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基于标准支持向量机及其启发,提出并证明支持向量数(率)和边界支持向量数(率)的界,并分别推广到正例类和反例类.在此基础上,证明正例的分类精度依概率小于反例的分类精度.虚拟数据仿真和Benchmark数据仿真表明本文所提方法的有效性和结论的正确性.
不平衡数据知识挖掘：类分布对支持向量机分类的影响
【摘 要】
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基于标准支持向量机及其启发,提出并证明支持向量数(率)和边界支持向量数(率)的界,并分别推广到正例类和反例类.在此基础上,证明正例的分类精度依概率小于反例的分类精度.虚
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
【出 处】
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信息与控制
【发表日期】
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2005年6期
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