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內容簡介： 人工智能领域的分类任务面临数据类别不平衡、特征交叠、样本分布模式多样等挑战。二元不平衡分类问题作为不平衡分类问题的一种典型情况，近年来受到研究人员的广泛关注。本书聚焦这一问题，通过实际的算法案例梳理了不平衡分类领域的重难点，并提出了对应的解决思路与方法。所提方法不仅能提升智能电表等设备的故障分类准确率，还能为情感分类、疾病诊断等具有相似数据分布特点的应用场景提供可行方案，具有重要的理论意义和实际应用价值。本书共11章，每章独立解析一类典型问题并给出针对性策略，同时验证了所提方法的有效性。 本书适合人工智能、机器学习、数据分析等领域的研究者、从业者及高校师生参考学习。 關於作者： 高欣，北京邮电大学智能工程与自动化学院副教授、硕博导师。2014年以客座教授身份在美国圣母大学工程学院访学一年。主持或参加了包括“国家973”、“国家863”、“国家自然科学基金”、“北京市自然科学基金重点项目”、“新世纪优秀人才、“中国科技馆新馆”等30余项课题；在SCI、EI检索期刊和国际会议上发表相关文章70余篇；获得中国电力企业联合会电力科技创新特等奖、中国电机工程学会中国电力科学技术进步二等奖、河北省科技进步三等奖、军队科技进步三等奖以及国家电网有限公司科学技术进步一等奖各一项，主持或参与申请国家发明专利60余项，已获授权国家发明专利40余项、软件著作权8项；完成了30余名博、硕士研究生的培养指导工作

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