非平衡數(shù)據(jù)分類理論與方法

　　在實際應用中，需要處理的數(shù)據(jù)常常具有類別不平衡的特點.例如，用于信用卡欺詐檢測、垃圾郵件過濾、機械故障診斷、疾病診斷、極端天氣預測預報等的數(shù)據(jù)都是類別非平衡數(shù)據(jù).研究非平衡數(shù)據(jù)分類問題具有重要意義和實際應用價值，引起機器學習領域研究人員的廣泛關注.本書結(jié)合作者團隊在非平衡數(shù)據(jù)分類中的研究成果，系統(tǒng)介紹非平衡數(shù)據(jù)分類的理論基礎、模型評價、數(shù)據(jù)級方法、算法級方法和集成學習方法.

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