[1] S.R. Kulkarni, G. Lugosi, G., a

[1] S.R. Kulkarni, G. Lugosi, G., and S.S. Venkatesh, “Learning Pattern
Classification-A Survey”, IEEE Transactions on Information Theory, vol.
44, pp. 2178 - 2206, 1998.
[2] C. Chow, “An Optimum Character Recognition System Using Decision
Functions,” IRE Trans. Electronic Computers, vol. 6, pp. 247-254, 1957.
[3] C. Chow, “On Optimum Recognition Error and Reject Tradeoff,” IEEE Trans. Information Theory, vol. 16, pp. 41-46, 1970.
[4] R.O. Duda, P.E. Hart, and D. Stork, Pattern Classification, 2nd eds., John
Wiley: New York, 2001.
[5] J.R. Quinlan, “Induction of Decision Trees,” Machine Learning, vol. 1, pp. 81-106, 1986.
[6] T.O. Kva˚lseth, “Entropy and Correlation: Some Comments,” IEEE Trans.
Systems, Man, and Cybernetics, vol. 17, pp. 517-519, 1987.
[7] T.D. Wickens, Multiway Contingency Tables Analysis for the Social
Sciences, Lawrence Erlbaum, Hillsdale, New Jersey, 1989.
[8] J.C. Principe, J.W. Fisher III, and D. Xu, “Information Theoretic Learn- ing,” Unsupervised Adaptive Filtering, Wiley: New York, pp. 265-319,
2000.
[9] D.J.C. Mackay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press: Cambridge, 2003.
[10] Y. Wang and B.-G. Hu, “Derivations of Normalized Mutual Information in Binary Classifications,” Proceedings of the 6th International Confer- ence on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, pp. 155-163, 2009.
[11] B.-G. Hu and Y. Wang, “Evaluation Criteria Based on Mutual Infor- mation for Classifications Including Rejected Class,” Acta Automatica Sinica, vol. 34, pp. 1396-1403, 2008.

[12] P. Domingos, “MetaCost: A General Method for Making Classifiers Cost-sensitive,” Proceedings of the 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 155-164,
1999.
[13] C. Elkan, “The Foundations of Cost-sensitive Learning,” Proceedings of
the 17th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-
01), pp. 973-978, 2001.
[14] N. Japkowicz and S. Stephen, “The Class Imbalance Problem: A
Systematic Study”, Intelligent Data Analysis, vol. 6, pp. 429-449, 2002. [15] G.M. Weiss and F. Provost, “The Effect of Class Distribution on Clas- sifier Learning,” Technical Report ML-TR 43, Department of Computer
Science, Rutgers University, 2001.
[16] N.V. Chawla, N. Japkowicz, and A. Kotcz, “Editorial to the Special Issue on Learning from Imbalanced Data Sets,” ACM SIGKDD Explorations, vol. 6, pp. 1-6, 2004.
[17] Z.-H, Zhou and X.-Y. Liu, “Training Cost-sensitive Neural Networks
with Methods Addressing the Class Imbalance Problem”, IEEE Transac- tions on Knowledge and Data Engineering, vol. 18, pp. 63-77, 2006.
[18] H. He and E.A. Garcia, “Learning from Imbalanced Data”, IEEE
Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 21,pp. 1263-
1284, 2009.
[19] Q. Yang and X. Wu, “10 Challenging Problems in Data Mining Research”, International Journal of Information Technology and Decision Making, vol. 5, pp. 597-604, 2006.
[20] L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone, Classification and
Regression Trees, Chapman and Hall/CRC Press: Boca Raton, FL, 1984.
[21] B. Dubuisson and M. Masson, “A Statistical Decision Rule with In- complete Knowledge about Classes,” Pattern Recognition, vol. 26, pp.
155-165, 1993.
[22] T.M. Ha, “The Optimum Class-Selective Rejection Rule”, IEEE Trans.
Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 19, pp. 608-615, 1997. [23] M. Golfarelli, D. Maio, and D. Malton, “On the Error-reject Trade-off
in Biometric Verification Systems,” IEEE Trans. Pattern Analysis and
Machine Intelligence, vol. 19, pp. 786-796, 1997.
[24] Y. Baram, “Partial Classification: The Benefit of Deferred Decision,”
IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 20, pp. 769-
776, 1998.
[25] C. Ferri, and J. Hernandez-Orallo, “Cautious Classifiers,” Proceedings of the 1st International Workshop on ROC Analysis in Artificial Intelligence (ROCAI-2004), pp. 27-36, 2004.
[26] F. Tortorella, “A ROC-based Reject Rule for Dichotomizers,” Pattern
Recognition Letters, vol. 25, pp. 167-180, 2005.
[27] C.C. Friedel, U. Ruckert, and S. Kramer, “Cost Curves for Abstaining Classifiers,” Proceedings of the ICML-2006Workshop on ROC Analysis (ROCML-2006), pp. 33-40, 2006.
[28] T. Pietraszek, “On the Use of ROC Analysis for the Optimization of
Abstaining Classifiers,” Machine Learning, vol. 69, pp. 137-169, 2007. [29] S. Vanderlooy, I.G. Sprinkhuizen-Kuyper, E.N. Smirnov and J. van den
Herik, “The ROC Isometrics Approach to Construct Reliable Classifiers,”
Intelligent Data Analysis, vol. 13, pp. 3-37, 2009.
[30] E. Grall-Mae¨s and P. Beauseroy, “Optimal Decision Rule with Class-
selective Rejection and Performance Constraints,” IEEE Trans. Pattern
Analysis and Machine Intelligence, vol. 31, pp. 2073-2082, 2009.
[31] C.M. Santos-Perira and A.M. Pires, “On Optimal Reject Rules and ROC Curves,” Pattern Precognition Letters, vol. 26, pp. 943-952, 2005.
[32] M. Yuan

Kết quả (Việt) 1:

[1] S.R. Kulkarni, G. Lugosi, G., và S.S. na, "học tập mô hìnhKhảo sát phân loại-A", IEEE giao dịch trên lý thuyết thông tin, vol.44, pp. 2178-2206, 1998.[2] C. Chow, "một nhân vật tối ưu công nhận hệ thống bằng cách sử dụng quyết địnhChức năng,"máy tính điện tử dịch bởi IRE, vol. 6, pp. 247-254, 1957.[3] C. Chow, "Ngày tối ưu công nhận lỗi và từ chối sự cân bằng," IEEE dịch thông tin lý thuyết, vol. 16, trang 41-46, 1970.[4] R.O. Duda, PE Hart và D. cò, phân loại mô hình, 2 (chủ biên), JohnWiley: New York, 2001.[5] J.R. Quinlan, "Cảm ứng của cây quyết định," máy học tập, vol. 1, pp. 81-106, 1986.[6] thien Kva˚lseth, "Entropy và tương quan: một số ý kiến," IEEE Trans.Hệ thống, người đàn ông và điều khiển học, vol. 17, tr. 517-519, 1987.[7] TD Wickens, Multiway Contingency bảng phân tích cho xã hộiKhoa học, Lawrence Erlbaum, Hillsdale, New Jersey, năm 1989.[8] J.C. Principe, JW Fisher III, và mất Xu, "Thông tin lý thuyết tìm hiểu-ing," không có giám sát thích nghi lọc, Wiley: New York, tr. 265-319,năm 2000.