书目信息 |
| 题名： |
类别不平衡学习
|
|
| 作者： | 于化龙, 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2017 |
|
| 页数： | 231页 | |
| 开本： | 23cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-46618-5 | |
| 000 | 01020nam0 2200241 450 | |
| 001 | 1014562 | |
| 010 | @a978-7-302-46618-5@dCNY58.00 | |
| 098 | @a1014562 | |
| 100 | @a20171025d2017 em y0chiy50 ea | |
| 101 | 0 | @achi |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @aak a 000yy | |
| 200 | 1 | @a类别不平衡学习@Alei bie bu ping heng xue xi@e理论与算法@d= Class imbalance learning@etheories and algorithms@f于化龙著@zeng |
| 210 | @a北京@c清华大学出版社@d2017 | |
| 215 | @a231页@c图@d23cm | |
| 320 | @a有书目 | |
| 330 | @a本书针对机器学习中的热点问题之一类不平衡学习问题, 分别从其基础理论、核心算法、预判策略三方面进行了详细介绍。在其基础理论部分, 本书分别以朴素贝叶斯、支持向量机及极限学习机三种分类器为例介绍了样本不平衡分布对分类性能的影响机理, 并对各种影响因素进行了广泛探讨。 | |
| 510 | 1 | @aClass imbalance learning@etheories and algorithms@zeng |
| 606 | 0 | @a机器学习@Aji qi xue xi |
| 690 | @aTP181@v5 | |
| 701 | 0 | @a于化龙,@Ayu hua long@f1982-@4著 |
| 801 | 0 | @aCN@c20171025 |
| 905 | @a河南城建学院图书馆@dTP181@eY711@f2 | |
| 类别不平衡学习：理论与算法= Class imbalance learning：theories and algorithms/于化龙著.-北京：清华大学出版社，2017 |
| 231页：图；23cm |
| ISBN 978-7-302-46618-5：CNY58.00 |
| 本书针对机器学习中的热点问题之一类不平衡学习问题, 分别从其基础理论、核心算法、预判策略三方面进行了详细介绍。在其基础理论部分, 本书分别以朴素贝叶斯、支持向量机及极限学习机三种分类器为例介绍了样本不平衡分布对分类性能的影响机理, 并对各种影响因素进行了广泛探讨。 |
| ● |
| 相关链接 |
|
|
|
正题名：类别不平衡学习
索取号：TP181/Y711
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1341450 | 213414508 | 自科库301/301自科库 39排3列3层/ [索取号:TP181/Y711] | 在馆 | |
| 2 | 1341451 | 213414517 | 自科库301/301自科库 39排6列1层/ [索取号:TP181/Y711] | 在馆 |