Department of Computer Science, University of Houston 4800 Calhoun Rd., Houston TX, 77204-3010;
Center for Research and Advanced Studies (CINVESTAV) Av. Cientffica 1145, Guadalajara, Mexico, 45010;
sampling methods; support vector machines;
机译:基于Bagging分类树的鲁棒变量选择,用于支持向量机在代购中的代谢性数据分析
机译:集成功能矢量选择和支持向量机,用于分类数据分类
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:数据选择使用SASH树用于支持向量机
机译:多类支持向量机中的变量选择及其在基因组数据分析中的应用。
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:基于支持向量机器的癌症数据分类使用遗传算法和拉普拉斯评分的特征选择