Article 2021

Boosting the oversampling methods based on differential evolution strategies for imbalanced learning

Authors
SEDAT KORKMAZ, ŞAHMAN MEHMET AKİF, AHMET CEVAHİR ÇINAR, ERSİN KAYA
Journal / Conference
APPLIED SOFT COMPUTING
Year
2021
DOI
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107787

KORKMAZ, S., AKİF, �. M., ÇINAR, A. C., & KAYA, E. (2021). Dengesiz öğrenme için diferansiyel evrim stratejilerine dayalı aşırı örnekleme yöntemlerinin güçlendirilmesi. *APPLIED SOFT COMPUTING*. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107787

KORKMAZ, SEDAT, et al.. "Dengesiz öğrenme için diferansiyel evrim stratejilerine dayalı aşırı örnekleme yöntemlerinin güçlendirilmesi". *APPLIED SOFT COMPUTING*, 2021. DOI: https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107787.

KORKMAZ, S.; AKİF, �. M.; ÇINAR, A. C.; KAYA, E.. Dengesiz öğrenme için diferansiyel evrim stratejilerine dayalı aşırı örnekleme yöntemlerinin güçlendirilmesi. APPLIED SOFT COMPUTING, 2021. DOI: https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107787