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贺指陈;
广东工业大学数学与统计学院;
类别不平衡数据; 分类; 集成学习; 欠采样; 代价敏感;
机译:梯度升压分类算法中的类别不平衡:应用于实验笔画数据
机译:滑坡敏感性区划数据不平衡:类别不平衡学习的抽样
机译:将TANBN与成本敏感分类算法相集成,以实现医疗诊断中的数据不平衡
机译:具有误差成本和类别相关拒绝成本的基于SVM的成本敏感分类算法
机译:使用数据采样缓解类不平衡:检查对分类算法的影响。
机译:预测是一种平衡行为:基于不平衡化学数据集的采样方法对平衡预测模型的敏感性和特异性的重要性
机译:基于主动样本选择的集成学习解决生物医学数据不平衡问题
机译:基于风险的经验统计的msTaR数据分类算法比较
机译:用于基于熵代价函数建立主题词类别以检索由主题词表示的文档的方法和装置
机译:处理例如在计算机上捕获的数据的方法计算机系统中的移动电话涉及基于设备接收的数据和在设备中执行的定义算法的迭代来确定计算机设备的分类算法。
机译:用于基于类别的数据连接的传输控制的方法和装置,该类别基于基于使用来自无线网络的消息传递的实时外部反馈估计进行
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