MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：7
- 题名/责任者:
- 类别不平衡学习:理论与算法/于化龙著
- 出版发行项:
- 北京:清华大学出版社,2017
- ISBN及定价:
- 978-7-302-46618-5/CNY58.00
- 载体形态项:
- 231页;23cm
- 并列正题名:
- Class imbalance learning:theories and algorithms
- 个人责任者:
- 于化龙 (1982-) 著
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 提要文摘附注:
- 本书首先系统地介绍了与类别不平衡学习相关的一些基础概念及理论，进而在上述理论的基础上，讨论了一些主流的类别不平衡学习技术及对应算法，具体包括样本采样技术、代价敏感学习技术、决策输出补偿技术、集成学习技术、主动学习技术及一类分类技术等。此外，也探讨了样本不平衡分布的危害预评估技术。最后，对该领域未来的发展方向及应用前景做出了评述与展望。
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