Dpto. De Ingenieria Informatica and Instituto de Ingenieria del Conocimiento Universidad Autonoma de Madrid, 28049 Madrid, Spain;
机译:支持向量回归模型和小波神经网络的时间序列降雨预测的最优核和小波系数
机译:使用最小二乘支持向量机基于分子结构预测有机化合物的组织/血液分配系数
机译:基于惩罚核支持向量机模型的降维
机译:核心核心系数结构和支持向量减少
机译:用于识别机器学习中相关特征的迭代特征加权:具有多层感知器,径向基函数和支持向量体系结构。
机译:支持向量机受进化算法训练采用核Adatron进行蛋白质结构的大规模分类
机译:图3:(a)受约束的秩序(帽;资源和围栏是约束因子),其具有表示响应变量和两个轴之间的简单的Spearman相关性的载体覆盖(附录S2)。沿着轴1的群落分离在很大程度上与资源处理对群落结构的影响有关。因此,载体与轴1平行的程度反映了将该分类群的密度的负(向左)或正(右侧)相关的程度反映了碎屑。每个矢量的长度表示与序列的两个轴的响应变量的关节相关性,表示所示的圆圈的圆圈具有凸轴1的矛盾系数,≥50或≤-.50。为了防止图形上的杂乱,没有绘制向量的箭头头。缩写的键在图1中。(b)受约束的偏移(帽),其覆盖层表示多个相关系数(类似于单偏移部分相关系数)。