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题名/责任者:

机器学习中的不平衡分类方法/康琦, 吴启迪著

出版发行项:

上海:同济大学出版社,2017

ISBN及定价:

978-7-5608-6980-3/CNY58.00

载体形态项:

185页:图;26cm

并列正题名:

Imbalanced classification methods in machine learning

个人责任者:

康琦 著

个人责任者:

吴启迪 著

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

一般附注:

同济大学学术专著 (自然科学类) 出版基金项目 本书得到同济大学学术专著 (自然科学类) 出版基金和国家自然科学基金 (51775385, 71371142, 61703279) 的资助

提要文摘附注:

本书共12章, 主要讲述不平衡分类学习的基本理论、特征选择与降维学习、模型评估与选择、重采样与代价敏感学习、贝叶斯分类器、决策树与随机森林、集成学习与强化学习等重要的不平衡分类学习方法, 为不平衡分类问题提供了新的解决方法和思路, 具有一定的理论研究和工程参考价值。本书适合计算机科学、信息科学、大数据科学等领域以及相关工程技术人员, 对机器学习感兴趣的其他人员也能从中受益。

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