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Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods

von Sarah Vluymans

enthalten in Studies in Computational Intelligence-Reihe

Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods von Sarah Vluymans
Über Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods

This book presents novel classification algorithms for four challenging prediction tasks, namely learning from imbalanced, semi-supervised, multi-instance and multi-label data.

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  • Sprache:
  • Englisch
  • ISBN:
  • 9783030046620
  • Einband:
  • Gebundene Ausgabe
  • Seitenzahl:
  • 249
  • Veröffentlicht:
  • 5. Dezember 2018
  • Ausgabe:
  • 12019
  • Gewicht:
  • 571 g.
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Über Sarah Vluymans

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Beschreibung von Dealing with Imbalanced and Weakly Labelled Data in Machine Learning using Fuzzy and Rough Set Methods

This book presents novel classification algorithms for four challenging prediction tasks, namely learning from imbalanced, semi-supervised, multi-instance and multi-label data.

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