类别不平衡学习相关论文
随着时间进入21世纪,信息技术的快速发展,使得依托现代信息技术手段建立有针对性的个性化营销体系成为可能。本研究从电商企业优惠......
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.10.009 [中图分类号]TP391;G203 [文献标识码]A [文章编号]1008—0821（2021）10—0075—08 ......
逻辑回归是多标签分类以及排名任务中最常用的损失形式,但逻辑回归下的Sigmoid交叉熵损失函数受类别不平衡的影响极其严重。这种不......
极限学习机的隐含层参数输入权重和偏置值都是随机选取的,需要设置的唯一参数是隐含层节点的数量。通过最小二乘法求得输出权重,避......
类似Google AdSense这样的定向广告投放系统在过去十年得到了长足的发展和进步,在定向广告投放系统中,机器学习方法在广告点击率预......
针对在样本类别分布不平衡场景下，现有的主动学习算法普遍失效及训练时间过长等问题，提出采用建模速度更快的极限学习机，即ELM(Extrem......
非视距（NonLine of Sight，NLOS）传播是影响超宽带（Ultra-wide Bandwidth，UWB）定位精度的一个重要因素。针对UWB定位中视距（Line of Sight，L......
CCDM 2014数据挖掘竞赛基于医学诊断数据，提出了实际生活中广泛出现的多类标问题和多类分类问题。针对两个问题出现的类别不平衡现......
在很多真实世界问题中,不同类别的数据样本往往有显著的不平衡性,即大类的样本远多于小类.对类别不平衡样本进行学习,是目前国内外......
真实世界中存在大量的类别不平衡分类问题，传统的机器学习算法如AdaBoost算法，关注的是分类器的整体性能，而没有给予小类更多的关注。......
针对在线序列极限学习机对于类别不平衡数据的学习效率低、分类准确率差的问题,提出了面对类别不平衡的增量在线序列极限学习机(IO......
类别级物体识别与检测属于计算机视觉领域的一个基础性问题,主要研究在静态图像或视频流中识别和定位出其中感兴趣的多类物体。在......
信用卡交易的普遍化,导致全球信用卡交易欺诈愈发严重,每年造成的损失高达数十亿美元。有效的信用卡欺诈检测算法可以有效地降低财......
随机欠采样方法忽略潜在有用的大类样本信息,在面对多类分类问题时更为突出.文中提出多类类别不平衡学习算法:EasyEnsemble.M.该算......
