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设计模式----代理设计模式

## 代理模式概念 * 什么是代理模式 > 代理模式是指为其他对象提供一种代理,达到控制这个对象的访问;简单理解,现在有一个目标对象,客户端需要用到这个目标对象,但是客户端不能直接调用目标对象,这个时候,定义一个代理对象,客户端通过代理对象,访问到目标对象;实际上代理对象和目标对象之间起的是中介作用。 * 举例说明代理模式的概念 > 比如现在张三想要买李四的房子,但是张三没有李四的联系方式,不能直接找李四买房子,这个时候,张三就可以找房屋中介,由中介去联系张三,在这个例子中,可以把李四看作是目标对象,房屋中介是代理对象; ## 静态代理 * 静态代理概念 > 由上面的概念可以得出,在代理模式中,需要有目标对象和代理对象,静态代理的关键在于,需要定义顶层接口,并且目标对象和代理对象都需要实现该接口,以此来实现静态代理模式。 * 实现静态代理事例 1)定义一个顶层接口 ```java public interface StaticProxy { //定义一个抽象方法 public void insertData(); } ``` 2)定义一个目标类对象,目标对象需要实现上...

非平衡数据(imbalanced data)的简单介绍

不平衡分类是指分类预测建模问题,其中每个类标签的训练数据集中的示例数量不平衡。也就是说,类分布不等于或接近等于,而是有偏差或偏斜。 不平衡分类问题是分类问题的一个示例,其中已知类中的示例分布有偏差或偏斜。分布可以从轻微的偏差到严重的不平衡,其中少数类中有一个示例,而多数类中有数百、数千或数百万个示例。 不平衡的分类对预测建模提出了挑战,因为大多数用于分类的机器学习算法都是围绕每个类的示例数量相等的假设设计的。这会导致模型的预测性能不佳,特别是对于少数类。这是一个问题,因为通常少数类更重要,因此问题对少数类的分类错误比多数类更敏感。我们将这些类型的问题称为“不平衡分类”而不是“不平衡分类”。不平衡是指已经平衡但现在不再平衡的类分布,而不平衡是指本质上不平衡的类分布。 理想数据集正负样本是均等的,这有利于机器学习模型训练。 现实中正负样本常常不均等,而且正负样本比例相差甚大,如下图橘红色样本仅占10%左右。 什么是非平衡数据集?当正负样本占比相差过大时,就是非平衡数据集。如下图负面样本仅占0.001,属于典型非平衡数据集。 不平衡分类的挑战 汇总对比一下理想数据分布情况和正负样本不均情...

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