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• 200 1_ |a 机器学习中的不平衡分类方法 |A ji qi xue xi zhong de bu ping heng fen lei fang fa |d = Imbalanced classification methods in machine learning |f 康琦, 吴启迪著 |z eng

• 210 __ |a 上海 |c 同济大学出版社 |d 2017

• 215 __ |a 185页 |c 图 |d 26cm

• 300 __ |a 同济大学学术专著 (自然科学类) 出版基金项目 本书得到同济大学学术专著 (自然科学类) 出版基金和国家自然科学基金 (51775385, 71371142, 61703279) 的资助

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书共12章, 主要讲述不平衡分类学习的基本理论、特征选择与降维学习、模型评估与选择、重采样与代价敏感学习、贝叶斯分类器、决策树与随机森林、集成学习与强化学习等重要的不平衡分类学习方法, 为不平衡分类问题提供了新的解决方法和思路, 具有一定的理论研究和工程参考价值。本书适合计算机科学、信息科学、大数据科学等领域以及相关工程技术人员, 对机器学习感兴趣的其他人员也能从中受益。

• 510 1_ |a Imbalanced classification methods in machine learning |z eng

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 研究

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 康琦 |A kang qi |4 著

• 701 _0 |a 吴启迪 |A wu qi di |4 著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20171219

• 905 __ |a SCNU |f TP181/0014

• 920 __ |a 242430 |z 1