[9] D.J.C. Mackay, lý thuyết thông tin, suy luận và thuật toán học, nhà in Đại học Cambridge: Cambridge, 2003.[10] Y. Wang và sinh-G. Hu, "Từ tiếng Anh của chuẩn hoá lẫn nhau thông tin trong nhị phân phân loại," thủ tục tố tụng của 6 quốc tế Confer-ence trên hệ thống mờ và kiến thức khám phá, trang 155-163, năm 2009.[11] SINH-G. Hu và Y. Wang, "Tiêu chí đánh giá dựa trên thông tin-mation lẫn nhau cho phân loại bao gồm cả lớp bị từ chối," Acta Automatica Sinica, vol. 34, pp. 1396-1403, 2008. [12] P. Domingos, "MetaCost: một phương pháp tổng hợp để làm máy phân loại chi phí-nhạy cảm," thủ tục tố tụng của hội nghị quốc tế ACM SIGKDD 5 kiến thức khám phá và khai thác dữ liệu, pp. 155-164,năm 1999.[13] C. Elkan, "Các cơ sở học tập chi phí nhạy cảm," thủ tục tố tụng củaHội nghị quốc tế 17 chung về trí tuệ nhân tạo (IJCAI-01), pp. 973-978, 2001.[14] N. Japkowicz và S. Stephen, "vấn đề mất cân bằng lớp học: ANghiên cứu có hệ thống", phân tích dữ liệu thông minh, vol. 6, pp. 429-449, 2002. [15] G.M. Weiss và F. Provost, "Có hiệu lực của lớp phân phối về học tập t-sifier," kỹ thuật báo cáo ML-TR 43, vùng máy tínhKhoa học, đại học Rutgers, 2001.[16] Post Chawla, N. Japkowicz, A. Kotcz, "Biên tập đến vấn đề đặc biệt về học tập từ bộ dữ liệu mất cân bằng," ACM SIGKDD khám phá và, vol. 6, tr. 1-6, năm 2004.[17] Z.-H, chu và X.-Y. Liu, "đào tạo nhạy cảm với chi phí mạng nơ-ronvới phương pháp giải quyết vấn đề mất cân bằng lớp", IEEE Transac-tions trên kiến thức và dữ liệu kỹ thuật, vol. 18, trang 63-77, 2006.[18] H. Ông và E.A. Garcia, "Học tập từ dữ liệu mất cân bằng", IEEEGiao dịch trên kiến thức và dữ liệu kỹ thuật, vol. 21, tr. 1263-1284, 2009.[19] Q. Yang và X. Wu, "10 thách thức vấn đề trong dữ liệu khai thác mỏ nghiên cứu", các tạp chí quốc tế của công nghệ thông tin và ra quyết định, quyển 5, tr. 597-604, 2006.[20] L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, và C. Stone, phân loại vàCây hồi qui, Chapman và báo chí Hall/CRC: Boca Raton, FL, 1984.[21] sinh Dubuisson và M. Masson, "Một quyết định thống kê quy tắc trong hoàn thành kiến thức về các lớp học," công nhận mẫu, vol. 26, pp.155-165, 1993.[22] quan thich Hà, "Tối ưu hạng chọn lọc từ chối quy tắc", IEEE Trans.Mô hình phân tích và trí tuệ máy, vol. 19, pp. 608-615, 1997. [23] M. Golfarelli, D. Maio, và D. Malton, "ngày thương mại-off lỗi-từ chốisinh trắc học xác minh hệ thống,"IEEE dịch mô hình phân tích vàMáy tình báo, vol. 19, pp. 786-796, 1997.[24] Y. Baram, "một phần phân loại: lợi ích của quyết định bị trì hoãn,"IEEE dịch mô hình phân tích và trí tuệ máy, vol. 20, pp. 769-776, 1998.