书目信息 |
| 题名： |
类别不平衡学习
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| 作者： | 于化龙, 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2017 |
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| 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 | |
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| 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。 | |
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| 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。 |
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正题名：类别不平衡学习
索取号：TP181/Y711
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