Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
PHÂN LỚP DỮ LIỆU KHÔNG CÂN BẰNG VỚI ROUGHLY BALANCED BAGGING
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
PHÂN LỚP DỮ LIỆU KHÔNG CÂN BẰNG VỚI ROUGHLY BALANCED BAGGING
Thanh Nga
57
9
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một cải tiến của giải thuật Roughly Balanced Bagging (Hido & Kashima, 2008) cho việc phân lớp các tập dữ liệu không cân bằng. Chúng tôi đề xuất sử dụng các giải thuật tập hợp mô hình bao gồm Boosting (Freund & Schapire, 1995), Random forest (Breiman, 2001), làm mô hình học cơ sở của giải thuật Roughly Balanced Bagging gốc, thay vì sử dụng một cây quyết định (Quinlan, 1993). Chúng tôi cũng đề xuất điều chỉnh cách lấy mẫu giảm phần tử lớp đa số theo hàm phân phối nhị thức âm ở mỗi lần. Kết.
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu phân lớp trên dữ liệu mất cân bằng và ứng dụng
Về cải tiến phương pháp Fuzzy Random Forest, ứng dụng cho phân lớp dữ liệu không chắc chắn
Đánh giá biến động lớp phủ thực vật dựa trên phân tích chuỗi thời gian với Apache Spark và RasterFrames
Bài giảng ArcGIS cơ bản (ArcGIS 9.x) - Chương 4: Hiển thị dữ liệu
Luận văn:NGHIÊN CỨU MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY – WSN VÀ NHỮNG ĐẶC ĐIỂM LỚP LIÊN KẾT DỮ LIỆU
Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu một số mô hình dự báo dịch tả dựa trên khai phá dữ liệu và phân tích không gian ứng dụng công nghệ Gis
Thuật toán phân loại ảnh viễn thám bằng mạng nơ ron nhân tạo một lớp
Lập trình C# - Phần 3: Giới thiệu về lớp (THPT Chuyên Lê Hồng Phong)
Bài giảng Hướng dẫn thực hành GIS và viễn thám - ĐH Lâm Nghiệp
PHÂN LỚP DỮ LIỆU KHÔNG CÂN BẰNG VỚI ROUGHLY BALANCED BAGGING
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.