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上传时间: 2018-08-27
详细说明： 大多数的机器学习分类算法都是基于平衡数据 集的假设 ， 然而当数据集的各类别的样本分布不均 匀时 ， 分类器常常会倾向样本中多数类 。 究其原因 ， 不均衡或是倾斜的训练样本集常会带来特征淹没的 问题 ， 从大多数类提取的特征相对丰富准确 ， 但由少 数类提取的特征相对匮乏 ， 使其不均匀时 ， 分类器常 常会倾向样本中多数类 。
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