非均衡数据相关论文
在当今大数据时代,数据的规模以指数级的速度快速增加,数据作为互联网的核心,其在人们生活中应用价值越显关键。如何通过技术手段......
分类学习是模式识别、机器学习与数据挖掘的核心问题,它广泛存在于诸多应用领域。近几十年来一直受到研究者及工程应用人员的普遍......
基于类中心确定隶属度函数的模糊支持向量机能有效地解决支持向量机对噪声或孤立点敏感度高的问题,但是,由于它对支持向量赋予较小......
近年来,非均衡数据的分类问题引起了众多研究学者的关注和讨论。在地质勘探领域,岩石数据呈现非均衡特征的情况也多有发生,加上复......
非均衡数据,是指数据的两个或多个类别存在严重非均衡,如征信数据中违约样本和非违约样本比例常常存在失衡的情况。回顾近三十年的......
在二元分类问题中,非均衡数据集所具有的特征是两类实例个数明显不同。已有的分类方法在分类过程时多以最大化模型的整体分类效率......
非均衡数据场景在现在的大数据处理,机器学习任务中十分常见。标准的机器学习算法一般都是以样本数据分布大致均匀为前提建立的,然......
学位
入侵检测是一种主动安全防御技术,可以有效识别网络中的入侵行为,但现有网络中不同攻击类型数据的数量差异很大且网络数据呈现海量......
多媒体通信技术发展日新月异,以互联网为载体、以运营商专用宽带网络为传输媒介的交互式网络电视(Internet Protocol TV,IPTV)成为......
[目的]针对糖尿病并发症数据样本不均衡带来的分类器刻画能力不足和决策边界偏移问题,探索合适的分类器模型,提高糖尿病并发症预测......
基于数据驱动的电网异常数据辨识方法已成为电网安全领域研究的重点,由于实际电力发电统计数据中异常数据样本数极少,给通过数据挖......
