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Contents
中文摘要
英文摘要
第一章引言
第二章单个数据集上两个分类算法性能对照
第三章多个数据集上两个分类算法性能对照
第四章总结和展望
未标题
参考文献
致谢
个人简况及联系方式
李艳芳;
山西大学;
均衡5x2交叉验证; 分类算法; 数据集; 统计机器学习;
机译:通过k倍和留一法交叉验证进行分类算法的性能评估
机译:通过监督交叉验证对蛋白质分类算法进行基准测试。
机译:自适应径向基函数神经网络均衡器的高效分类算法和新的训练模式
机译:使用频率响应函数和阻尼均衡技术校准和交叉验证汽车组件
机译:台湾地区中国大学生基于确认因子分析的交叉验证心理量表的交叉验证
机译:交叉验证已失效。交叉验证万岁!基于重采样的模型验证
机译:补充信息5:基于交叉验证的错误分类错误率的摘要统计(中位数和四分位数)与外部验证使用PAM方法(顶部)或套索方法(底部)来构建分类器时,基于交叉验证。
机译:基于渐近Jackknife估计和交叉验证方法的神经网络模型选择。
机译:基于持续时间和相等提取操作子上下文切换间隔的提取操作调度,利用基于提取错误率的逻辑在多种分类算法之间进行切换
机译:驱动器的基于功率的分类方法和基于功率的分类算法
机译:乘客的基于功率的分类方法和基于功率的分类算法
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