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Li Chan; 李婵; Yang Wenyuan; 杨文元; Zhao Hong; 赵红;
江苏省声学学会;
山东省声学学会;
黑龙江省声学学会;
浙江省声学学会;
数据分析; 特征选择; 无监督学习; 最大化依赖; 稀疏表示;
机译:基于稀疏表示的非监督特征选择方法
机译:基于亥姆霍兹原理的文本挖掘中有监督和无监督特征选择方法
机译:Semidroid:使用特征选择方法基于无监督机器学习技术的行为恶意软件检测器
机译:监督和无监督特征选择方法的比较
机译:最大化医学成像诊断的数据利用效率:从全面监督到弱势监督
机译:通过多特征描述符和质心提取的联合识别方法进行无监督的脊柱侧弯诊断
机译:亥姆霍兹原理基于文本挖掘的监督和无监督的特征选择方法
机译:鲁棒多模态生物特征识别的联合稀疏表示。
机译:盲信号处理系统,采用信息最大化,通过无监督的输出冗余最小化来恢复未知信号
机译:盲信号处理系统采用信息最大化,通过对输出冗余的无监督最小化来恢复未知信号
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