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- 题名/责任者:
- 非平衡数据分类理论与方法/翟俊海著
- 出版发行项:
- 北京:科学出版社,2024
- ISBN及定价:
- 978-7-03-077498-9/CNY120.00
- 载体形态项:
- 205页;24cm
- 丛编项:
- 信息科学技术学术著作丛书
- 学科主题:
- 数据处理
- 中图法分类号:
- TP274
- 提要文摘附注:
- 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
- 使用对象附注:
- 本书可作为从事机器学习和数据挖掘研究科研人员的参考书, 也可供人工智能、数据科学与技术、应用数学、计算机科学与技术等专业高年级本科生和研究生学习
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