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@a978-7-03-077498-9@dCNY120.00
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@a非平衡数据分类理论与方法@Afei ping heng shu ju fen lei li lun yu fang fa@f翟俊海著
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@a北京@c科学出版社@d2024.04
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@a205页@c图@d24cm
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@a信息科学技术学术著作丛书@Axin xi ke xue ji shu xue shu zhu zuo cong shu
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@a有书目 (第194-205页)
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@a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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@12001 @a信息科学技术学术著作丛书
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@a数据处理@Ashu ju chu li
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@aTP274@v5
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@a翟俊海@Azhai jun hai@4著
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@aCN@c20240518
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@dTP274@eD046@f1@sTP274/D046@S@Z
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| 非平衡数据分类理论与方法/翟俊海著.-北京：科学出版社，2024.04 |
| 205页：图；24cm.-(信息科学技术学术著作丛书) |
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| ISBN 978-7-03-077498-9：CNY120.00 |
| 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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正题名：非平衡数据分类理论与方法
索取号：TP274/D046
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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21615477
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216154774
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自科库301/301自科库 42排2列1层/
[索取号:TP274/D046]
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在馆
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