基于采样技术的主动不平衡学习算法研究
大小：1.99 MB 人气： 2018-01-09 需要积分：3
针对在不平衡分布数据中执行主动学习，其分类面容易形成偏倚，从而导致主动学习失效这一问题，拟采用采样技术作为学习过程的平衡控制策略，在调查了几种已有的采样算法的基础上，提出了一种边界过采样算法，并将其与主动学习相结合。此外，考虑到极限学习机所具有的泛化能力强、训练速度快等优点，拟采用其作为基分类器，来加速主动学习的进程。通过12个基准数据集对加入平衡控制策略的主动学习算法的性能进行了验证，结果表明：在不平衡场景下，主动学习确实会受到其负面影响，且引入了采样技术的主动学习算法性能明显更优。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反对
(0) 0%
下载地址
基于采样技术的主动不平衡学习算法研究下载
相关电子资料下载
- 机器学习算法原理详解 89
- 我去过的加拿大大学——AI深度学习算法诞生地 599
- 深入了解目标检测深度学习算法的技术细节 150
- 什么是NanoEdge AI Studio 1389
- 深入探讨线性回归与柏松回归 394
- 国际机器人联合会（IFR）近期发布2024全球五大机器人趋势 875
- 基于NumPy的机器学习算法实现 148
- 目前主流的深度学习算法模型和应用案例 777
- 常用的十大机器学习算法介绍 292
- 深入研究六种最重要的机器学习算法 282