[25] C. Ferri, và J. Hernandez-Orallo, "Máy phân loại thận trọng," thủ tục tố tụng của hội thảo quốc tế 1 trên ROC phân tích trong trí tuệ nhân tạo (ROCAI-2004), trang 27-36, năm 2004.[26] F. Tortorella, "Một quy tắc dựa trên Trung Hoa dân Quốc từ chối cho Dichotomizers," mô hìnhCông nhận thư, vol. 25, pp. 167-180, 2005.[27] C.C. Friedel, U. Ruckert, và S. Kramer, "chi phí đường cong cho kiêng máy phân loại nhất," thủ tục tố tụng của ICML-2006Workshop trên ROC phân tích (ROCML-2006), pp. 33-40, 2006.[28] T. Pietraszek, "về việc sử dụng của Trung Hoa dân quốc phân tích cho tối ưu hóaKiêng máy phân loại,"máy học tập, vol. 69, pp. 137-169, 2007. [29] S. Vanderlooy, I.G. Sprinkhuizen-Kuyper, E.N. Smirnov và J. van denHerik, "Trung Hoa dân quốc Isometrics cách tiếp cận để xây dựng đáng tin cậy máy phân loại nhất"Phân tích dữ liệu thông minh, vol. 13, pp. 3-37, năm 2009.[30] E. Grall-Mae¨s và P. Beauseroy, "tối ưu quyết định quy tắc với lớp-chọn lọc từ chối và hiệu suất khó khăn,"IEEE dịch mẫuPhân tích và trí tuệ máy, vol. 31, pp. 2073-2082, năm 2009.[31] C.M. Santos-Perira và sáng Pires, "Ngày tối ưu từ chối quy tắc và đường cong ROC," mô hình chữ cái Precognition, vol. 26, pp. 943-952, 2005.[32] M. Yuan

Kết quả (Việt) 2:

[1] SR Kulkarni, G. Lugosi, G., và SS Venkatesh, "Học Pattern
Phân loại-A Survey", IEEE giao dịch trên thông tin Lý thuyết, vol.
44, trang 2178 -. 2206, 1998.
[2] C. Chow "An Character Recognition System Optimum Sử dụng Quyết định
chức năng," IRE Trans. Máy tính điện tử, vol. 6, pp. 247-254, 1957.
[3] C. Chow, "On Optimum nhận lỗi và Từ chối sự cân bằng," IEEE Trans. Lý thuyết thông tin, vol. 16, pp 41-46, 1970..
[4] RO Duda, PE Hart, và D. Stork, Phân loại Pattern, eds 2, John.
Wiley: New York, năm 2001.
[5] JR Quinlan, "Cảm ứng của Quyết định Trees "Máy học, vol. 1, pp 81-106, 1986..
[6] TO Kva˚lseth, "Entropy và tương quan: Một số nhận xét," IEEE Trans.
Systems, Man, và Điều khiển học, vol. 17, pp. 517-519, 1987.
[7] TD Wickens, Multiway Contingency Bàn Phân tích cho các hội
Khoa học, Lawrence Erlbaum, Hillsdale, New Jersey, 1989.
[8] JC Principe, JW Fisher III, và D. Xu, "Thông tin lý thuyết số tín hiệu", có giám sát thích ứng lọc, Wiley:. New York, pp 265-319,
2000.
[9] DJC Mackay, thông tin Lý thuyết, suy luận, và học thuật, Cambridge University Press: Cambridge, 2003.
[10 ] Y. Wang và B.-G. Hu, "Mục từ của chuẩn hóa thông tin lẫn nhau trong phân loại nhị phân," Kỷ yếu của 6 Confer- International khoa về các hệ thống mờ và kiến thức Discovery, pp. 155-163, 2009.
