不平衡分类综述
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機器學習中的不平衡分類方法
書中机器学习 (特别是在分类)中一个令人惊讶的常见问题,出现于每个类别的观测样本不成比例的数据集中。普通的准确率不再能够可靠地度量性能,这使得模型训练变得更加困难。不平衡类别使得“准确率”失去意义。
5 2021-05-22 -
基于不平衡数据混合采样的Lonzi堆栈方法研究
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10 2020-07-27 -
三相负荷不平衡的危害及应对措施
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19 2020-07-30 -
三相电压不平衡度的计算图
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15 2020-08-10 -
关口计量装置电量不平衡核查分析方法浅析
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8 2020-08-14 -
有毒评论分类使用BERT转移学习对文本进行多标签分类不平衡数据的重新采样源码
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22 2021-02-23 -
一种适用于多类不平衡数据集的模糊关联分类方法
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18 2021-01-16 -
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对蜂群算法的性能进行全面的测试和研究,实验分析了维数和粒子数对算法的影响,侦察蜂的活动对算法的影响以及初始解的位置对算法的影响。同时受遗传算法的启发,将典型的选择机制应用到蜂群算法并对其进行改进,并比
19 2020-06-19 -
论文研究不平衡数据集上的文本分类特征选择新方法.pdf
针对不平衡数据集上进行文本分类,传统的特征选择方法容易导致分类器倾向于大类而忽视小类,提出一种新的特征选择方法IPR(integratedprobabilityratio)。该方法综合考虑特征在正类和
20 2019-09-06 -
论文研究一种双重特征选择的不平衡复杂网络链接分类模型.pdf
基于有监督学习思想的链接分类是复杂网络分析领域的主要研究问题,该思想的核心在于把网络分成训练网络和目标网络,通过分类模型学习训练集合并对目标集合进行预测。然而在复杂网络链接分类这一场景中,正类别样本和
44 2019-08-01
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