原文服务方: 控制理论与应用       
摘要:
推荐文章
极限学习机类不平衡数据学习算法研究
极限学习机
类不平衡数据学习
支持向量机
AdaBoost
基于AdaBoost的类不平衡学习算法
机器学习
类不平衡学习
集成学习
SMOTE
数据清理技术
不平衡数据集的分类方法研究
机器学习
不平衡数据
数据分类
面向类不平衡数据集的软件缺陷预测模型
软件缺陷预测
类不平衡数据
特征选择
集成算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 以类重叠度为优化目标的不平衡数据学习方法
来源期刊 控制理论与应用 学科
关键词 分类;类不平衡;欠采样;类重叠度;数据复杂性;机器学习
年,卷(期) 2024,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 189-196
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2025(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
分类;类不平衡;欠采样;类重叠度;数据复杂性;机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
0
论文1v1指导