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搜索资源列表

  1. 类别不平衡的分类方法及在生物信息学中的应用

  2. 出一种处理正反例不平衡的分类方法，以解决生物信息学中的snoRNA识别、microRNA前 体判别、SNP位点的真伪识别等问题．利用集成学习的思想，将反例集均匀分割并依次与正例集组合， 得到一组类别平衡的训练集．

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-10
    • 文件大小：543kb
    • 提供者：jessiejessie77

  1. 一种新的不平衡数据学习算法PCBoost

  2. 不平衡数据学习资料，利用重采样和boosting技术分析不平衡数据

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-01-30
    • 文件大小：514kb
    • 提供者：lijun05

  1. 基于类别不平衡手机加速度传感器数据的人体行为识别

  2. 一个关于人体行为识别的PPT，使用公开的数据集，使用不平衡学习的方法与经典的机器学习方法进行比较。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-21
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：florida_tang

  1. 机器学习对不平衡数据学习处理方案

  2. 机器学习对不平衡数据学习处理方案，imbalanced-learn是一个python软件包， 提供了一些数据集中常用的重新采样技术，显示出强烈的不平衡性。它与scikit-learn兼容，是scikit-learn-contrib 项目的一部分。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-02-09
    • 文件大小：622kb
    • 提供者：weixin_38074050

  1. 针对何海波教授不平衡数据论文整理

  2. 根据何海波教授的不平衡数据学习整理得到，不平衡数据应用广泛

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-08
    • 文件大小：346kb
    • 提供者：sou_123_sou

  1. 面向不平衡数据集的煤矿监测系统异常数据识别方法

  2. 异常数据识别对于煤矿安全监测系统具有重要作用，但安全监测系统中异常数据一般只占数据总量的1%左右，不平衡性是此类数据的固有特点。目前多数机器学习算法在不平衡数据集上的分类预测准确率和灵敏度都相对较差。为了能准确识别异常数据，以煤矿分布式光纤竖井变形监测系统采集的数据为研究对象，提出了一种面向不平衡数据集、基于去重复下采样（RDU）、合成少数类过采样技术（SMOTE）和随机森林（RF）分类算法的煤矿监测系统异常数据识别方法。该方法利用RDU算法对多数类数据进行下采样，去除重复样本；利用SMOTE算

  3. 所属分类：其它

  1. 基于半监督过采样非平衡学习的矿山微震信号识别

  2. 为准确实现冲击矿压灾害的预防预警,提出一种半监督过采样框架对煤矿微震数据进行模式识别,采用主成分分析、小波变换和Fisher判别对微震数据集样本的多个信号通道进行特征提取;并对提取到的特征数据进行半监督非平衡学习;最后训练分类器进行模式识别。通过在兖矿集团微震数据集进行试验,结果表明:针对微震数据的半监督过采样框架可以有效提高微震数据的识别准确率。与只进行过采样的方法相比,使用CPLE和SELF两种半监督学习的方法,在KNN、LR、FLD、RF、SVM和Adaboost这6个分类器上有5个分类器

  3. 所属分类：其它

  1. 基于焦点损失的不平衡数据集流量分类方法

  2. 基于焦点损失的不平衡数据集流量分类方法，白昊喆，关建峰，在各类流量分类方法中,深度学习方法因其强大的特征提取能力及端到端学习能力成为流量分类研究的重点研究方向。但是,基于深度学习�

  3. 所属分类：其它

  1. 不平衡数据分类的研究现状_林智勇.pdf

  2. 不平衡数据在实际应用中广泛存在, 它们已对机器学习领域构成了一个挑战, 如何有效处理不平衡数 据也成为目前的一个新的研究热点。综述了这一新领域的研究现状, 包括该领域最新研究内容、方法及成果。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-02-12
    • 文件大小：207kb
    • 提供者：fanghong1973

  1. 不平衡数据学习综述【附4篇经典论文】.zip

  2. 以下附上不平衡数据学习的4篇综述论文，非常有阅读价值。针对不平衡数据集解决方法主要分为两个方面：第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某种策略进行抽样，从而让我们的数据相对均衡一些；第二种方案从算法的角度出发，考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化，使得我们的算法在不平衡数据下也能有较好的效果。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：syp_net

  1. 异步电动机空载电流不平衡的原因分析

  2. 本文主要讲了异步电动机空载电流不平衡的原因分析，下面一起来学习一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：25kb
    • 提供者：weixin_38558660

  1. 电动机三相电流不平衡的检查方法

  2. 本文主要讲了电动机三相电流不平衡的检查方法，下面一起来学习一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：24kb
    • 提供者：weixin_38587705

  1. 对三相负荷中不平衡电流的治理方法

  2. 本文主要讲了对三相负荷中不平衡电流的治理方法，一起来学习一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：103kb
    • 提供者：weixin_38593823

  1. 电动机三相电流不平衡的原因及处理方法

  2. 本文主要讲了一下关于电动机三相电流不平衡的原因及处理方法，一起来学习一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-19
    • 文件大小：20kb
    • 提供者：weixin_38697557

  1. 三相电压不平衡的区分判断方法和解决办法

  2. 本文主要讲了一下关于三相电压不平衡的区分判断方法和解决办法，希望对你的学习有所帮助。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-19
    • 文件大小：88kb
    • 提供者：weixin_38592420

  1. 提高加权ELM以实现不平衡学习

  2. 用于单层前馈神经网络（SLFN）的极限学习机（ELM）是一种强大的机器学习技术，并且以其快速的学习速度和良好的泛化性能而受到关注。 最近，提出了加权ELM来处理具有不平衡类分布的数据。 加权ELM的关键本质是为每个训练样本分配了额外的权重。 尽管提供了一些经验加权方案，但是如何确定更好的样本权重仍然是一个悬而未决的问题。 在本文中，我们提出了一种Boosting加权ELM，它将加权ELM无缝地嵌入到经过修改的AdaBoost框架中，以解决上述问题。 直观地，反映训练样本重要性的AdaBoost框

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：559kb
    • 提供者：weixin_38506182

  1. 基于实例的整体修剪以实现不平衡学习

  2. 基于实例的整体修剪以实现不平衡学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：346kb
    • 提供者：weixin_38732307

  1. 机器学习：该项目使用来自Lending Club的免费数据来构建和评估几种机器学习模型，以预测信用风险。 我们采用了不同的技术来训练和评估班级不平衡的模型。 使用不平衡学习和Scikit学习库-源码

  2. 机器学习 该练习包括一方面使用不同的重采样技术来分析信用风险，另一方面使用集成技术来分析信用风险。 在第一部分中，我们将使用过采样，欠采样以及组合的（过高和不足）采样技术来查看哪种模型在预测信用风险方面做得更好。 在第二部分中，我们将使用不同的集成技术进行相同的操作，以查看哪种模型在预测信用风险方面也做得更好。 分析记录位于ipynb文件中。 重采样技术： 哪种型号的平衡准确度得分最高？ 在本练习中，我们使用了4个模型：朴素的随机过采样，SMOTE过采样，欠采样和组合（上下采样）采样

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_42176827

  1. 不平衡学习：一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包-源码

  2. 不平衡学习：一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：314kb
    • 提供者：weixin_42160424

  1. 很棒的不平衡学习：精选的很棒的不平衡学习论文，代码，框架和库的列表。 |类别不平衡学习：论文，代码，框架与库-源码

  2. 很棒的不平衡学习：精选的很棒的不平衡学习论文，代码，框架和库的列表。 |类别不平衡学习：论文，代码，框架与库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：weixin_42168750
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