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田臣; 周丽娟;
首都师范大学信息工程学院;
北京100048;
不平衡数据集; 机器学习; 带多数类权重的少数类过采样技术; 随机森林; 信用评估;
机译:NI-MWMOTE:一种提高抗噪性多数加权少数少数少数群体过采样技术,用于不平衡分类问题
机译:通过组合随机森林和合成少数群体过采样技术有效地预测PPI中的热点
机译:使用合成的少数群体过采样技术和集成分类器对小额信贷数据集进行信用评分
机译:综合少数族群过采样技术(SMOTE)和加权极限学习机处理多类微阵列分类失衡问题的研究
机译:动物 - 人类互动比较活人类观察和数字图像评估方法
机译:Carsite-II:一种基于K-Means相似性的欠采样和合成少数群体过采样技术鉴定羰基化位点的综合分类算法
机译:safe-Level-smOTE:用于处理类不平衡问题的安全级综合少数过采样技术
机译:过采样pCm技术和最佳噪声整形器,用于量化一类非带限信号
机译:仅基于手眼人类反应的基于时间测量准则的人类中枢神经系统功能状态评估方法
机译:基于空间金字塔和随机森林分类器的特征直方图加权包识别人类动作的方法
机译:半音图像处理技术中的类矩阵和扩散权重的互优化方法及其互优化系统
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