Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Improving SVM classification on imbalanced datasets by introducing a new bias

Autor: Luis Gonzalez-Abril, Haydemar Núñez, Cecilio Angulo

Publikováno v: UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla
instname
Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya

Support Vector Machine (SVM) learning from imbalanced datasets, as well as most learning machines, can show poor performance on the minority class because SVMs were designed to induce a model based on the overall error. To improve their performance i

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::5c9a2a106cc3e5aa1c14a7636da17dbe
http://hdl.handle.net/2117/110122

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.