oversampling的意思|示意
n. 过采样；采样过密
oversampling的用法详解
oversampling这个英语单词指的是在样本不平衡的情况下，通过增加少数类样本数量来使得各类别样本在训练集中的数量达到平衡。在机器学习中，样本数量的平衡对于模型的准确度和鲁棒性至关重要。而在某些情况下，数据存在不平衡性是非常常见的。比如在医学诊断过程中，患病的人数相对于健康人数是非常少的，如果不进行样本平衡，那么机器学习算法可能会对健康人数据误判为患病数据，这样就会导致严重的医疗偏差问题。
oversampling的方法包括复制样本、随机生成少数类样本及插值等等。在实际应用中，如果可能的话，我们应该尽量获取更多与少数类样本一致的数据，但实际操作中，获取数据是一件非常困难的事情，于是我们只能采用这种方法来扩充数据集，以平衡数据集。需要注意的是，如何进行oversampling是一个非常技术性的问题，并非所有的oversampling方法都是适合某种问题的。因此，在实际应用中，需要进行详细的较差和分析，从而确定最佳的oversampling方法。
oversampling相关短语
1、 oversampling ratio 过采样率,采样率
2、 noise floor after oversampling 过采样后的噪声层,过采样后的
3、 edit oversampling or cache settings 编辑过采样或缓存设置
4、 oversampling technology 超采样技术
5、 Pixel Oversampling 像素超取样
6、 Temperature Oversampling 温度多重采样
7、 Oversampling factor 采样因子
8、 oversampling signal 过抽样信号
oversampling相关例句
They have an oversampling mechanism a modulator, and a digital filter.
它有过采样结构 、 调节器和数字滤波器.
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The oversampling mechanism spreads the noise power across a wider frequency range.
过采样结构在较宽的频率范围内扩展噪声功率.
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Conceptually, anti - aliasing is performed by oversampling the image and resampling at the screen resolution.
从概念上说, 反走样通过对图像实行基于屏幕分辨率的过采样和再采样来实现.
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