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| 一种基于样本空间的类别不平衡数据采样方法 期刊论文 自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 10, 页码: 2549-2563 作者: 张永清; 卢荣钊; 乔少杰; 韩楠; GUTIERREZLouisAlberto; 周激流 Adobe PDF(1944Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:1/1  |  提交时间:2024/05/20 不平衡数据 样本空间 机器学习 采样方法 空间中心 |
| 基于图神经网络的金融欺诈检测方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022 作者: 荆蓉蓉 Adobe PDF(3339Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:235/4  |  提交时间:2022/06/20 图神经网络 金融欺诈检测 数据质量 标签稀缺 动态交易网络 |
| 融合多源数据知识的复杂工业过程优化决策方法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2019 作者: 刘承宝 Adobe PDF(60574Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:497/4  |  提交时间:2019/06/17 多源数据融合 知识获取 生成式对抗网络 智能优化决策 锂离子电池单体电芯一致性分选 |
| 基于深度学习的自动人脸年龄估计研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2018 作者: 李凯 Adobe PDF(9812Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:378/8  |  提交时间:2018/05/30 人脸年龄估计 深度学习 多任务学习 样本不均衡学习 代价敏感学习 |
| 精准降水估计与预报的机器学习方法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2018 作者: 杨雪冰 Adobe PDF(7999Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:366/11  |  提交时间:2018/05/30 降水估计 降水预报 随机森林 不平衡数据 标签分布学习 |
| 模式分类中的鲁棒损失函数的设计及其在不平衡数据中的应用 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2016 作者: 徐贵标 Adobe PDF(2509Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:443/5  |  提交时间:2016/06/20 异常样本 鲁棒损失函数 不平衡数据 代价敏感学习 代价缺失学习 |
| 基于互信息的代价缺失学习在不平衡数据中的研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014 作者: 张晓晚 Adobe PDF(3357Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:161/0  |  提交时间:2015/09/02 不平衡数据 代价缺失学习 代价敏感学习 互信息 拒识 图形化评估方法 Class Imbalance Cost-free Learning Cost-sensitive Learning Mutual Information Abstaining Graphical Evaluation Method |
| 网页表观的视觉感知与学习 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011 作者: 吴偶 Adobe PDF(6601Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:208/0  |  提交时间:2015/09/02 视觉感知 网页表观评价 视觉质量 视觉复杂度 结构化学习 排序学习 Web Appearance Evaluation Visual Quality Visual Complexity Model Learning Structured Learning Probabilistic Ranking Model Learning To Rank |
| 社会计算中的组织行为建模研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011 作者: 苏鹏 Adobe PDF(2060Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:198/0  |  提交时间:2015/09/02 组织行为建模 组织行为预测 可操作行为规则 代价敏感学习 类不平衡问题 Organizational Behavior Modeling Organizational Behavior Prediction Actionable Behavioral Rules Cost-sensitive Learning Class Imbalance Problem |
| 搜索引擎作弊检测方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2008 作者: 耿光刚 Adobe PDF(6702Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:154/0  |  提交时间:2015/09/02 搜索引擎作弊 内容作弊 链接作弊 机器学习 特征提取 Search Engine Spam Content Spam Link Spam Machine Learning Feature Extraction |