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Driven by the need of a plethora of machine learning applications, several attempts have been made at improving the performance of classifiers applied to imbalanced datasets. In this paper, we present a fast maximum entropy machine(MEM)combined with a synthetic minority over-sampling technique for handling binary classification problems with high imbalance ratios, large numbers of data samples, and medium/large numbers of features. A random Fourier feature representation of kernel functions and
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weixin_38673738
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