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  1. 代价敏感支持向量机(CSSVM)

  2. 代价敏感支持向量机学习材料,各位朋友有这方面的材料多多上传啊。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2011-07-28
    • 文件大小：349kb
    • 提供者：qq131415qq

  1. 代价敏感支持向量机（CSSVM）

  2. 代价敏感支持向量机的学习材料，希望大家多多交流啊。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2011-07-28
    • 文件大小：450kb
    • 提供者：qq131415qq

  1. 代价敏感决策树代码

  2. 本算法基于weka实现的误分类代价和测试代价基于id3算法的实现。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-07-15
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：shyrainxy

  1. 代价敏感分类算法的实验比较

  2. 代价敏感分类算法的几种基于c4.5算法的扩展算法的实验比较

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-01-06
    • 文件大小：531kb
    • 提供者：doubaoddyx

  1. 样本依赖的代价敏感流程预测方法

  2. 样本依赖的代价敏感流程预测方法，冯一，吴步丹，本文提出了一种样本依赖的代价敏感流程预测方法。在对流程执行结果进行预测时，基于预测结果可能产生的代价，对预测模型的阈值进

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：382kb
    • 提供者：weixin_38719643

  1. 代价敏感的随机森林

  2. 关于代价敏感随机森林的参考文章，主要针对非平衡的数据集

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-04
    • 文件大小：30mb
    • 提供者：xiaomifengweng

  1. 一种改进的代价敏感型链路预测算法

  2. 为解决因网络数据分布不均匀性而造成的链路预测问题,提出一种改进的代价敏感型链路预测算法(Link Boost).设计一种有监督链路预测可变代价损失函数,该函数对低节点度有链路节点对出现分类错误时的惩罚大于高节点度有链路节点对,解决了节点度的分布偏差.考虑到以损失函数优化为目标的链路预测算法将导致社区内预测链路数量大于社区间的链路数量,进而设计一种Boosting算法来实现损失函数最小化.通过将网络分为多个分区,并对各个分区构建的弱学习器进行融合,提高了算法的可伸缩性.利用4个真实网络数据集进行性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：729kb
    • 提供者：weixin_38746574

  1. 基于代价敏感混合分裂策略的多决策树算法

  2. 煤矿瓦斯预警可视为是否安全的分类问题，数据呈现不平衡分布特点。为此，提出一种混合策略属性选择多决策树分类算法：算法融合代价敏感因子，结合C4.5和CART属性选择方法作为分裂指标，并采用了基于不同根节点信息的多决策树建树方法。首先采用11个非平衡数据集进行算法有效性验证，实验结果表明，该方法可以有效针对不平衡数据进行分类，保证高准确率的前提下，有效提高了少数类预测准确性；进而将该算法用于煤矿瓦斯数据预测，结果表明，所提出方法可以有效提高煤矿瓦斯数据的总体预测性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：524kb
    • 提供者：weixin_38628830

  1. 一种面向人脸识别的加权代价敏感局部保持投影

  2. 传统的局部保持降维方法追求最低的识别错误率,即假设每一类的错分代价都是相同的.这个假设在真 实的人脸识别应用中往往是不成立的.人脸识别是一个多类的代价敏感和类不平衡问题.例如,在人脸识别的门禁系 统中,将入侵者错分成合法者的损失往往高于将合法者错分成入侵者的损失.因此,每一类的错分代价是不同的.另 外,如果任一类合法者的样本数少于入侵者的样本数,该类合法者和入侵者就是类别不平衡的.为此,将错分代价融 入到局部保持的降维模型中,提出了一种错分代价最小化的局部保持降维方法.同时,采用加权策略平衡了各

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：671kb
    • 提供者：weixin_38632146

  1. 一种含敏感关系社会网络隐私保护方法-(k,l)-匿名模型

  2. 现有的社会网络隐私保护方法大多是针对社会网络中的个体,不能有效地保护社会网络中的敏感关系.为此,论文提出了一种(k,l)-匿名模型,该模型要求每个含敏感关系结点的敏感关系至少有l个,且要求度相同的结点至少有k个,从而在保护敏感关系的同时,抵制了度攻击.论文还提出了实现(k,l)-匿名模型的贪心算法和动态规划算法.并从度匿名化代价(dDAC)、图的平均最短距离差异(dASP)和图的聚类系数差异(dACC)三个角度对两个算法进行了比较,实验表明在匿名网络的可用性方面,动态规划算法优于贪心算法.

