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人工智能深度学习快速发展,尤其是在以图像为代表的计算机视觉、自动驾驶和以语音、文本为代表的自然语音识别等领域,深度学习取得......
为进一步提高随机森林算法分类准确率,提出一种基于决策边界的倾斜森林(oblique forests based on decision boundary,OFDB)分类算......
采用对抗训练的方式成为域适应算法的主流,通过域分类器将源域和目标域的特征分布对齐,减小不同域之间的特征分布差异。但是,现有......
数据分类作为数据挖掘中备受关注的一个研究方向,已经有了许多研究成果,这些成果大多在数据集中样本分布均衡的条件下能够取得很好......
如何应对移动互联网对企业管理会计的影响,是新常态下我国企业经营难以回避的问题。文章基于移动互联网的移动特征,剖析了移动互联......
针对传统的支持向量数据描述（ SVDD）因未考虑数据构成的多模态性和局部分布的非同一性,难以获取目标数据的优化决策边界,所建立的数......
流域综合治理不仅是生态文明建设的重要领域,同时也是PPP项目的重点领域。通过采用PPP模式激发社会资本活力,使社会资本参与流域综......
One-against-all支持向量机的多标签分类存在将样本分类到训练集无法获取标签的＂未定义＂区域和没有明确决策函数的标签模糊区域的问......
目的提出高光谱数据的分类流程,以取高光谱数据对地物具有更高的光谱分辨率的优势,避其巨大数据量和波段间强相关性的弱势。方法应......
在数据挖掘研究中,分类问题一直是备受研究学者关注的方向。传统的分类算法对样本类别分布均衡的数据集进行分类往往能够取得较好......
在不均衡数据集中,少数类样本的分布相对于决策边界具有差异性,而传统的过抽样算法通常并未对差异性做不同处理。为此,提出一种面......
分类器是机器学习的一项重要技术。分类器研究中存在映射和划分两种视角。在映射视角下分类模型可被看作从数据空间到标签集的映射......
全国国有企业党建工作会议后,中央明确要求理清党委(党组)和其他治理主体的权责边界,落实党组织研究讨论是董事会、经理层决策重大......
