楼主: DL-er
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不平衡数据的集成分类算法综述 [推广有奖]

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DL-er 在职认证  发表于 2018-1-10 03:39:59 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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摘要:集成学习是通过集成多个基分类器共同决策的机器学习技术,通过不同的样本集训练有差异的基分类器,得到的集成分类器可以有效地提高学习效果。在基分类器的训练过程中,可以通过代价敏感技术和数据采样实现不平衡数据的处理。由于集成学习在不平衡数据分类的优势,针对不平衡数据的集成分类算法得到广泛研究。详细分析了不平衡数据集成分类算法的研究现状,比较了现有算法的差异和各自存在的优点及问题,提出和分析了有待进一步研究的问题。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93231X/201405/49359669.html

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关键词:分类算法 不平衡 cqvip HTML HTTP 不平衡数据 集成学习 分类 代价敏感 数据采样

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