Nghiên cứu kết hợp phân cụm với bộ lọc tái lấy mẫu để loại bỏ nhiễu Kmean - SMOTE - IPF

Loại tài liệu: Tài liệu số - Thesis

Tác giả: Hoàng Xuân Long

Nhà Xuất Bản: Đại học Sư phạm Hà Nội

Năm Xuất Bản: 2017

Tải ứng dụng tại các liên kết sau để xem đầy đủ tài liệu.

Tóm tắt nội dung

Tìm hiểu về lý thuyết phân lớp dữ liệu mất cân bằng, đi sâu vào phương pháp phân cụm và tái lấy mẫu với bộ lọc (Kmean - SMOTE - IPF).Cài đặt một số thuật toán về phân lớp dữ liệu mất cân bằng.

Ngôn ngữ:vi
Tác Giả:Hoàng Xuân Long
Người đóng góp:Đặng Xuân Thọ
Thông tin nhan đề:Nghiên cứu kết hợp phân cụm với bộ lọc tái lấy mẫu để loại bỏ nhiễu Kmean - SMOTE - IPF
Nhà Xuất Bản:Đại học Sư phạm Hà Nội
Loại hình:Thesis
Mô tả vật lý:46 tr.
Năm Xuất Bản:2017

(Sử dụng ứng dụng Libol Bookworm quét QRCode này để mượn và đọc tài liệu)

(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "Libol Bookworm”)

TÀI NGUYÊN KHÁC