本书针对机器学习中的热点问题之一类别不平衡学习问题,分别从其基础理论、核心算法、预判策略三方面进行了详细介绍。在其基础理论部分,本书分别以朴素贝叶斯、支持向量机及极限学习机三种分类器为例介绍了样本不平衡分布对分类性能的影响机理,并对各种影响因素进行了广泛探讨。

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