MSRA 电面
来源:互联网 发布:js给下拉列表赋值 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 01:21
1. 说明个人情况
2. 手头有大量移动硬盘,预测这些硬盘在未来一个月中会损坏的可能
(面临的两个问题:如何将数据处理成向量;因为数据是随时间连续的,所以要取哪些数据?)
3. 如何处理正负样本不均衡的问题?
(上采样:把小种类样本复制多份,但模型会有一个过拟合,所以可以在每次生成新数据点时加入轻微的随机扰动)
(下采样:从大众类中剔除一些样本,或者说只从大众类中选取部分样本,但损失了大量数据,只能学习到数据中的一部分信息。
1. 可以采用又放回的重复采样方式,训练不同的分类器,组合各种分类器得到结果
2. 每次不放回正确分类的大众样本,接着下采样分类错误的大众样本,训练下一个分类器,组合各种分类器得到结果
3. 使用KNN挑选最具代表性的大众样本)
一、采样
二、数据生成
三、加权
四、一分类(把它看做一分类(One ClassLearning)或异常检测(Novelty Detection)问题。这类方法的重点不在于捕捉类间的差别,而是为其中一类进行建模,经典的工作包括One-class SVM等)
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