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Iris dataset
Iris dataset
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MLflow 教程引导用户了解实验跟踪基础知识
本教程系列介绍了 MLflow，一个用于管理机器学习生命周期的开源平台。第一部分侧重于 MLflow Tracking，演示如何记录实验、参数、指标和模型。通过使用 MLflow，用户可以摆脱分散的笔记本和结果，转向一个集中的模型训练跟踪系统，从而实现可重复性和更轻松地比较不同的模型配置。
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量子电路出生机增强了不平衡数据集的合成数据生成
研究人员开发了一个混合量子经典框架，利用量子电路出生机（QCBMs）为不平衡表格数据集生成合成数据。该方法利用叠加和纠缠等量子特性，比传统方法更有效地模拟复杂概率分布。在 Iris 和 Telco Customer Churn 数据集上的实验表明，使用 QCBM 生成的样本增强数据可将 F1 分数提高 5-15%，少数类召回率提高 10-25%，证明了强大的分布保真度和与 SMOTE 等经典过采样技术相比具有竞争力。