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非平衡问题普遍存在于各个应用领域,比如医学诊断、文本分类、故障监测等。传统的分类方法未考虑到数据的不平衡性,会导致非平衡数......
针对入侵检测系统对于未知攻击训练较少,导致特定攻击检测率低的问题,提出一种融合最大相异系数密度的SMOTE入侵检测方法。利用改......
随着移动网络的高速发展,以智能手机和平板电脑为主的智能终端的数量呈指数级的增长。智能手机的普及给人们的生活带来了诸多的便......
针对非平衡金融数据集,提出一种银行欺诈账户检测框架iForest-SMOTE。基于账户的动态交易特点,从统计、时序、监督信息维度抽取账......
传统的分类算法大多假定用来学习的数据集是平衡的，但实际应用中真正面临的数据集往往是非平衡数据。针对非平衡数据，利用传统的分类......
目的分析比较几种常用的非平衡分类技术在人群糖尿病疾病风险预测模型中的应用。方法利用中国慢性病前瞻性研究浙江省桐乡市项目点......
现实世界中存在大量非平衡分类问题,传统K-近邻（K-NN）分类方法采用近邻决策的原则,导致少数类样本在分类过程中难以识别。针对这个问......
冲击地压是一种典型的煤矿动力灾害,严重威胁煤矿的高效生产和人员安全。因此,冲击地压灾害的预防与预警至关重要。微震监测技术作......
现实应用中,数据的收集和标注需要耗费大量的资源,并且收集到的许多数据集是非平衡的。非平衡数据的分类在很多领域,如故障检测、......
针对传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)无法有效处理非平衡分类的问题,提出一种基于增量学习的非平衡SVM分类方法(Imbal......
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半监督学习是近年来流行的一种机器学习方法，主要是解决在分类问题中，未标注样例充足但有标注样例短缺的问题．但当前的大多数半监督学......
非平衡分类问题是当前数据挖掘和机器学习领域中一个重要的课题,目前该问题已经引起了越来越多的关注,对学术界和工业界来说都是一......
提出了一种基于MapReduce和上采样的两类非平衡大数据分类方法,该方法分为5步：（1）对于每一个正类样例,用MapReduce寻找其异类最近临;（2......
针对非平衡交互文本少数类实例匮乏易导致训练的情感分类模型泛化性能差的问题,提出基于超平面距离的非平衡交互文本情感实例迁移......
