本书首先系统地介绍了与类别不平衡学习相关的一些基础概念及理论，并而在上述理论的基础上，讨论了一些主流的类别不平衡学习技术及对应算法，具体包括样本采样技术、代价敏感学习技术、决策输出补偿技术、集成学习技术、主动学习技术及一类分类技术等。此外，也探讨了类别不平衡分布的危害预评估技术。*后，对该领域未来的发展方向及应用前景作出了评述与展望。
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6.2
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作者简介
前言|FOREWORD
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 基本概念
1.3 常用技术
1.4 应用领域
1.5 本书主要内容及安排
1.6 文献导读
第2章 基础理论
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