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        大数据分析中的类别不平衡学习

        2019-01-09

        题目:

        大数据分析中的类别不平衡学习

         

        时间:

        上午10:30~11:30

         

        日期:

        2019年1月11日(星期五)

         

        地点:

        致远楼1111会议室

         

        内容:

        在许多实际问题中,不同类别的训练样例数差别很大,这可能会使大多数机器学习方法的性能在一定程度上恶化。据我们所知,从不平衡数据中学习一直是数据工程和机器学习领域的挑战之一,近年来受到越来越多的关注。在本文中,我们将首先用实际应用中的例子正式描述类不平衡问题及其意义,并回顾现有的解决方案。然后,研究了两个研究问题,即带概念漂移的增强和不平衡流数据的分类器权重。相应地,我们为每个问题提出了解决方案。最后,探讨了本课题中的一些具有挑战性的问题。

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