不平衡数据
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改进的超限学习机及其在不平衡数据中的应用
超限学习机(ELM)作为一种简单高效的学习算法被广泛应用于分类和拟合问题中.但是ELM在训练过程中逼近所有的样本容易造成过拟合,并且单个的ELM在不平衡数据分类上效果欠佳.因此,本文提出了一种新的基于...

《西南大学学报(自然科学版)》 2020年06期关键词: "分层交叉验证"," 集成学习"," 超限学习机"," 不平衡数据分类" 收藏