类不平衡问题相关论文
由于脑胶质瘤是一种颅内原发性肿瘤,且恶性脑胶质瘤约占脑部恶性肿瘤的81%,且致死率很高,因此,尽早地发现和诊断脑胶质瘤并制定高......
软件缺陷预测技术在软件生命周期中具有重要的地位,能够准确的捕捉到缺陷及其具体数目,定位到软件缺陷所在的具体模块有利于提高软......
现如今,电信行业市场高度饱和,各个运营商之间的竞争伴随着携号转网的大规模实施不断加剧,5G业务的兴起又让竞争激烈的运营商有了......
核酸适配体（简称适配体）是与靶标具有高亲和力的、长度大约在30 nt-80 nt的核苷酸链。与普通的DNA/RNA相比,适配体具有易合成,高亲和......
随着文化建模的发展，背景知识开始用于预测组织的恐怖行为。组织采取的恐怖行为往往受组织相关的背景知识影响，因此，利用与组织相关的......
多标记学习是机器学习和数据挖掘中的研究重点之一,其目的是通过分析已有多标记数据对未知样本进行较准确的预测。在大多数多标记......
提出一种基于核字典学习的软件缺陷预测方法,首先根据软件缺陷历史数据结构复杂、类不平衡的特点,利用核方法将软件缺陷历史数据映......
变分高斯过程分类器是最近提出的一种较有效的面向大规模数据的快速核分类算法,其在处理类不平衡问题时,对少数类样本的预测精度通......
为克服软件缺陷预测中的类不平衡问题,提出机器学习模型GA-FSVM。去除软件数据集的冗余特征,使用模糊支持向量机作为分类器,针对软......
在后基因组时代,生物信息技术迅速发展,生命科学的研究重心从破译基因组序列转移到基因功能注释。依据分子生物学中心法则,携带遗......
如何有效地对未知类别的新样例进行分类是数据挖掘领域中一项非常重要的研究课题。集成学习作为解决这一问题的一种强有力的技术自......
不平衡数据学习(IDL)是最近几年才引起人们广泛关注的一类特殊的有监督(分类)学习,它主要解决类间训练样本分布不均衡的分类问题,......
