類別不平衡學習
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本書針對機器學習中的熱點問題之一類不平衡學習問題, 分別從其基礎理論、核心算法、預判策略三方面進行了詳細介紹。在其基礎理論部分, 本書分別以樸素貝葉斯、支持向量機及極限學習機三種分類器為例介紹了樣本不平衡分布對分類性能的影響機理, 并對各種影響因素進行了廣泛探討。
本書可作為高等院校與研究院所計算機、自動化及相關專業研究生的課外閱讀書籍, 也可供對機器學習及數據感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考
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