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吴楠; 宋方敏;
南京大学,软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210093;
C4.5算法; 数据挖掘; 局域网数据报; 网络入侵检测; 分类; 决策树;
机译:通过C4.5决策树,朴素的贝叶斯分类器和多层感知器对地中海贫血进行筛查,对全血细胞计数和血红蛋白分型数据进行分类
机译:C4.5算法在粒子群优化(PSO)分类中血糖疾病分类的特征选择
机译:C4.5算法在基于国际分类疾病的病历数据分类中的应用(ICD-10)
机译:使用分流特征减少模型和袋装集合的C4.5算法精度提高C4.5算法进行信用卡风险预测
机译:使用机器学习算法C4.5的低复杂度AVS-M。
机译:基于C4.5算法的临床数据解释对冠心病的诊断
机译:用k均值和C4.5算法的多媒体公司客户支付行为的分割和分类
机译:应用快速签名提取和分类算法对CD标记和Toll样受体的轮廓进行分类和预测暴露于各种病原体。
机译:使用特征选择和分类算法增强决策应变并针对移动设备行为进行有效分类的方法和系统
机译:有效地对移动设备行为进行分类的使用决策框,联合特征选择和剔除算法的方法和系统
机译:使用增强决策树桩和联合特征选择与剔除算法对移动设备行为进行有效分类的方法和系统
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