少数过采样技术 (SMOGN) 的 Python 实现。 使用传统插值以及引入高斯噪声 (SMOTER-GN) 进行回归的合成少数过采样技术 (SMOTER)。 根据给定观察结果的 KNN 距离在两种过采样技术之间进行选择。 如果距离足够近，则应用 SMOTER。 如果距离太远，则应用 SMOTER-GN。 适用于回归适用的预测问题，但用于预测的值很少或不常见。 这也可以作为对倾斜响应变量进行日志转换的有用替代方法，尤其是在生成合成数据也很有趣的情况下。 特征 唯一的开源 Python 支持版本的合成少数回归过采样技术。 支持包含混合数据类型的 Pandas DataFrame 输入、按数据类型自动选择距离度量以及可选的自动删除缺失值。 灵活的输入可用于在连续响应变量和友好参数内控制感兴趣的区域，以对合成数据进行过采样。 纯粹的 Pythonic，为一致性、可维护性和未来改进而开发，没有原始 R 实现中包含的对 C 或 Fortran 的外部函数调用。 要求 Python 3 NumPy 熊猫

如何处理样本不均衡的问题，不局限于上采样或者下采样，还有一种是smote生成少数类的样本，但是传统的smote具有一定的局限性，本论文可以提供一些参考和解决的思路。

smote的matlab代码CIS 660 - 最终项目 AWID 异常检测 团队 保罗·韦伯斯特 加布里埃尔·麦迪逊 布兰登马洛 米尔扎·拜格 AWID（爱琴海 Wi-fi 入侵）数据集 由真实无线网络记录产生的数据集 完整数据集 ~ 160,000,000 行 x 155 列 使用的训练集减少 ~ 180 万行 x 155 列 从 1 小时的记录中产生 任一数据集中的大多数数据都属于“正常”类别 项目目标 构建一个分类器，能够对具有四种特定攻击类型的元组进行正确分类： 阿莫克 解除认证 认证请求 ARP 3 主要任务 预处理/清洗 特征选择 分类 关于攻击 解除认证 一种拒绝服务攻击，它使用不受保护的解除身份验证数据包来欺骗实体。 攻击者监视网络上的流量以发现与特定客户端关联的 MAC 地址。 然后代表特定 MAC 地址向接入点发送取消身份验证消息，这会强制该客户端离开网络。 然后，攻击者以之前断开连接的客户端身份连接到接入点。 认证请求 一种泛洪攻击 -> “在这种情况下，攻击者试图通过导致其客户端关联表溢出来耗尽 AP 的资源。 它基于这样一个事实，即可以在客户端 AP 的关联

SMOTE：synthetic minority over-sampling technique.pdf

本次提交实现了以下论文中提出的 ADASYN（自适应合成采样）算法： H. He、Y. Bai、EA Garcia 和 S. Li，“ADASYN：用于不平衡学习的自适应合成采样方法”，Proc。 国际。 J. Conf。 神经网络，第 1322-1328 页，（2008 年）。 ADASYN 算法的目的是通过现有少数类示例之间的线性插值从少数类中综合创建新示例来改善类平衡。 这种方法本身被称为 SMOTE 方法（合成少数过采样技术）。 ADASYN是SMOTE的扩展，在两个类别之间的边界附近而不是在少数种族内部创建更多示例。 提供了生成此提交的标题图的演示脚本。

基于BP-神经网络与SMOTE算法的上市公司财务数据造假分析.pdf

smote的matlab代码 JD Comment_emotional analysis 京东评论文本挖掘（产品口碑分析） 一、文本挖掘方向及基本思路 文本挖掘方向： 用于分析京东用户对手机的观点、态度、情绪、立场以及其他主观感情的技术。 文本挖掘基本思路： 1、探索性分析：观测数据信息（含数据字段、数据缺失情况、样本分布情况等） 2、数据预处理：包括去除无效标签、编码转换、文档切分、基本纠错、去除空白、大小写统一、去标点符号、去停用词、保留特殊字符等。 3、文本分词及特征提取：jieba中文文本分词模型、文本特征转化未向量空间模型、海量稀疏特征做特征提取。 4、分类建模和效果评估：选择特定分类模型，建立模型并作效果评估和结论分析。 二、探索性分析 1、查看原始数据前4条数据情况 2、查看数据集记录数、维度、数据类型情况 数据集大小21*3637，时间字段为数值型需转化为日期型 3、文本评分分布情况 4、评论发布时间分布情况 5、评论长度与评分关系情况 三、文本预处理 1、中文分词：著名的nltk包对分词有良好的效果，劣势在于对中文不友好。对此选用jieba包进行处理。这里我们把文本通

smote的matlab代码用于不平衡学习的自适应合成采样方法 ADASYN 是一个 python 模块，它为倾斜的数据集实现了自适应过采样技术。 许多机器学习算法在处理大量倾斜的数据集时遇到困难。 如果您的数据集有 1000 个示例，其中 950 个属于 'Haystack' 类，其余 50 个属于类 'Needle'，则很难预测属于 'Needle' 的新数据。 该算法的作用是通过向现有示例添加一些半随机噪声来创建属于少数类的新人工数据。 有关更多信息，请阅读全文 依赖关系 pip（安装时需要） 麻木 scipy scikit 学习 安装 要使用 ADASYN，您需要运行以下命令： pip install git+https://github.com/stavskal/ADASYN 安装软件包后，您可以继续使用： from adasyn import ADASYN adsn = ADASYN(k=7,imb_threshold=0.6, ratio=0.75) new_X, new_y = adsn.fit_transform(X,y) # your imbalanced data

smote的matlab代码基于 K-Means 和 SMOTE 的不平衡学习过采样 K-Means SMOTE 是一种针对类不平衡数据的过采样方法。 它通过在输入空间的安全和关键区域生成少数类样本来帮助分类。 该方法避免了噪声的产生，有效地克服了类之间和类内的不平衡。 该项目是 k-means SMOTE 的 Python 实现。 它与 scikit-learn-contrib 项目兼容。 安装 依赖关系 该实现在 python 3.6 下进行了测试，并与最新版本的不平衡学习框架一起使用： 不平衡学习 (>=0.4.0, =1.13, =0.19.0, <0.21) 安装 皮皮 pip install kmeans-smote 从源头 克隆这个存储库并运行 setup.py 文件。 使用以下命令从 GitHub 获取副本并安装所有依赖项： git clone https://github.com/felix-last/kmeans_smote.git cd kmeans-smote pip instal

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