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Publikationen
Publikation: Dissertationsschrift
Improved imbalanced classification through convex space learning
Grunddaten
Abstract
Autoren
Grunddaten
Titel
Improved imbalanced classification through convex space learning
Erscheinungsjahr
2021
Verlag
Universität Rostock
Verlagsort
Rostock
Publikationsform
Elektronische Ressource
Publikationsart
Dissertationsschrift
Sprache
Englisch
DOI
10.18453/rosdok_id00003503
Letzte Änderung
13.03.2022 13:01:45
Bearbeitungsstatus
durch UB Rostock abschließend validiert
Dauerhafte URL
http://purl.uni-rostock.de/fodb/pub/67770
Links zu Katalogen
Abstract
Imbalanced datasets for classification problems, characterised by unequal distribution of samples, are abundant in practical scenarios. Oversampling algorithms generate synthetic data to enrich classification performance for such datasets. In this thesis, I discuss two algorithms LoRAS & ProWRAS, improving on the state-of-the-art as shown through rigorous benchmarking on publicly available datasets. A biological application for detection of rare cell-types from single-cell transcriptomics data is also discussed. The thesis also provides a better theoretical understanding behind oversampling.
Autor
Bej, Saptarshi