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【2h】

Improved Adaptive Semi-Unsupervised Weighted Oversampling using Sparsity Factor for Imbalanced Datasets

机译：利用不平衡数据集的稀疏系数改进了自适应半无监督的加权过采样

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Haseeb Ali; Mohd Najib; Kashif Hussain;
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年度 2019
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1. Adaptive semi-unsupervised weighted oversampling (A-SUWO) for imbalanced datasets [J] . Nekooeimehr Iman, Lai-Yuen Susana K. Expert Systems with Application . 2016,第Mara期

机译：不平衡数据集的自适应半无监督加权过采样（A-SUWO）
2. IA-SUWO: An Improving Adaptive semi-unsupervised weighted oversampling for imbalanced classification problems [J] . Wei Jianan, Huang Haisong, Yao Liguo, Knowledge-Based Systems . 2020,第Sepa5期

机译：IA-SUWO：改善自适应半无监督加权过采样，用于不平衡分类问题
3. Adaptive swarm cluster-based dynamic multi-objective synthetic minority oversampling technique algorithm for tackling binary imbalanced datasets in biomedical data classification [J] . Jinyan Li, Simon Fong, Yunsick Sung, BioData Mining . 2016,第1期

机译：生物医学数据分类中基于二元不平衡数据集的自适应群聚动态多目标合成少数过采样技术算法
4. A New Majority Weighted Minority Oversampling Technique for Classification of Imbalanced Datasets [C] . Chen Tian, Lijuan Zhou, Shudong Zhang, International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Internet of Things Engineering . 2020

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5. Classifier design to improve pattern classification and knowledge discovery for imbalanced datasets. [D] . Wang, Kun. 2009

机译：分类器设计可改进模式分类和不平衡数据集的知识发现。
6. Adaptive swarm cluster-based dynamic multi-objective synthetic minority oversampling technique algorithm for tackling binary imbalanced datasets in biomedical data classification [O] . Jinyan Li, Simon Fong, Yunsick Sung, 2016

机译：生物医学数据分类中基于二元不平衡数据集的自适应群聚动态多目标综合少数抽样技术算法
7. Adaptive Semi-Unsupervised Weighted Oversampling with Sparsity Factor for Imbalanced Biomedical Data [O] . Haseeb Ali, Nurul Ashikin Samat, Hafiz Maaz Ashgher 2020

机译：适应性半无监测的加权过采样，具有不平衡生物医学数据的稀疏因子

Improved Adaptive Semi-Unsupervised Weighted Oversampling using Sparsity Factor for Imbalanced Datasets

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