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非平衡数据分类算法研究 被引量:1

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摘要 非平衡数据分类问题是近些年机器学习和数据挖掘领域的一个研究热点。对于非平衡数据分类问题,标准的分类学习算法不能获得良好的性能,因为它们往往只关注多数类而忽略少数类。从分类学习的3个不同层面对非平衡数据分类算法进行了综述,并指出了该领域未来可能的研究方向。
作者 武永成
出处 《软件导刊》 2014年第2期67-68,共2页 Software Guide
  • 相关文献

参考文献4

  • 1M. Dolores del Castillo,José Ignacio Serrano.A multistrategy approach for digital text categorization from imbalanced documents[J].ACM SIGKDD Explorations Newsletter.2004(1)
  • 2R Barandela,J.S Sánchez,V Garc??a,E Rangel.Strategies for learning in class imbalance problems[J].Pattern Recognition.2002(3)
  • 3Yoav Freund,Robert E Schapire.A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting[J].Journal of Computer and System Sciences.1997(1)
  • 4Patricia Riddle,Richard Segal,Oren Etzioni.REPRESENTATION DESIGN AND BRUTE-FORCE INDUCTION IN A BOEING MANUFACTURING DOMAIN[J].Applied Artificial Intelligence.1994(1)

同被引文献3

引证文献1

二级引证文献2

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