文本数据增强文章目录文本数据增强数据处理数据采样EDA回译生成模型生成对抗网络炼丹设置权重Focal loss分类阈值优化数据处理数据采样过采样和负采样（注意数据的采集标注等本身成本高，尽量少使用欠采样。）EDA使用EDA时需要考虑任务情况，有些EDA操作会改变语义，要保证语义的完整性。同义词替换：从句子中随机选择非停止词，用随机选择的同义词替换这些单词。随机插入：随机的找出句子...

Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications摘要：大量的学习任务要求处理元素间含有丰富关系信息的图形数据。物理系统的建模、分子指纹的学习、蛋白质界面的预测和疾病的分类都需要模型从图形输入中学习。在其他领域，如文本、图像等非结构数据的学习中，提取结...

分析和预测时序数据的主要方法,如何使用Python处理时序数据构建信用卡反欺诈预测模型——机器学习Lending Club——构建贷款违约预测模型使用VAE、CNN encoder+孤立森林检测ssl加密异常流的初探...