不均衡數(shù)據(jù)SVM分類(lèi)算法及其應(yīng)用

定　價(jià)：￥35.00

作　者：	陶新民等著
出版社：	黑龍江科學(xué)技術(shù)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	數(shù)據(jù)庫(kù)理論

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ISBN：	9787538868326	出版時(shí)間：	2011-10-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	大32開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	348	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　不均衡數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題是機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。陶新民、劉福榮和杜寶祥著的《不均衡數(shù)據(jù)SVM分類(lèi)算法及其應(yīng)用》以SVM為分類(lèi)器給出基于0DR的欠抽樣、基于譜聚類(lèi)的欠抽樣以及基于陰性免疫的過(guò)抽樣算法?！恫痪鈹?shù)據(jù)SVM分類(lèi)算法及其應(yīng)用》根據(jù)SVM分類(lèi)算法的自身特點(diǎn)，將SVM算法與集成算法相結(jié)合給出基于核聚類(lèi)集成的不均衡數(shù)據(jù)分類(lèi)算法，以及基于核矩陣偏移和主動(dòng)學(xué)習(xí)欠抽樣的不均衡數(shù)據(jù)SVM分類(lèi)算法。最后，《不均衡數(shù)據(jù)SVM分類(lèi)算法及其應(yīng)用》將不均衡SVM分類(lèi)算法應(yīng)用到故障診斷領(lǐng)域?！恫痪鈹?shù)據(jù)SVM分類(lèi)算法及其應(yīng)用》可供理工科高等學(xué)校信息科學(xué)，人工智能和自動(dòng)化技術(shù)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教師和研究生閱讀，也可供自然科學(xué)和工程技術(shù)領(lǐng)域中的研究人員參考。

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

第一章概述
　1.1 問(wèn)題的本質(zhì)
　1.2 國(guó)內(nèi)外不均衡學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
　　1.2.1 算法層面的處理方法
　　1.2.2 樣本層面的處理方法
　1.3 評(píng)估指標(biāo)
　1.4 本書(shū)的安排
第二章支持向量機(jī)綜述
　2.1 支持向量機(jī)
　　2.1.1 最優(yōu)分類(lèi)界面的定義
　　2.1.2 最優(yōu)分類(lèi)界面的構(gòu)建
　　2.1.3 廣義最優(yōu)分類(lèi)界面
　　2.1.4 支持向量機(jī)的構(gòu)建
　2.2 核函數(shù)
　　2.2.1 高斯核函數(shù)
　　2.2.2 多項(xiàng)式核函數(shù)
　　2.2.3 S型核函數(shù)
　2.3 不均衡數(shù)據(jù)對(duì)sVM性能的影響
　2.4 本章小結(jié)
第三章不均衡學(xué)習(xí)的抽樣方法
第四章基于ODR和BSMOTE的不均衡SVM分類(lèi)算法
第五章基于陰性免疫過(guò)抽樣的不均衡分類(lèi)算法
第六章基于譜聚類(lèi)欠抽樣不均衡SVM分類(lèi)算法
第七章集成方法
第八章集成算法的理論分析
第九章兩類(lèi)不均衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的代價(jià)敏感學(xué)習(xí)算法
第十章基于核聚類(lèi)欠抽樣集成不均衡SVM分類(lèi)算法
第十一章核偏移及主動(dòng)學(xué)習(xí)欠抽樣不均衡SVM算法
第十二章不均衡SVM分類(lèi)算法在故障診斷中的應(yīng)用
第十三章結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)