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类别不平衡数据集分类方法及应用
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类别不平衡数据集分类方法及应用电子书

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15人正在读 | 1人评论 6.2

作       者：唐明珠, 著

出  版  社：南京大学出版社

出版时间：2017-09-01

字       数：117

所属分类： 科技 > 计算机/网络 > 多媒体/数据通信

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类别不平衡数据集分类是机器学习和模式识别中的一个热点研究问题。类别不平衡数据集应用于许多实际工程领域，如有色冶金过程的故障检测和网络入侵检测等。现有的分类算法大多以误分率小化为目标，并假设训练数据集类别是平衡的和误分类代价是相等的。当用这些分类算法处理类别不平衡数据集分类问题时，容易出现对多数类过学习和对少数类欠学习的情况，从而导致分类器性能下降。
目录展开

前言

目录

第一章 绪论

第二章卖别不平衡数格集分卖方法基础

第三章 代价教感概率神经网络及应用

第四章 支持向量数据描述及应用

第五章 代价敏感支持向量机及应用

第六章 主动自训练代价敏感支持句量机及应用

第七章 结论与餐望

参考文献

索引

附录1

附录2

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