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机译:使用机器学习分类器和基于文本的功能重新采样不平衡数据以检测假审查
Univ Newcastle Sch Elect Engn & Comp Callaghan NSW 2308 Australia|Petra Christian Univ Informat Dept Surabaya 60236 Indonesia;
Univ Newcastle Sch Elect Engn & Comp Callaghan NSW 2308 Australia;
Chengdu Univ Informat Technol Sch Cybersecur Chengdu 610225 Peoples R China;
Fake review detection; Textual-based features; Machine learning; Imbalanced data;
机译:通过有效的特征提取来分类假新闻的集合机器学习方法
机译:使用机器学习预测次级睾酮缺乏:略微不平衡数据集中的集合和基础分类器,概率校准和采样策略的比较分析
机译:促进标签加权极限学习机,用于分类多标签不平衡数据
机译:检测假在线评论的监督机器学习方法
机译:用于高度不平衡数据学习的多元化集成分类器及其在生物信息学中的应用。
机译:通过结合病灶负荷和磁共振代谢特征的临床数据对多发性硬化症课程进行分类的机器学习方法
机译:基于网络的入侵检测的机器学习:使用KDD杯'99数据集和不平衡数据的神经网络分类器集合的多目标进化研究结果的差异