Department of Information Systems/RD Centre Algoritmi, University of Minho, 4800-058 Guimaraes, Portugal;
classification; regression; sensitivity analysis; neural net- works; support vector machines.;
机译:痴呆症预测中的数据挖掘方法:线性判别分析,逻辑回归,神经网络,支持向量机,分类树和随机森林的准确性,敏感性和特异性的真实数据比较
机译:基于数据挖掘,人工神经网络和支持向量机的不平衡数据集信用风险评估
机译:人工神经网络(ANN),小波神经网络(WNN)和支持向量机(SVM)数据驱动模型对Shahr-E-Babak地区的铜矿化,克尔曼,伊朗
机译:使用R / Rminer工具与神经网络的数据挖掘和支持向量机
机译:大脑印记:使用互相关,支持向量机和神经网络来识别神经活动的独特特征,以评估其作为身份验证方法的用途。
机译:痴呆症预测中的数据挖掘方法:线性判别分析逻辑回归神经网络支持向量机分类树和随机森林的准确性敏感性和特异性的真实数据比较
机译:使用R / rminer工具使用神经网络和支持向量机进行数据挖掘
机译:基于支持向量机和人工神经网络的碳纳米管生长速率回归。