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Robust Recognition via Information Theoretic Learning 专著
Newyork, USA:Springer, 2014
作者:  Ran He(赫然);  Baogang Hu;  Xiaotong Yuan;  Liang Wang
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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：464/5  |  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  
Cost-Free Learning for Support Vector Machines with a Reject Option 会议论文
2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining Workshops, Dallas, TX, USA, 2013-12-07至2013-12-10
作者:  Xu, Guibiao(徐贵标);  Hu, Bao-Gang(胡包钢)
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Abstaining Classification  Mutual Information  Support Vector Machines  
An Optimization Approach of Deriving Bounds between Entropy and Error from Joint Distribution: Case Study for Binary Classifications 期刊论文
ENTROPY, 2016, 卷号: 18, 期号: 2, 页码: 1-19
作者:  Hu, Bao-Gang;  Xing, Hong-Jie
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Entropy  Error Probability  Bayesian Errors  Error Types  Upper Bound  Lower Bound  
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：178/0  |  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  
Information Measure Toolbox for Classifier Evaluation on Open Source Software Scilab 会议论文
IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON OPEN-SOURCE SOFTWARE FOR SCIENTIFIC COMPUTATION, Beijing, China, 2009
作者:  Hu, BG
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What Are the Differences Between Bayesian Classifiers and Mutual-Information Classifiers? 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2014, 卷号: 25, 期号: 2, 页码: 249-264
作者:  Hu, Bao-Gang
浏览  |  Adobe PDF(1314Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：221/27  |  提交时间：2015/08/12
Abstaining Classifier  Bayes  Cost-sensitive Learning  Entropy  Error Types  Mutual Information  Reject Types  
A New Strategy of Cost-Free Learning in the Class Imbalance Problem 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING, 2014, 卷号: 26, 期号: 12, 页码: 2872-2885
作者:  Zhang, Xiaowan;  Hu, Bao-Gang
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Classification  Class Imbalance  Cost-free Learning  Cost-sensitive Learning  Abstaining  Mutual Information  Roc