[11] B.-G. Hu và Y. Wang, "Tiêu chí đánh giá Dựa trên Mutual tin thông cho phân loại bao gồm các trường từ chối Class," Acta Automatica Sinica, vol. 34, pp 1396-1403, 2008.. [12] P. Domingos, "MetaCost: Một phương pháp chung cho Làm Classifiers Cost-nhạy cảm". Kỷ yếu của Hội nghị quốc tế lần thứ 5 ACM SIGKDD về kiến thức Discovery and Data Mining, trang 155- 164, 1999. [13] C. Elkan, "The Foundations of Cost-Learning nhạy cảm," Kỷ yếu của Hội nghị lần thứ 17 Quốc tế chung về trí tuệ nhân tạo (IJCAI- 01), pp. 973-978, 2001. [14] N. Japkowicz và S. Stephen, "Vấn đề mất cân bằng lớp: A Study hệ thống", phân tích dữ liệu thông minh, vol. 6, pp. 429-449, 2002. [15] GM Weiss và F. Provost, "Tác động của lớp Distribution trên Clas- sifier Learning," Báo cáo kỹ thuật ML-TR 43, Cục Computer Science, Đại học Rutgers, 2001. [16] NV Chawla, N. Japkowicz, và A. Kotcz, "Xã luận số đặc biệt về học tập từ Sự mất cân bằng Data Sets," ACM SIGKDD Explorations, vol. 6, tr. 1-6, 2004. [17] Z.-H, Zhou và X.-Y. Liu, "Đào tạo Chi phí nhạy cảm Neural Networks với phương pháp giải quyết vấn đề mất cân bằng lớp", tions IEEE giao dịch trên kiến thức và kỹ thuật dữ liệu, vol. 18, pp. 63-77, 2006. [18] Ông H. và EA Garcia, "Học từ Sự mất cân bằng dữ liệu", IEEE giao dịch trên kiến thức và kỹ thuật dữ liệu, vol. 21, pp. 1263- 1284, 2009. [19] Q. Yang và X. Wu, "10 vấn đề đầy thách thức trong nghiên cứu khai thác dữ liệu", Tạp chí Quốc tế về Công nghệ thông tin và ra quyết định, vol. 5, trang 597-604, 2006.. [20] L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, và C. Stone, Phân loại và Regression Trees, Chapman và Hall / CRC Press: Boca Raton, FL, 1984. [ 21] B. Dubuisson và M. Masson, "A Quyết định Quy tắc thống kê với In- hoàn chỉnh kiến thức về lớp học," Pattern Recognition, vol. 26, pp. 155-165, 1993. [22] TM Hà, "The Optimum Class-Selective chối Rule", IEEE Trans. Pattern Phân tích và Máy Intelligence, vol. 19, pp. 608-615, 1997. [23] M. Golfarelli, D. Maio, và D. Malton, "Trên Error-chối Trade-off trong sinh trắc học Hệ thống xác minh," IEEE Trans. Phân tích và mô hình máy Intelligence, vol. 19, trang 786-796, 1997.. [24] Y. Baram, "Phân loại từng phần: Các lợi ích của Quyết định thu nhập hoãn lại", IEEE Trans. Phân tích và mô hình máy Intelligence, vol. 20, tr. 769- 776, 1998. [25] C. Ferri, và J. Hernandez-Orallo, "Classifiers thận trọng," Kỷ yếu của Hội thảo quốc tế số 1 trên ROC Phân tích trong Artificial Intelligence (ROCAI-2004), pp. 27 -36, 2004. [26] F. Tortorella, "A-ROC dựa chối Rule cho Dichotomizers," Pattern Recognition Letters, vol. 25, pp. 167-180, 2005. [27] CC Friedel, U. Ruckert, và S. Kramer, "Curves Chi phí cho Classifiers kiêng khem", Kỷ yếu của ICML-2006Workshop trên ROC Analysis (ROCML-2006), pp. 33-40, 2006. [28] T. Pietraszek, "Về việc sử dụng ROC Phân tích cho Tối ưu hóa của Classifiers kiêng khem," Machine Learning, vol. 69, pp. 137-169, 2007. [29] S. Vanderlooy, IG Sprinkhuizen-Kuyper, EN Smirnov và J. van den Herik, "Cách tiếp cận của Trung Hoa Dân Quốc Isometrics để xây dựng Classifiers đáng tin cậy," thông minh phân tích dữ liệu, vol. 13, pp. 3-37, 2009. [30] E. Grall-Maes và P. Beauseroy, "Quyết định Quy tắc tối ưu với Class- Rejection chọn lọc và hạn chế Performance", IEEE Trans. Mô hình phân tích và Máy Intelligence, vol. 31, pp. 2073-2082, 2009. [31] CM Santos-Perira và AM Pires: "Vào tối ưu chối Nội quy và ROC Curves," Pattern sự biết trước Letters, vol. 26, pp. 943-952, 2005. [32] M. Yuan