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翟俊海
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非平衡数据分类理论与方法
『简体书』 作者：翟俊海 出版：科学出版社 日期：2024-04-01 在实际应用中，需要处理的数据常常具有类别不平衡的特点.例如，用于信用卡欺诈检测、垃圾邮件过滤、机械故障诊断、疾病诊断、极端天气预测预报等的数据都是类别非平衡数据.研究非平衡数据分类问题具有重要意义和实际应用价值，引起机器学习领域研究人员的广泛关注.《非平衡数据分类理论与方法》结合作者团队在非平衡数据分类中的研究成果，系 ... |
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机器学习中的样例选择
『简体书』 作者：翟俊海 著 出版：北京大学出版社 日期：2024-11-01 随着数据存储技术、网络技术和云计算技术的快速发展， 数据正以前所未有的速度在不断地增长和积累。在各种实际应用中， 需要处理的数据量越来越大。 而样例选择就是从包括冗余或噪声的海量数据中选择重要数据的技术， 是机器学习的重要数据预处理步骤， 对后续学习算法的训练及性能有很大的影响. 在机器学习中， 样例选择有两种场景：一 ... |
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Hadoop/Spark大数据机器学习
『简体书』 作者：翟俊海，张素芳 出版：科学出版社 日期：2021-02-01 人类已进入大数据时代。大数据是指具有海量（volume）、多模态（variety）、变化速度快（velocity）、蕴含价值高（value）和不精确性高（veracity）5V特征的数据。大数据给传统的机器学习带来巨大的挑战，已引起学术界和工业界的高度关注。Hadoop和Spark正是在这种背景下产生的两个大数据开源平 ... |
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面向数据挖掘的算法设计与分析
『简体书』 作者：翟俊海，张素芳 出版：科学出版社 日期：2018-06-01 本书以数据挖掘为应用载体，按应用频率的高低，系统地介绍分治算法、贪心算法、搜索算法和动态规划算法。同时，介绍算法分析所用的渐近符号及常用的分析方法，包括递归分析方法、非递归分析方法。本书的特点是结合作者及其团队研究的数据挖掘问题，注重介绍算法的基本思想及算法应用的启发性。 ... |
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数据约简-样例约简与属性约简
『简体书』 作者：翟俊海 出版：科学出版社 日期：2015-06-02 数据约简包括样例约简和属性约简, 是从不同角度对数据进行约简. 《数据约简——样例约简与属性约简》在分类的框架下介绍数据约简的方法, 重点介绍了确定性与不确定性环境下的样例约简方法和属性约简方法. 样例约简方法包括交叉选择样例算法、压缩模糊K近邻规则方法、概率神经网络样例选择算法. 属性约简方法包括 ... |
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基于不确定性的决策树归纳
『简体书』 作者：王熙照，翟俊海 出版：科学出版社 日期： ... |
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