不均衡数据SVM分类算法及其应用

《不均衡数据SVM分类算法及其应用》是2011年 黑龙江科学技术出来自版社出版的图书

• 书名 不均衡数据SVM分类算法及其应用
• 页数 348页
• 装帧 平装
• 开本 32

图书信息

　　出版社: 黑龙江科学技术来自出版社; 第1版 (2011年10鲜帝五毫月1日)

　　平装: 348页

　　正文语种: 简体中文

　　开本: 32

　　ISBN360百科: 9787538868326

　婷当然要显尔　条形码: 9787538868326

　　尺寸: 20 x 14 x 2 cm

　　重量: 240 g

止视轻处内容简介

　　不均衡数据分类问题是机器学习和模式识别领域的研究重点。陶新民、刘福荣和杜宝祥著的《不均衡数据SVM蒸支歌航程分类算法及其应用》以SVM为分类器给出基于0DR的欠抽样、基于谱聚跳刘现副第立征混缩饭盐类的欠抽样以及基于阴性免疫的过抽样算法。《不均衡数据SVM分类算法及其应用》根据SVM分类算法的自身特点，将SVM算法与集成算法相结合河革给出基于核聚类集成的不均衡数据分类算法，以及基于核矩阵偏移和主动学习欠抽样的不均衡数据SVM分类算法。最后，本书将不均衡SVM分类算法应用段到故障诊断领域。

士比过　　《不均衡数据SVM分类算法及其应用》可供理工科高等学校信息科学，人工智能和自动化技术等相关专业的教师和研究生阅读，也可供自然科学和工程技术领域中的研究人员参考。

目录

　　第照交走扬一章 概述

　　1.1 问题的本质

　　1.2 国内外不均衡学习研究现状

　　1.2.1 算法层面的处理方法

　　1.2.来自2 样本层面的处理方法

　　1.3 360百科评估指标

　　1.4 本书的安排

　　第二章 支持向量机综述

　　2.1 支持向量机

　　2.1.1 最优分类界面的定义

　　2剧路甚务称越台刻致.1.2 最优分类界面的构建

　　2.1.3 广义最优分类界面

　　2.1.4 支持向量机的构建

　　2.面斯照映2 核函数

　　2.2.1 高斯核函数

　　2.2.2 多项式核函数

　　2.2.3 S分该斗先往层武型核函数

　　2.3 不均衡数据对sVM性能的影响

　　2.4 本章小结

　　第三章 不均衡学习的抽样位数接方法

　　第四章 基于ODR和BSMOTE的不均衡SVM分类算法

　　第五章 基于阴性免疫过抽样的不均衡分类算法

　　第六章 基于谱聚类欠抽样不均衡SVM分类算法

　　第七章 集成溶方法

　　第八章 集成算法的理论分析

　　第九章 两北易是行刘利待苏类不均衡数据学习的代段地括杀存价敏感学习算法

　　第十章 基于核聚类欠抽样集成不均衡SVM分类算法

　　第十一章 核偏移及主动学习欠抽样不均衡SVM算法

　　第十二章 不均衡SVM分类算法在故障诊断中的应用

　　第十三章 结论与展望

　　参考文献