  3. 所属分类：其它

  1. 嵌入代价敏感的极限学习机相异性集成的基因表达数据分类

  2. 嵌入代价敏感的极限学习机相异性集成的基因表达数据分类

  3. 所属分类：其它

  1. 名词性数据的五种代价敏感属性约简算法比较

  2. 名词性数据的五种代价敏感属性约简算法比较

  3. 所属分类：其它

  1. 不完备信息系统中测试代价敏感的可变精度分类粗糙集

  2. 在不完备信息系统中， 可变精度分类关系是限制容差关系的改进形式， 但其并未考虑数据集中属性的测试代价。为解决这一问题， 提出了基于测试代价敏感的可变精度分类粗糙集模型。进一步地，</span

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：552kb
    • 提供者：weixin_38520192

  1. 基于代价敏感主动学习的氧化铝蒸发过程故障检测(英文)

  2. 针对氧化铝蒸发过程故障检测中标注者不切实际的假设和控制参数难以确定问题,提出改进的代价敏感主动学习方法。给出了代价敏感主动学习形式化描述和放松了标注者不切实际的假设。为了提高分类精度和减少标注代价,该方法结合粒子群优化和代价敏感主动学习。利用连续的粒子群优化代价敏感主动学习的控制参数,该参数用于最大化未标注样本的信息度和最小化标注代价。将所提出的方法应用于氧化铝蒸发过程故障检测,实验结果表明,该方法能正确地选择控制参数,有效地减少了误分类代价和标注代价,提高了故障检测率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_38614825

  1. 代价敏感分类策略在肺癌细胞识别诊断中的应用

  2. 目的 代价敏感分类策略可以最小化误分类代价并有效提高识别率.针对计算机辅助肺穿刺样本的病理图像分析,提出一种新的代价敏感图像层的肺癌诊断系统(cost-sensitive image-level lung cancer diagnosis system,CILCDS).方法基于潜在狄利克雷分配模型(latent dirichlet allocation,LDA)、代价敏感支持向量机(cost-sensitive support vector machine,CSSVM)以及多类支持向量机(mul

  3. 所属分类：其它

  1. &nbsp;基于测试代价敏感的多粒度模糊粗糙集模型

  2. 多粒度模糊粗糙集是经典多粒度粗糙集模型在模糊环境下的有益扩展，然而，已有的多粒度模糊粗糙集并未考虑考虑数据的测试代价，为解决这一问题，本文提出了基于测试代价敏感的多粒度模糊粗糙集模型，分析了其相关性质。研究表明，本文提出的模型是传统多粒度模型在应用背景下的有力扩展。

  3. 所属分类：其它

  1. 模糊粗糙集中基于测试代价敏感的属性约简

  2. 相比于经典粗糙集方法，模糊粗糙集方法避免了数据离散化的过程，减少了信息损失。但基于传统模糊粗糙集的属性约简并未考虑实际应用中数据的测试代价，为解决这一问题，提出了一种近似质量与测试代价相融合的适应度函数，并利用遗传算法以求得具有较小测试代价的约简。最后，采用UCI中的8组数据集对基于新适应度函数的遗传算法与经典的启发式算法进行对比分析，实验结果表明，遗传算法相较于启发式算法能够在保证近似质量不发生明显变化的情况下获得具有较低测试代价的约简。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：597kb
    • 提供者：weixin_38705530

  1. 代价敏感支持向量机

  2. 以分类精度为目标的传统分类算法通常假定:每个样本的误分类具有同样的代价且每类样本数大致相等.但现实数据挖掘中该假定不成立时,这些算法的直接应用不能取得理想的分类和预测.针对此缺隙,并基于标准的SVM,通过在SVM的设计中集成样本的不同误分类代价,提出代价敏感支持向量机(CS-SVM)的设计方法.实验结果表明CS-SVM是有效的.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：343kb
    • 提供者：weixin_38737283

  1. 基于代价敏感极端学习机的电力系统暂态稳定评估方法

  2. 针对电力系统暂态稳定评估中稳定样本与不稳定样本误分类代价不同的特点，提出一种基于代价敏感极端学习机的电力系统暂态稳定评估方法。该方法在现有极端学习机的基础上，引入误分类代价的概念，以误分类代价最小为目标，构造代价敏感极端学习机，克服了现有极端学习机应用于暂态稳定评估时只追求高的分类准确率而忽略不稳定样本漏报率的缺点。新英格兰39节点系统和IEEE 145节点系统的仿真结果表明，所提方法的评估结果更倾向于将样本划分为误分类代价大的不稳定样本，以减小总的误分类代价。通过调整误分类代价矩阵，不仅可以使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：963kb
    • 提供者：weixin_38628953

  1. 基于代价敏感的粗糙集近似集与粒度寻优算法

  2. 粗糙集的近似集用已有知识粒对不确定性目标概念进行近似描述,但在构建近似集时并没有考虑数据的代价信息这一实际因素.对此,首先分析在构建粗糙集的近似集时考虑代价信息的必要性;然后,从代价敏感角度构建误分类代价的粗糙集近似集模型,并分析该模型下求得的近似集的相关性质.为了在多粒度空间中寻找一个合适的粒度空间来对不确定性目标概念进行近似描述,使误分类代价与测试代价之和尽可能小,给出属性代价贡献率的定义,并提出一种代价敏感的粒度寻优算法.实验结果表明,所提出算法能适用于现有代价认知场景,并在给定代价场景下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：468kb
    • 提供者：weixin_38712092
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