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在實際應用中,需要處理的數據常常具有類別不平衡的特點.例如,用於信用卡欺詐檢測、垃圾郵件過濾、機械故障診斷、疾病診斷、極端天氣預測預報等的數據都是類別非平衡數據.研究非平衡數據分類問題具有重要意義和實際應用價值,引起機器學習領域研究人員的廣泛關注.《非平衡數據分類理論與方法》結合作者團隊在非平衡數據分類中的研究成果,系統介紹非平衡數據分類的理論基礎、模型評價、數據級方法、算法級方法和集成學習方法.

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