Phân lớp dữ liệu không cân bằng với Roughly Balanced Bagging : Luận văn Thạc sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin

Trình bày cải tiến của giải thuật Roughly Balanced Bagging cho việc phân lớp các tập dữ liệu không cân bằng. Đề xuất sử dụng các giải thuật tập hợp mô hình bao gồm Boosting, Random forest, làm mô hình học cơ sở của giải thuật Roughly Balanced Ba...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:

Chi tiết về thư mục
Tác giả chính:	Phan, Bích Chung
Định dạng:	Sách
Ngôn ngữ:	Undetermined
Được phát hành:	Cần Thơ Trường Đại học Cần Thơ 2011
Những chủ đề:	Data structures (Computer science),Database management,Quản trị cơ sở dữ liệu,Cấu trúc dữ liệu (khoa học máy tính)
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!

Thư viện lưu trữ:	Trung tâm Học liệu Trường Đại học Cần Thơ

Miêu tả
Tóm tắt:	Trình bày cải tiến của giải thuật Roughly Balanced Bagging cho việc phân lớp các tập dữ liệu không cân bằng. Đề xuất sử dụng các giải thuật tập hợp mô hình bao gồm Boosting, Random forest, làm mô hình học cơ sở của giải thuật Roughly Balanced Bagging gốc, thay vì sử dụng một cây quyết định và đề xuất chỉnh cách lấy mẫu giảm phần tử lớp đa số thheo hàm phân phối nhị thức âm ở mỗi lần, cho thấy hiệu quả phân loại chính xác hơn khi so sánh với giải thuật Roughly Balanced Bagging gốc

Phân lớp dữ liệu không cân bằng với Roughly Balanced Bagging : Luận văn Thạc sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin

Những quyển sách tương tự