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数据科学家机器学习面试必考：How to Handle Imbalanced Data?
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学，人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地，包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts，Business Analysts，Machine Learning Engineers，Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大，还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
不平衡数据是机器学习中的一个常见问题，在很多不同领域中，我们都可以发现类别的不平衡，包括医疗诊断、垃圾邮件过滤和欺诈检测等等。而大多数机器学习算法对于不平衡的数据都不能起到理想的效果，所以，如何有效地处理不平衡的数据成为了良好分析的前提条件。
8月14日，我们将邀请到资深机器学习工程师，带大家了解如何有效应对数据的不平衡。包括Imbalanced data出现的原因和场景，带来的影响，以及如何有效处理Imbalanced data，从而正常进行分析工作等等。
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数据不平衡具体指什么？
Imbalanced data出现的原因和场景
Imbalanced data产生的影响
如何有效处理Imbalanced data？
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