smote的matlab代码SGM-CNN 一种将类不平衡处理与深度学习相结合的基于流的网络入侵检测模型：SGM-CNN。 版权所有：黄璐璐、张红波（郑州大学信息工程学院） 本次NIDS的两位贡献者是Lulu Huang女士和SN ENGR。 张红坡（）。 如果您有任何问题，请随时给我们发送电子邮件。 请引用我们的论文，以防您发现我们的工作有用。 (1) Hongpo Zhang、Lulu Huang、Chase Q. Wu 和 Zhanbo Li：一种基于 SMOTE 和高斯混合模型的有效卷积神经网络，用于不平衡数据集中的入侵检测。 计算机网络 (2020), doi:10.1016/j.comnet.2020.107315 (2) Hongpo Zhang, Chase Q. Wu, Shan Gao, Zongmin Wang, Yuxiao Xu and Yongpeng Liu: An Effective deep learning based scheme for network intrusion detection, in: 2018 24th Internationa

smote的matlab代码介绍 该项目实现了经典的机器学习算法（ML）。 这个项目的动机包括： 帮助机器学习大一新生对这个领域的基本算法和模型有更好更深入的理解。 在 ML 领域提供现实生活和商业执行方法。 由于这种情况，我的数学理论和编码能力保持新鲜。 概述 1.调频 1.1 fast_fm 展示如何使用“fast_fm”包对数据集进行分类。 1.2 fm_rewrite 遵循FM的理论，我们自己编写python脚本。 1.3 使用者： pip install fm_easy_run 。 2.xgboost 2.1 xgboost 展示如何使用“xgboost”包对数据集进行分类。 2.2 网格搜索 展示如何使用“gridsearch”包来选择“xgboost”算法的最佳参数。 3.N-gram 用 n-gram 代替朴素贝叶斯解决的面试问题。 4.Svd @博尔格： 4.1 linalg中的矩阵分解 4.2 矩阵分解与 RSVD 5.协同过滤推荐系统 @博尔格： 5.1 项目基础 5.2 用户基础 6.语义识别 @博尔格： 6.1 解霸流程 6.2 Tf-Idf 6.3 Bp 神

MapReduce 使用 Hadoop 实现随机过采样、随机欠采样和“合成少数过采样技术”（SMOTE）算法 大数据的随机过采样：MapReduce 的近似 随机过采样 (ROS) 算法已适应于遵循 MapReduce 设计来处理大数据，其中每个 Map 进程负责通过少数类实例的随机复制来调整映射器分区中的类分布，Reduce 进程负责收集每个映射器生成的输出以形成平衡数据集。 该过程如图 1 所示，包括四个步骤：初始、映射、缩减和最终。 图 1：ROS MapReduce 设计如何工作的流程图。 大数据的随机欠采样：按照MapReduce程序选择样本 适用于处理大数据的随机欠采样 (RUS) 版本遵循 MapReduce 设计，其中每个 Map 进程负责按类对其数据分区中的所有实例进行分组，Reduce 进程负责收集每个映射器的输出并平衡通过随机消除多数类实例来形成平衡数据集的类分布。

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smote的matlab代码破产预测 挖掘波兰破产数据 标签：数据挖掘、机器学习、数据可视化。 共同创建 链接： 项目介绍： 数据集： 概括： 破产预测是预测公司破产和财务困境的各种措施的任务，由于债权人和投资者在评估公司可能破产的可能性时具有相关性，因此很重要。 预测财务困境的目的是开发一个预测模型，该模型结合了各种计量经济参数，可以预测公司的财务状况。 在这个项目中，我们在探索、构建和比较一些广泛使用的分类模型时记录了我们的观察结果： 高斯朴素贝叶斯 逻辑回归 决策树 随机森林 极端梯度提升 平衡装袋 我们选择了波兰公司的破产数据集，其中使用合成特征来反映更高阶的统计数据。 我们首先进行数据预处理和探索性分析，其中我们使用一些流行的数据插补技术来插补缺失的数据值，如均值、k-最近邻、期望最大化和链式方程 (MICE) 的多元插补。 为了解决数据不平衡问题，我们应用合成少数类过采样技术（SMOTE）对少数类标签进行过采样。 稍后，我们使用 K 折交叉验证对上述模型以及插补和重采样数据集对数据进行建模。 最后，我们使用准确率、准确率、召回率等多个指标分析和评估模型在验证数据集上的性能，

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

最新BorderlineSMOTE算法，是对SMOTE的继承

本资源内主要包括smote样本增加算法，另外含有上采样和下采样算法，都是用matlab编写的。

在微博谣言检测中，对微博谣言进行正确标注需要耗费大量的人力和时间，同时数据类别的不平衡也影响了微博谣言的正确识别。为了解决该问题，提出一种基于Co-Forest算法针对不平衡数据集的改进方法，利用SMOTE算法和分层抽样平衡数据分布，并通过代价敏感的加权投票法来提高对未标记样本预测的正确率。该方法只需要对少量训练数据实例进行谣言类别标注即可有效检测谣言。10组UCI测试数据和2组微博谣言的实证实验证明了算法有效性。