Dept. of MIIT, Univ. Kuala Lumpur, Kuala Lumpur, Malaysia;
decision trees; feature selection; learning (artificial intelligence); particle swarm optimisation; pattern classification; support vector machines; unsolicited e-mail; Ling-spam email dataset; antispam filter; decision tree; hybrid Gini PSO-SVM feature selection; learning classifier algorithms; population sizes; random forest; stacking; support vector machine; voting; Decision trees; Electronic mail; Filtering; Sociology; Stacking; Statistics; Support vector machines; Taguchi method; learning algorithms; orthogonal arra;
机译:基于滤波器特征选择技术推荐的混合特征估计随机森林分类器稳定性的实证研究
机译:使用Gini Index特征选择方法和SVM分类器提取用于大型电影评论中情感分析的方面项
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机译:通过混合特征选择和数字类处理提高分类器性能 - 比较研究