Iowa State University.;
机译:利用支持向量机的综合信息性少数过度采样(SIMO)算法,可增强从不平衡数据集中的学习
机译:基于支持向量机集成的不平衡数据分类新采样方法
机译:某些方法选择对支持向量机对fMRI数据进行多变量分析的影响。
机译:多类不平衡数据分类中带有支持向量的欠采样方法
机译:支持向量机用于不平衡数据集的主动学习,以及一种基于稳定预测的主动学习停止方法。
机译:不平衡生物医学事件数据在支持向量有效空间中的自训练
机译:支持向量机上不平衡数据学习的一种选择性采样方法