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[学位论文] 作者：张罗幻,,
来源：河北大学 年份：2020
数据分类是知识发现与数据挖掘领域的一项重要任务。然而,大多分类算法均以数据分布平衡为前提,这并不适用于非平衡数据分类问题。此外,优化模型的求解方法大多采用随机梯度下降,该方法利用单个样本梯度近似代替全梯度的计算原理,虽然减少了一定的计算量,但是单......
[期刊论文] 作者：鲁淑霞,张罗幻,蔡莲香,
来源：南京航空航天大学学报 年份：2019
非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解...
[期刊论文] 作者：鲁淑霞,蔡莲香,张罗幻,
来源：计算机工程 年份：2020
在实际分类问题中,由于人为或其他因素的影响,数据中往往存在一定的噪声,而传统支持向量机(SVM)使用的铰链损失函数对噪声数据敏感,且分类性能较差。为消除噪声数据的影响,提...
[期刊论文] 作者：鲁淑霞,蔡莲香,张罗幻,
来源：计算机科学 年份：2019
采用传统的支持向量机方法对含有噪声的数据进行分类时会产生较大的损失,使得分类超平面严重偏离最优超平面,从而导致分类性能较差。为了解决此问题,文中提出了一种鲁棒的支...
[期刊论文] 作者：鲁淑霞, 张罗幻, 蔡莲香, 孙丽丽,,
来源：河北大学学报(自然科学版) 年份：2019
随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)算法是机器学习问题中的高效求解方法之一.但是,对于非平衡数据,传统的随机梯度下降算法,在训练时多数类点被抽到的概率远大...
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