Compartir
Nuovo metodo per migliorare l'estrazione di dati multiclasse sbilanciati (en Italiano)
Marwa Al-Roby
(Autor)
·
Alaa Elhalees
(Autor)
·
Edizioni Sapienza
· Tapa Blanda
Nuovo metodo per migliorare l'estrazione di dati multiclasse sbilanciati (en Italiano) - Al-Roby, Marwa ; Elhalees, Alaa
$ 190.648
$ 317.747
Ahorras: $ 127.099
Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista
✓ Producto agregado correctamente a la lista de deseos.
Ir a Mis Listas
Origen: Estados Unidos
(Costos de importación incluídos en el precio)
Se enviará desde nuestra bodega entre el
Miércoles 14 de Agosto y el
Viernes 23 de Agosto.
Lo recibirás en cualquier lugar de Colombia entre 1 y 5 días hábiles luego del envío.
Reseña del libro "Nuovo metodo per migliorare l'estrazione di dati multiclasse sbilanciati (en Italiano)"
Lo sbilanciamento delle classi è uno dei problemi più impegnativi per le tecniche di data mining e di apprendimento automatico. Nelle applicazioni del mondo reale, i dati hanno spesso una distribuzione delle classi squilibrata. Ciò si verifica quando la maggior parte degli esempi appartiene a una classe maggioritaria e pochi esempi appartengono a una classe minoritaria. In questo caso, i classificatori standard tendono a classificare tutti gli esempi come classe maggioritaria e a ignorare completamente la classe minoritaria. Per questo problema, i ricercatori hanno proposto molte soluzioni sia a livello di dati che di algoritmi. La maggior parte degli sforzi si concentra su problemi di classe binaria. Tuttavia, la classe binaria non è l'unico scenario in cui prevale il problema dello sbilanciamento delle classi. Nel caso di insiemi di dati multiclasse, è molto più difficile definire le classi di maggioranza e di minoranza. Pertanto, la classificazione multiclasse in insiemi di dati sbilanciati rimane un importante argomento di ricerca. Nel nostro libro abbiamo proposto un nuovo approccio basato su SOMTE (Synthetic Minority Over-sampling TEchnique) e sul clustering, in grado di affrontare il problema dei dati squilibrati che coinvolgono più classi. Abbiamo implementato il nostro approccio utilizzando strumenti di apprendimento automatico open source: Weka e RapidMiner.
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
- 0% (0)
Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.
El libro está escrito en Italiano.
La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.
✓ Producto agregado correctamente al carro, Ir a Pagar.