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类别不平衡学习是机器学习与数据挖掘领域的重要分支之一,其在很多应用领域中均发挥着重要作用。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(第1、2章),进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(第3章)、代价敏感学习技术(第4章)、决策输出补偿技术(第5章)、集成学习技术(第6章)、主动学习技术(第7章)及一类分类技术(第8章)等。此外,也探讨了样本不平衡分布的危害预评估技术(第9章)。后,对该领域未来的发展方向及应用前景做出了评述与展望(第10章)。 本书可作为高等院校与研究院所计算机、自动化及相关专业研究生的课外阅读书籍,也可供对机器学习及数据挖掘感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
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柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP)是传统作业车间调度(Job Shop Scheduling Problem, JSP)的延伸,对工件的工序排序和机器选择同时提出优化的要求,很大程度上增加了调度的灵活性和计算的复杂度。在实际加工过程中,由于工件的运输安装与定位、机器的调整、工作台的清扫和清屑等时间占总加工时间的90%以上。在这样的情况下,需要考虑辅助作业产生的更加符合实际生产状况的调度方案。本书基于国家自然科学基金(U1904167)、河南省教育厅高校科技创新团队(21IRTSTHN018)等项目成果编写。
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《编程之美:微软技术面试心得》是一本让人着迷的书!阅读起来。有些题目的内容会引起强烈的共鸣,尤其是那些自己非常熟悉并且又深知解答的题目;也有一些题目让我异常惊诧,原来除了我所知道的解答思路之外,还有更好的解答以及更深层次的原因。还有一些题目是从来没想到过的。阅读过程是一次愉快的享受,也是脑细胞持续活跃的过程。自计算机与软件出现以来,在近半个世纪里,软件开发所能衍生出的无限创意,深深吸引着全世界的青年。在二进制的世界里,这帮年轻的程序员充分发挥自己的热情和想像力,仅仅通过对“1”和“0”的互换操作,他们辟地开天,恣意汪洋地创造出一个又一个的奇迹。今天,前几代“青年”积累构建的虚拟世界正在深刻地改变我们的现实生活。软件开发过程的复杂程度已经足以媲美传统的工业生产。前人堆积如山的
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