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Learning from Imbalanced Data Sets 平裝版, Springer, 英文
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商品特色
- 透過案例研究，深入了解不平衡數據集的處理方法，提升數據分析技能。
- 本書提供多種演算法和技術，協助讀者有效解決實際應用中遇到的數據挑戰。
- 學習如何評估和比較不同方法的性能，為您的數據科學項目選擇最佳策略。
商品概述
《Learning from Imbalanced Data Sets》是一本深入探討如何處理不平衡數據集的書籍。本書由Alberto Fernández、Salvador García、Mikel Galar、Ronaldo C. Prati、Bartosz Krawczyk和Francisco Herrera等專家合著，涵蓋了多種演算法和技術，旨在幫助讀者有效解決實際應用中遇到的數據挑戰。透過案例研究，讀者可以深入了解不平衡數據集的處理方法，提升數據分析技能。本書適合數據科學家、機器學習工程師以及對數據分析感興趣的讀者。
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