基于半监督学习的不平衡数据分类算法与应用综述报告.pptx
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO背景介绍半监督学习分类算法的意义报告目的与结构PARTTHREE半监督学习基本概念不平衡数据分类问题常用半监督学习算法解决不平衡数据分类问题的策略PARTFOUR基于集成学习的改进算法基于代价敏感学习的改进算法基于数据层面改进的算法基于算法层面改进的算法算法改进效果评估PARTFIVE金融领域应用案例医疗领域应用案例网络安全领域应用案例推荐系统应用案例应用案例效果评估PARTSIX面临的主要挑战未来研究方向与展望实际应用前景与价值PARTSEVEN研究成果总结对未来
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基于半监督学习的不平衡数据分类算法与应用综述报告随着机器学习在各个领域中的广泛应用,不平衡数据分类问题也日益受到关注。在不平衡数据分类任务中,数据集中的一个类别的样本数量远大于另一个类别,导致分类器倾向于将样本分配给数量较大的类别,从而导致分类性能下降。为了解决这个问题,半监督学习成为了一种有效的解决方案。半监督学习是指利用带标记和不带标记的数据进行学习。不同于监督学习只使用带标记的数据,半监督学习利用未标记数据的信息可以提高分类器的性能。在不平衡数据分类任务中,半监督方法可以通过选择合适的样本集来解决数
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