Bài viết Thuật toán Nearmiss-SF cho bài toán phân lớp dữ liệu mất cân bằng và có số chiều lớn đề xuất một thuật toán làm giảm số lượng phần tử lớp đa số trên một tập con các đặc trưng để cải thiện hiệu suất phân lớp tập dữ liệu mất cân bằng và có số chiều lớn.

Kết cấu nội dung của Luận văn này gồm 3 chương: Chương 1 - Khảo sát tổng quan về phân lớp dữ liệu, học máy và các vấn đề liên quan; Chương 2 - Chương này nghiên cứu một số thuật toán để giải quyết bài toán phân lớp dữ liệu mất cân bằng; Chương 3 - Thử nghiệm phân lớp dữ liệu mất cân bằng dựa trên các thuật toán đã nghiên cứu trong chương 2. Mời các bạn cùng tham khảo!

Mục tiêu của Luận văn là nghiên cứu một số kỹ thuật để nâng cao hiệu năng phân lớp dữ liệu trên tập dữ liệu mất cân bằng và ứng dụng. Để hiểu rõ hơn mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết của Luận văn này.