School of Computer and Information Sciences, University of Hyderabad Prof. C.R. Rao Road, Gachibowli, Hyderabad - INDIA 500046;
School of Computer and Information Sciences, University of Hyderabad Prof. C.R. Rao Road, Gachibowli, Hyderabad - INDIA 500046;
Curriculum learning; feature selection; feature scoring; incremental feature selection;
机译:通过使用一种新颖的整体特征选择方法来补偿特征选择偏差并改善二进制分类的预测性能
机译:一种同时蛾火焰优化器特征选择方法,基于Levy飞行和选择算子进行医学诊断
机译:三阶段教师,学生神经网络和基于顺序馈线的基于顺序馈线的特征选择方法,用于自闭症谱系障碍分类
机译:特征选择的基于课程方法
机译:Kaizen编程,具有增强功能发现:用于预测模型的特征选择和特征发现的自动方法
机译:通过使用新颖的集成特征选择方法补偿特征选择偏差并改善二进制分类的预测性能
机译:表1:使用基于术语频率的特征选择方法和多变量滤波器特征选择方法(Semeval DataSet)获得的F1得分(%)。