题名:
类别不平衡学习   lei bie bu ping heng xue xi / 于化龙著 ,
ISBN:
978-7-302-46618-5 价格： CNY58.00
语种:
chi
载体形态:
231页 图 23cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2017
内容提要:
本书首先系统地介绍了与类别不平衡学习相关的一些基础概念及理论，进而在上述理论的基础上，讨论了一些主流的类别不平衡学习技术及对应算法，具体包括样本采样技术、代价敏感学习技术、决策输出补偿技术、集成学习技术、主动学习技术及一类分类技术等。此外，也探讨了样本不平衡分布的危害预评估技术。最后，对该领域未来的发展方向及应用前景做出了评述与展望。 
主题词:
机器学习  
中图分类法:
TP181 版次： 5
主要责任者:
于化龙 yu hua long 著
责任者附注:
于化龙(1982-)，男，哈尔滨人，博士，江苏科技大学计算机学院副教授，硕士研究生导师，东南大学自动化学院博士后。主要研究方向为：机器学习，数据挖掘与生物信息学。 
索书号:
TP181/1023