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论文《基于非均衡数据集的代价敏感学习算法比较研究》探讨了在数据分布不均衡情况下，不同代价敏感学习算法的性能比较。该研究针对分类任务中样本不平衡带来的问题，分析了多种算法在不同代价矩阵下的表现，提出了优化策略以提高模型的泛化能力和实际应用效果。研究结果对实际工程中的分类问题具有重要参考价值。 文档为pdf格式，0.23MB，总共5页。
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- 基于非均衡数据集的代价敏感学习算法比较研究 - 2011全国开放式分布与并行计算学术年会.pdf ...
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