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一、样本不平衡的挑战 在机器学的实际操作中，样本不平衡是一个普遍存在的挑战。特别是在图像识别、天然语言处理等领域，常常会遇到不同类别样本数量悬殊的问题。比方说在垃圾邮件分类任务中，正样本通常只占总样本数量的1%～2%。这种不平衡会弄得中偏向许多数类样本，从而关系到分类效果。 二、 样本不平衡的度量标准 为了更优良地搞懂和评估样本不平衡问题，我们能采用一些度量标准，如准准的率、召回率、F1值等
查看更多 2025-08-14
一、双样本t检验P值的基本概念 双样本t检验P值是统计学中用于判断两组数据均值是不是存在显著差异的关键指标。它反映了在原虚假设成立的情况下看看到当前统计量的概率。P值越细小，表示差异越显著。 二、P值长远尾现象的成因琢磨 P值长远尾现象通常出眼下样本量较细小或数据分布不均匀的情况下。这兴许弄得P值偏细小，从而错误地觉得差异显著。
查看更多 2025-08-13
WannaCry病毒样本琢磨，是网络平安领域的一项关键干活。以下将详细介绍两种常见的琢磨方式，帮您深厚入了解这玩意儿病毒的内部结构和行为。 一、反汇编琢磨 反汇编是将机器代码转换为人类可读代码的过程。通过反汇编WannaCry病毒样本，我们能看看其内部实现细节，从而更优良地搞懂其干活原理。 import virus_total_apis def get_wannacry_vt: api =
查看更多 2025-08-13
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