不平衡学习相关论文
图像因其表现形式丰富和反映事物直观等优势,已成为大量信息的重要表现形式和人们获取信息的重要来源。随着信息时代的到来,人们更......
类别不平衡数据分类问题是机器学习领域中的常见问题。为了缓解类别不平衡问题带来的负面影响,一种常用的方法是对不平衡数据集中......
2019年的资本市场又是令投资者胆战心惊的一年。康美药业近300亿货币资金不翼而飞,康得新连续4年间累计虚增利润总额119.21亿元。......
孪生网络是一种建立在度量学习理论基础上的机器学习方法,与其他神经网络相比,能较好地解决小样本等分类问题,成了机器学习领域的......
不平衡分类是一个重要的研究领域。在不平衡数据集中,至少有一类（少数类）的样本数量是远远少于其它类别的样本数量。如果在不平衡数......
Android恶意应用检测是保障用户信息安全的重要方法。为提高Android恶意应用检测的准确性,从特征选择、不平衡学习、对抗攻击三个......
学位
类增量学习技术在近年来逐渐成为机器学习领域的研究热点,其技术特点是在增量学习过程中随着数据规模的持续扩大,数据类别也随之增......
在信息全球化的今天,数据是蕴含着许多信息的重要载体,如何深度挖掘数据中有价值的内容是研究者们热衷讨论的话题。在当今的大数据......
遥感信息提取技术在国民生活的各方面发挥着重要作用。然而,绝大多数遥感信息提取应用所面对的都是不平衡数据集。特别地,随着城镇......
类不平衡数据处理是当今机器学习与数据挖掘领域的研究热点与难点之一。在类不平衡数据分类中,类重叠度、噪声样本、变量维度以及......
近年来智能相机设备大量普及,这些设备能搭载快速有效的计算机视觉应用,包括运动目标检测。运动目标检测旨在将视频分成前景(运动......
不平衡学习问题是机器学习领域的难题之一,其困难主要是由于不平衡数据集本身的特点造成的。比如,某类样本数量严重不足,样本分布......
在大数据时代背景下,电子商务、第三方支付等线上业务爆发式增长,随之而来的是日益猖獗的线上欺诈案件,在线欺诈检测技术作为企业......
现实生活中存在着很多不平衡类数据分类问题，同时计算机和互联网技术的快速发展，使得现实生活领域的数据膨胀速度异常迅猛，因而大数据......
类不平衡问题,也被称为不平衡类问题或稀有类问题,是模式识别和机器学习领域研究的热点问题之一。对于两类问题,类不平衡问题的特......
智能电表集成了电能计量、数据采集、远程费控等功能模块,具有操作简便、功能多样的优点,但同时由于其功能日益丰富、结构日益复杂......
关系抽取(Relation Extraction,RE)是信息抽取(Information Extraction,IE)的重要组成成分,一般指的是利用信息抽取技术从序列中抽......
随着机器学习相关技术的进步,各领域都积极地将这些技术应用到其生产经营的过程中。然而,大多数原始数据中的样本分布是不均衡的,......
不平衡学习已经逐渐成为当前数据挖掘领域的热门问题之一,其在医疗诊断、信用卡欺诈性检测、垃圾邮件过滤等现实应用中的需求十分......
随着《中国制造2025》战略的提出,传统行业向智能制造转型已经成为一个趋势,工业智能化将是构成未来智能制造体系的关键所在。工业......
随着计算机以及信息技术革命的推进,全球互联网用户在电商以及社交新闻平台频繁的活动产出了海量的不平衡文本数据,人们迫切希望从......
不平衡学习是机器学习的重要研究内容之一。不平衡数据在类别分布上呈倾斜分布,通常情况下少数类具有更高的价值,但在多数类的影响......
传统的机器学习算法在类别分布相对平衡的数据集中通常能取得理想的分类效果,但是在现实世界中,数据的分布通常具有不平衡性,而传......
不平衡数据普遍存在于实际生活中。通常,机器学习中的大多数分类算法都是假定数据集具有平衡的分布或相等的误分类代价。这些算法......
随着互联网社交平台的蓬勃发展,传统的社交方式、商业经济结构正发生巨大变革。人们越来越青睐于通过微信、微博等社交工具与他人......
维生素是许多酶反应中的重要辅酶因子,是人体代谢活动中必不可少的有机化合物。酶是具有生物催化功能的生物大分子,主要由蛋白质组......
机器学习技术与其他产业的加速融合与发展,促进了以物联网、大数据、机器人等产业为代表的自动化和智能化产业集群的形成,成为推动......
