非平衡数据分类理论与方法

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非平衡数据分类理论与方法

TP274/1723-3
信息科学技术学术著作丛书
翟俊海著
北京 科学出版社 2024
978-7-03-077498-9
205页 24cm
数据处理
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中文图书
信息科学技术学术著作丛书
本书结合作者团队近年来关于非平衡数据分类的研究成果, 系统介绍非平衡数据分类的理论和方法。第1章介绍后续章节要用到的理论基础, 包括什么是数据分类, 以及解决分类问题的常用方法: K-近邻、决策树、神经网络、极限学习机、支持向量机和集成学习。第2章介绍模型评价, 包括: 介绍基本度量、介绍ROC曲线与AUC面积等。第3章介绍数据级方法, 包括对数据级方法进行了概述、介绍SMOTE算法等。第4章介绍算法级方法, 包括: 对算法级方法进行概述、介绍基于代价敏感性学习的非平衡数据分类方法、介绍基于深度学习的非平衡图像数据分类方法。第5章介绍集成学习方法, 包括: 对集成学习方法进行概述、介绍SMOTEBoost算法与SMOTEBagging算法等。
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翟俊海著. 非平衡数据分类理论与方法[M]. 北京 科学出版社 2024. 点此复制

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