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ChnSentiCorp-Htl-ba-4000数据集采用平衡语料—改良版。

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简介：
利用【谭松波ChnSentiCorp-Htl-ba-4000：平衡语料，正负类各2000篇】的【优化版本】语料库进行研究。该原始语料库中存在大量重复性评论、无效评论，以及由于分类错误而导致的评论混淆，这些因素均对分类模型的性能评估产生了不利影响。为了提升模型质量，本语料库包含了全部4000条评论，并经过了详尽的人工校对和处理，该过程耗时三天。这些经过精心整理的数据被用于训练模型，从而显著提高了模型的效果。

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  • ChnSentiCorp-Htl-ba-4000: 改良平衡语料库
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    ChnSentiCorp-Htl-ba-4000是经过精心设计与调整的中文情感分析数据集，旨在提供更加均衡、高质量的训练和测试样本，助力自然语言处理技术的发展。 本语料库是基于【谭松波ChnSentiCorp-Htl-ba-4000】的改良版。原语料库存在重复评论、垃圾评论及错误分类的问题，影响了模型评价指数。经过人工整理三天后，新版本中的4000条评论已得到优化处理，使得训练集获得更高质量的模型效果。
     
  • 针对不平衡数据集的改良版SMOTE算法 (2014年)
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    本研究提出了一种改进的SMOTE算法，专门用于处理机器学习中的不平衡数据集问题。通过优化少数类样本生成过程，该方法有效提升了模型在少数类上的分类性能。 针对SMOTE（合成少数类过采样技术）在生成少数类别新样本时存在的不足，提出了一种改进的算法GA-SMOTE。该算法的关键在于将遗传算法中的三个基本算子引入到SMOTE中：利用选择算子实现对少数类样本有区别的选择；使用交叉和变异算子来控制合成样本的质量。结合GA-SMOTE与SVM（支持向量机）算法处理不平衡数据的分类问题，实验结果表明，在UCI数据集上进行大量试验后发现，GA-SMOTE在新样本的整体生成效果上有明显改进。
     
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    TED平行语料库数据集是由来自世界各地TED演讲的双语或多语文本和音频组成的大规模语言资源数据库。 TED平行语料库是一个包含多语言并行语料库和单语语料库的资源集合。该语料库从109种世界语言中提取数据，并且包括超过1.2亿个句子对，这些句子已经过对齐处理。所有的预处理工作都是自动完成的。
     
  • Python中用K-Means进行欠采样以处理不平衡数据集
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    本文章介绍了如何运用Python中的K-Means算法对机器学习项目中的不平衡数据集执行欠抽样技术。通过这种方法可以改善模型训练效果，确保各类别数据分布更为均衡。 K-Means欠采样原理用于解决分类问题中的类间不平衡，并提高训练样本的多样性。该方法通过使用K-means聚类对大类别样本进行处理，形成与小类别相同数量的簇群，然后从每个簇中随机选取一个样本和风险样本一起构成平衡的数据集。 具体步骤如下： 1. 随机初始化k个聚类中心，分别记为uj(1,2,…,k)。 2. 对于大类别的每一个样本xi(1,2,…,n)，计算其与每个聚类中心uj的距离，并将该样本分配到最近的簇中。c(i)表示第i个样本最接近的那个类别（即距离最小），它的值范围为1到k，这样就完成了从原始数据集中抽取平衡子集的过程。
     
  • AR人脸数据集(4000)-1
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    本数据集包含4000个AR人脸样本，旨在支持人脸识别与表情识别研究。涵盖多种光照、姿态变化，适用于算法训练与测试。 该AR人脸数据集包含126人的面部图像，总计超过4,000张彩色图片。这些图片涵盖了不同的面部表情、光照条件以及遮挡情况。
     
  • 平衡小车资源库-STM32F103平衡车资料合集.rar
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    本资源库为STM32F103系列微控制器开发的平衡小车提供全面的技术支持与资料集合，涵盖硬件设计、软件编程及调试技巧等。 平衡小车之家提供全套平衡车资料，包括STM32F103的相关文档、开发源码、视频教程以及开发笔记等资源。此外还有详细的原理图和使用说明书，涵盖了完整的平衡小车开发过程。
     
