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大數據分析中的類別不平衡學習

2020-01-09
一個題目:

大數據分析中的類別不平衡學習

 

時間間隔:

上午10:30~11:30

 

時間:

2019年1月11日(星期五)

 

位置:

致遠樓1111會議室

 

介紹:

在許多實際問題中,不同類別的訓練樣例數差別很大,這可能會使大多數機器學習方法的性能在一定程度上惡化。據我們所知,從不平衡數據中學習一直是數據工程和機器學習領域的挑戰之一,近年來受到越來越多的關注。在本文中,我們將首先用實際應用中的例子正式描述類不平衡問題及其意義,并回顧現有的解決方案。然后,研究了兩個研究問題,即帶概念漂移的增強和不平衡流數據的分類器權重。相應地,我們為每個問題提出了解決方案。最后,探討了本課題中的一些具有挑戰性的問題。

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