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优化的支持向量机集成分类器在非平衡数据集分类中的应用被引量：9: 2015年; 传统的分类算法大都建立在平衡数据集的基础上,当样本数据不平衡时,这些学习算法的性能往往会明显下降。对于非平衡数据分类问题,提出了一种优化的支持向量机(SVM)集成分类器模型,采用KSMOTE和Bootstrap对非平衡数据进行预处理,生成相应的SVM模型并用复合形算法优化模型参数,最后利用优化的参数并行生成SVM集成分类器模型,采用投票机制得到分类结果。对5组UCI标准数据集进行实验,结果表明采用优化的SVM集成分类器模型较SVM模型、优化的SVM模型等分类精度有了明显的提升,同时验证了不同的boot Num取值对分类器性能效果的影响。; 章少平梁雪春; 关键词：非平衡数据支持向量机集成分类器

基于数据挖掘的P2P网贷借款人信用风险评估研究: 近年来，以P2P网贷为代表的互联网金融正日益繁荣壮大，也越来越受到国内外市场的关注和认可。众所周知，P2P行业也酝酿着众多风险，信用风险是其中最主要的风险。一方面，目前我国P2P网贷借款人信用风险指标体系缺乏相对统一的标...; 章少平; 关键词：网络信贷信用风险评价指标数据处理

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章少平