  • 基于数据采集卡的资料收集-基于数据采集卡的资料收集
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    本项目专注于利用数据采集卡进行高效、精准的数据收集与分析。通过该技术，实现对各类传感器信号的实时监控和处理，为科学研究及工业应用提供坚实的数据支持。 基于数据采集卡的数据采集由徐回忆撰写。 为了更准确地传达原意，我将这句话简化为： 关于使用数据采集卡进行数据采集的内容是由徐回忆撰写的。
     
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    ChnSentiCorp酒店评论中文情感分析语料是一份包含大量中国酒店客户评价的数据集，专门用于训练和评估自然语言处理模型在识别和分类文本情感方面的能力。该数据集对于理解顾客满意度及进行市场趋势分析具有重要价值。 谭松波收集并整理了一个包含10000篇评论的酒店评价语料库。这些数据是从携程网站自动采集而来，并经过细致处理形成最终版本。为了便于研究，该语料被划分为四个子集：1. ChnSentiCorp-Htl-ba-2000: 包含正负两类各1000篇的平衡语料；2. ChnSentiCorp-Htl-ba-4000: 正负类各2000篇，同样为平衡语料；3. ChnSentiCorp-Htl-ba-6000: 包含正负两类各3000篇的平衡语料；4. ChnSentiCorp-Htl-unba-10000: 正类有7000篇，构成非平衡语料。
     
  • 数据采集平台——大数据篇（一）
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    本系列文章为介绍数据采集平台在大数据领域的应用与实践的第一部分。通过深入浅出的方式探讨数据采集技术、工具及其重要性，旨在帮助读者理解如何高效地收集和处理大规模数据集。 在大数据领域，数据采集平台是构建高效数据处理系统的关键步骤之一。本段落将深入探讨其中的主要组件，包括JDK、Hadoop（在Linux环境下编译过的版本）、Zookeeper、Flume以及Kafka，这些都是构建强大数据采集平台的重要基石。 JDK（Java Development Kit）是所有Java相关应用的基础，它提供了开发和运行Java程序所需的所有工具和库。在大数据场景中，由于Hadoop、Zookeeper、Flume和Kafka等都是用Java编写的，因此JDK是运行这些工具的前提条件。安装并配置好JDK是搭建数据采集平台的第一步。 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许在廉价硬件上存储和处理海量数据。经过Linux环境优化过的Hadoop版本通常是为了提高性能和兼容性以适应大规模集群需求。该框架的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，它们分别负责数据的分布式存储及并行处理任务。在构建的数据采集平台中，Hadoop可以作为临时存储与初步处理中心。 Zookeeper是Apache提供的一个分布式协调服务工具，它为分布式应用程序提供一致性支持。在数据收集平台上，Zookeeper用于管理配置信息、命名服务和集群状态同步等操作以确保整个系统的稳定性和一致性。例如，在运行时Flume和Kafka通常依赖于Zookeeper来维护元数据并实现节点间的协作。 Flume是Apache的一款高可用性且高度可靠的日志采集系统，它能够聚合来自不同来源的日志信息，并将这些数据传输到目标存储位置如Hadoop或者其他存储解决方案。在构建的数据收集平台中，Flume充当着从各种源获取日志文件并将它们发送至Kafka或其它接收端的角色。 Kafka是由LinkedIn开发并贡献给Apache的分布式流处理系统，它具备消息队列和实时数据管道的功能特点。作为大数据采集平台上的一部分,Kafka主要负责高效地处理及存储大量的实时数据流，并因其高吞吐量与低延迟性能而成为进行大规模数据分析的关键组件之一。 综合以上所述,一个典型的大规模数据收集平台的架构可能是这样的：JDK提供运行环境，Hadoop用于处理和临时储存原始数据集，Zookeeper确保各部分协调工作无误，Flume从各种来源收集信息并将其发送到Kafka中存储或进一步加工；而Kafka则负责实时地处理这些流入的数据流。这种框架设计可以灵活扩展以适应不同规模及复杂度的项目需求。 在实际操作过程中,理解每个组件的基本概念及其使用方法是必要的，同时还要熟悉它们之间的相互作用和配置方式才能构建出高效的采集平台。对于初学者而言，从安装与基础设置开始逐步学习并实践这些技术将有助于深入掌握大数据处理流程。通过不断的学习及实验练习，你能够建立起强大且灵活的数据收集系统来满足各种业务需求。