多类不平衡数据分类方法综述.
李昂， 韩萌， 穆栋梁， 高智慧… - Application Research of …, 2022 - search.ebscohost.com
现实中许多领域产生的数据通常具有多个类别并且是不平衡的. 在多类不平衡分类中, 类重叠,
噪声和多个少数类等问题降低了分类器的能力, 而有效解决多类不平衡问题已经成为机器学习与 …
噪声和多个少数类等问题降低了分类器的能力, 而有效解决多类不平衡问题已经成为机器学习与 …
[HTML][HTML] 不平衡数据分类方法综述
李艳霞， 柴毅， 胡友强， 尹宏鹏 - 控制与决策, 2019 - kzyjc.alljournals.cn
随着信息技术的快速发展, 各领域的数据正以前所未有的速度产生并被广泛收集和存储,
如何实现数据的智能化处理从而利用数据中蕴含的有价值信息已成为理论和应用的研究热点 …
如何实现数据的智能化处理从而利用数据中蕴含的有价值信息已成为理论和应用的研究热点 …
不平衡数据集分类方法研究综述.
周玉， 孙红玉， 房倩， 夏浩 - Application Research of …, 2022 - search.ebscohost.com
社会发展的同时带来大量数据的产生, 不平衡成为众多数据集的显著特点, 如何使不平衡数据集
得到更好的分类效果成为了机器学习的研究热点. 基于此, 对目前存在的不平衡数据集分类方法 …
得到更好的分类效果成为了机器学习的研究热点. 基于此, 对目前存在的不平衡数据集分类方法 …
面向不平衡数据集的机器学习分类策略.
徐玲玲， 迟冬祥 - Journal of Computer Engineering & …, 2020 - search.ebscohost.com
由于不平衡数据集的内在固有特性, 使得分类结果常受数量较多的类别影响, 造成分类性能下降.
近年来, 为了能够从类别不平衡的数据集中学习数据的内在规律并且挖掘其潜在的价值 …
近年来, 为了能够从类别不平衡的数据集中学习数据的内在规律并且挖掘其潜在的价值 …