Collaboration; Predictive models; Prediction algorithms; Feature extraction; Naive Bayes methods; Classification algorithms; Data mining;
机译:基于贝叶斯定理,自我信息和顺序正向选择的有效特征选择
机译:基于GLCM,选择方法的融合,融合,改进了轴承故障诊断,选择方法,以及多标菌-NAï ve Bayes分类
机译:学生的t-混合模型的变数贝叶斯和局部特征选择
机译:基于相关特征选择的杂交,肝炎和乳腺癌诊断甲状腺,肝炎和乳腺癌
机译:支持向量回归的特征选择,火炬大小和火炬发射时间预测,以及基于时空测度的隐马尔可夫模型自动预测火炬行为
机译:基于随机森林和高斯朴素贝叶斯混合特征选择的基于序列的DNA结合蛋白预测
机译:基于序列的DNa结合蛋白预测基于使用随机森林和高斯朴素贝叶斯的混合特征选择。
机译:使用前馈神经网络和信噪比的突出特征选择,重点是网络威胁检测和分类。