smote的matlab代码-imbalanced-algorithms:基于Python的不平衡数据学习算法实现

smote的matlab代码ND DIAL：不平衡算法 用于不平衡学习的基于 Python 的极简算法实现。 包括深度和表征学习算法（通过 TensorFlow 实现）。 下面是当前实现的方法的列表。 欠采样 带/不带替换的随机多数欠采样 过采样 SMOTE - 合成少数过采样技术 DAE - 去噪自编码器 ( TensorFlow ) GAN - 生成对抗网络 ( TensorFlow ) VAE - 变分自动编码器（ TensorFlow ） 集成采样 RAMOBoost RUSBoost SMOTEBoost 参考： : NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall 和 P. Kegelmeyer。 “SMOTE：合成少数过采样技术。” 人工智能研究杂志 (JAIR)，2002。 ：P. Vincent、H. Larochelle、I. Lajoie、Y. Bengio 和 P.-A. 曼扎戈尔。 “堆叠降噪自动编码器：在具有局部降噪标准的深度网络中学习有用的表示”。 机器学习研究杂志 (JMLR)，2010 年。 ：IJ Goodfellow、J. Pouget-Ab