Support vector machine; classification; cross validation; reliability; verification;
机译:蛋白质折叠的预测:新特征的提取,降维和异构分类器的融合
机译:基于多种式特征和多分类器融合的基于多标准决策分层模型的可行性研究:医学预测预测中的应用
机译:使用磁共振成像对成像序列,特征提取,特征选择和对微血管癌中微血管侵袭的基于辐射癌的预测的相当大
机译:功能基因预测具有重要的特点:分类器的特征减少和评估标准的进一步主题
机译:使用新的基于物理化学的特征和异质分类器的融合来提高蛋白质折叠预测的准确性。
机译:磁共振成像使用磁共振成像的成像序列特征提取特征选择和分类器对微血管癌微血管侵袭的基于辐射癌的预测
机译:表3:与使用每个DL特征训练的SVM分类器相比,由熔融DL特征构造的立方内核SVM分类器的评估度量。