College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China;
机译:用于线性回归模型的扩展BIC,具有不同的相关特征数和高或超高特征空间
机译:通过结合Curvelet特征和gabor特征以及支持向量机的随机子空间集合对驾驶员疲劳表达进行分类
机译:表征空间和背面:在多项式支持向量机模型中确定权重最高的特征
机译:在扩展功能空间中的多输出LS-SVR机器
机译:核空间中扩展特征选择算法用于显式特征选择的研究
机译:ir-HSP:基于g间隔二肽特征和支持向量机的热休克蛋白其家族和亚型的改进识别
机译:具有不同数量的线性回归模型的扩展BIC 相关功能和高或超高功能空间