同类推荐
-
-
SPSS基础与应用
-
¥49.00
-
-
统计分析基础与实践:基于Python
-
¥68.00
-
-
进阶社会统计学及Stata应用
-
¥88.00
-
-
R语言社会行为科学统计分析
-
¥92.00
-
-
统计学原理与SPSS应用
-
¥55.00
-
-
数据分析软件应用技术
-
¥58.00
-
-
统计创新应用 数据引领未来:2025年(第十一届)全国…
-
¥89.00
-
-
应用统计因果推论
-
¥88.00
-
-
结构方程模型手册:专业与高级模型及应用
-
¥88.00
-
-
结构方程模型手册:基本模型与应用
-
¥88.00
|
|
图书信息
|
|
|
|
基于自然近邻的局部核心或不均匀样本生成分类框架研究
|
| ISBN： | 9787568955713 |
定价： | ￥88.00 |
| 作者： | 黎隽男，王璐烽，李永松著 |
出版社： | 重庆大学出版社 |
| 出版时间： | 2025年08月 |
开本： | 24cm |
| 页数： | 149页 |
装祯： | 精装 |
中图法： | C811 |
相关供货商
|
供货商名称
|
库存量
|
库区
|
更新日期
|
|
北京人天书店有限公司
|
1
|
泰安展厅库
|
2026-06-30
|
|
其它供货商库存合计
|
212
|
|
2026-06-30
|
图书简介 | | 本书主要围绕机器学习和数据挖掘中的半监督或不平衡分类，针对挑战性问题，如噪声生成、参数依赖、受有标记样本的数量和分布限制，从研究背景、算法问题描述、算法设计、算法理论分析、仿真实验验证、算法优缺点、总结与展望等方面介绍一种基于密度峰值和可扩展的局部噪声过滤器的半监督自训练方法、一种基于局部核心的半监督自标记框架、一种基于自然近邻的少数类过抽样方法及一种基于自然邻和差分进化的不平衡数据过抽样方法。 |
|