A scheme is presented for classifying recursive problems based upon an analysis of their parameters. Several well known recursive algorithms are then classified according to this scheme. The classification is used to determine if strategies for effecting significant savings in computation time of a recursive algorithm can be developed. Such strategies and the results of applying them are also discussed.
机译:基于递归特征消除算法和支持向量机分类,鉴定与心肌梗死相关的风险基因
机译:电力系统实时相量估计的递归和非递归算法
机译:变量误差框架内递归/半递归偏差补偿最小二乘系统识别的算法
机译:通过使用递归特征子集选择和机器学习算法,通过使用递归特征基于混合特征的分类器
机译:使用块递归结构和块递归算法进行矩阵分解。
机译:使用支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)算法的模型分类为COPD患者是否根据黄金指南持续管理
机译:>模型使用支持向量机递归功能消除(SVM-RFE)算法分类是否根据黄金指南连续管理COPD患者 p>