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题名:
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类别不平衡学习 / 于化龙著 , |
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ISBN:
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978-7-302-46618-5 价格： CNY58.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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231页 图 23cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2017 |
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内容提要:
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本书针对机器学习中的热点问题之一类不平衡学习问题, 分别从其基础理论、核心算法、预判策略三方面进行了详细介绍。在其基础理论部分, 本书分别以朴素贝叶斯、支持向量机及极限学习机三种分类器为例介绍了样本不平衡分布对分类性能的影响机理, 并对各种影响因素进行了广泛探讨。 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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其它题名:
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理论与算法 |
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主要责任者:
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于化龙 著 |
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责任者附注:
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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。 |
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索书号:
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4 |