做样本机器

文章阐述了关于机器学习样本生成软件，以及做样本机器的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、机器学习“判定模型”和“生成模型”有什么区别
• 2、你真的会生成样本吗?如何生成更好的样本?
• 3、基于MWORKS.Syslab的机器学习算法应用案例-动物咳嗽检测
• 4、机器学习中样本不平衡的处理方法

机器学习“判定模型”和“生成模型”有什么区别

机器学习“判定模型”和“生成模型”区别如下：生成模型的特点：生成方法可以还原联合概率分布，而判别方法则不能；生成方法的学习收敛速度更快，即当样本容量增加的时候，学习的模型可以更快的收敛于真实的模型；当存在隐变量时，仍可以用生成方法学习，此时判别方法就不能用。

机器学习的判定模型与生成模型在预测过程中存在本质区别。判定模型主要关注预测标记Y给定属性X的概率，即P（Y|X），直接给出Y的预测，如线性回归、支持向量机等。生成模型则更关注X与Y之间的联合概率分布P（Y，X），通过比较不同标记联合概率来做出最终预测，例如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型等。

首先区分生成/判别方法和生成/判别模型。有监督机器学习方法可以分为生成方法和判别方法（常见的生成方法有混合高斯模型、朴素贝叶斯法和***马尔科夫模型等，常见的判别方法有SVM、LR等），生成方法学习出的是生成模型，判别方法学习出的是判别模型。接着对生成模型和判别模型做更详细一点的解释。

NAN Not A Number就是代表不是一个数据 经常用在下面两种情况 数据处理时，在实际工程中经常数据的缺失或者不完整，此时我们可以将那些缺失设置为nan，Matlab处理缺失的数据时就会跳过或者其他处理——这个是Matlab优越于其他语言的表现之一。

生成方法的特点：生成方法可以还原联合概率分布，而判别方法则不能；生成方法的学习收敛速度更快，即当样本容量增加的时候，学习的模型可以更快的收敛于真实的模型；当存在隐变量时，仍可以用生成方法学习，此时判别方法就不能用。

你真的会生成样本吗?如何生成更好的样本?

1、真实性：生成的样本应能真实地反映业务情况，避免失真，以确保训练出的模型能更好地适应真实问题。例如，业务目标是寻找“想贷款的人”，则不应选择近期想买房买车的人作为样本，因为这些人的贷款可能性较高。 有代表性：样本应具备代表性，能够反映物理世界的真实分布，在统计意义上与现实相似。

2、调查者使用事先设计好的标准化的问卷收集信息，对调查对象进行研究分析。问卷调查法的优点是效率高，可以在短时间内进行大样本调查，收集大量内容丰富、详细的资料，易于量化分析，而且调查者的个人因素对调查质量的影响较小。

3、网上网下双结合：网上，样本将免费提供给业内专业人士；网下，通过刻录光盘在展览会和《百方商情》杂志中发行。

4、手术前必须准备的工具：塑胶消辣手套。八四消毒液不能***鲫鱼，并且应当是会毒杀鲫鱼，它是有毒的物品，不是***的液态。《如何把锦鲤遗体制做成样本》乙醚：***动物用。聚胺脂（马利当）黏合剂：用作样本瓶密封。石腊：配置样本瓶密封蜡。生成樟脑：用作除虫剂。萘：用作除虫剂。

基于MWORKS.Syslab的机器学习算法应用案例-动物咳嗽检测

1、在大规模动物养殖中，咳嗽作为呼吸道疾病的常见症状，其振动信息蕴含着动物健康状况的重要线索。通过MWORKS.Syslab这款科学计算软件，我们得以设计并验证动物咳嗽检测算法，以期提前预警和干预治疗，降低死亡率。首先，声音***集至关重要。

2、MWORKS.Syslink/ - 协同建模的桥梁，它整合了模型管理与数据安全，打破地域限制，让团队成员可以无缝协作，优化资源配置，确保知识共享的同时保护数字资产安全，加速产品数字化交付。

3、MWORKS.Syslab***用Julia作为底层技术，但通过平滑适应Syslab开发环境，让Python开发者也能轻松上手。用户只需点击左上方的“新建”按钮，便能便捷地创建Python脚本进行开发。在MWORKS.Syslab中，Python程序可以通过“Seamless FFI”方式轻松访问Julia编写的MWORKS.Syslab函数库。

机器学习中样本不平衡的处理方法

1、欠***样改进方法1：更改抽样方法来改进欠抽样方法，比如把多数样本分成核心样本和非核心样本，非核心样本为对预测目标较低概率达成的样本，可以考虑从非核心样本中删除而非随机欠抽样，这样保证了需要机器学习判断的核心样本数据不会丢失。

2、可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠***样和过***样。 欠***样 欠***样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。

3、处理不平衡数据的方法多样，包括欠***样（减少多数类样本）、过***样（增加少数类样本）和生成合成数据。这些方法旨在重新平衡类别比例，但需注意保持数据的代表性，避免过度***样导致信息丢失或测试集性能下降。同时，考虑类的真实比例，以及在实际应用中的成本不对称性，是至关重要的。

4、在实践应用中，可以使用不平衡学习库中的SMOTE实现。例如，首先通过make_classification函数创建一个具有1：100类分布的二元分类数据集。然后，通过SMOTE对少数类进行过***样，比如先使用随机欠***样减少多数类样本，再使用SMOTE平衡类分布。在拟合和评估分类模型时，SMOTE可以结合交叉验证和评估指标如AUC进行应用。

5、你能够使用原型选择技术去降低不平衡水平。选择那些重要的样本。One-Sided Selection （OSS） 是一个预处理技术（模型训练之前使用），能够处理类别不平衡问题。从另一个角度，可以增加小类的样本个数，可以使用过***样与原型生成技术（prototype-generation techniques）。

6、此外，通过调整样本权重，我们还可以进一步偏向少数类，以平衡模型的表现。总结来说，处理数据不平衡的关键在于重新***样、调整权重和优化模型参数。对于此类问题，imbalanced-learn库是一个很好的资源。通过这些方法，我们可以提高模型在不平衡数据集上的性能，但超参数的优化和更深入的研究还需要进一步探究。

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