1) class-imbalance learning
类别不平衡学习
1.
Research on class-imbalance learning is an important part of machine learning.
因此针对类别不平衡学习算法的研究是机器学习的一个重要方向。
2) imbalanced class distribution
不平衡类别
3) class imbalance
类别不平衡
4) Imbalanced learning
不平衡学习
5) category learning
类别学习
1.
Progress in research on category learning based on similarity and interpretation;
相似性与解释的类别学习研究新进展
2.
The neuropsychological approach to category learning is an effective pattern to identify theories in category learning.
类别学习的神经心理学研究是检验类别学习理论的一种有效研究范式,它有助于我们对类别学习理论的深入理解,以及对认知活动过程和脑机制的认识。
3.
The multiple systems theory in category learning was introduced in this paper.
介绍了国外学者为验证类别学习的多重系统理论所做的行为实验研究及主要结果,包括反馈训练、延迟反馈、反应位置、间断的类别刺激分布等因素对信息整合的类别学习的影响,和数字Stroop任务、序列记忆扫描任务、类别数量等因素对基于规则的类别学习的影响;同时,作者指出了实验中没有很好地解决两种类别结构之间的难度差异等问题,并提出了今后需要进一步研究的课题。
6) balanced learning
平衡学习
1.
Fault-tolerant control of nonlinear system based on balanced learning CMAC neural network;
基于平衡学习的CMAC神经网络非线性滑模容错控制
2.
Nonlinear identification algorithm of the improved CMAC based on balanced learning;
基于平衡学习的CMAC神经网络非线性辨识算法
补充资料：部分学习与整体学习
部分学习与整体学习
part learning and whole learning
部分学习与整体学习(part learningand whole learning)在运动学习和记忆学习中，根据对学习内容的处理方式可以分成部分学习和整体学习。部分学习就是将材料分成几个部分，每次学习一个部分:整体学习就是每次学习整个材料。一般来讲，整体学习的效果优于部分学习。但是，课题复杂彼此没有意义联系的材料，用部分学习的效果好:课题简短或具有意义联系的材料，用整体学习的效果好。在进行学习时，可以将部分学习与整体学习结合起来，先进行整体学习再进行部分学习，或者相反。这种相互结合的学习方式叫做综合学习，效果更好些。 (周国帕撰成立夫审)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条