第二届不平衡领域学习研讨会：前言

Luís Torgo、Stan Matwin、Nathalie Japkowicz、Bartosz Krawczyk、Nuno Moniz、Paula Branco; 第二届不平衡领域学习国际研讨会：理论与应用论文集, PMLR 94:1-7

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在随机选择假设下从正例和未标记数据中学习

Jessa Bekker、Jesse Davis; 第二届不平衡领域学习国际研讨会：理论与应用论文集, PMLR 94:8-22

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用于漂移数据流的多标签 kNN 分类器，具有自适应内存

Martha Roseberry、Alberto Cano; 第二届不平衡领域学习国际研讨会：理论与应用论文集, PMLR 94:23-37

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用于类别不平衡学习的非线性梯度提升

Jordan Frery、Amaury Habrard、Marc Sebban、Liyun He-Guelton; 第二届不平衡领域学习国际研讨会：理论与应用论文集, PMLR 94:38-51

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具有示例依赖成本的学习的适当损失函数

Alexander Hepburn、Ryan McConville、Raúl Santos-Rodríguezo、Jesús Cid-Sueiro、Dario García-García; 第二届不平衡领域学习国际研讨会：理论与应用论文集, PMLR 94:52-66

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REBAGG：用于不平衡回归的重采样 BAGging

Paula Branco、Luis Torgo、Rita P. Ribeiro; 第二届不平衡领域学习国际研讨会：理论与应用论文集, PMLR 94:67-81

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用于高度不平衡二元分类的欠采样多数类集成

Pawel Ksieniewicz; 第二届不平衡领域学习国际研讨会：理论与应用论文集, PMLR 94:82-94

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ImWeights：使用局部和邻域信息对不平衡数据进行分类

Mateusz Lango、Dariusz Brzezinski、Jerzy Stefanowski; 第二届不平衡领域学习国际研讨会：理论与应用论文集, PMLR 94:95-109

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关于数据流类别比率不敏感漂移测试的必要性

André Maletzke、Denis Reis、Everton Cherman、Gustavo Batista; 第二届不平衡领域学习国际研讨会：理论与应用论文集, PMLR 94:110-124

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