Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague;
Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague;
Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague;
Department of Pediatrics, University of Minnesota, Minneapolis;
gene set; classifer; learning; predictive accuracy;
机译:基因表达样品预测分类中集水平技术的比较评估
机译:蛋白质微阵列分类及相关技术
机译:基于新产品增长率的制造业企业神经网络分类技术的开发和比较绩效评估
机译:使用多标配分类方法对TCSC线路故障分类数据挖掘技术的比较评价
机译:使用寡核苷酸cDNA芯片技术对结肠活检样品进行mRNA表达分析和分类。
机译:基因表达样品预测分类中集水平技术的比较评估
机译:集水平技术在微阵列分类中的比较评价