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机译:基于贝叶斯和支持向量机的特征选择焊点分类。
School of Mechanical and Automotive Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China;
Bayesian methods; Entropy; Feature extraction; Image color analysis; Inspection; Soldering; Support vector machines; Bayesian classifier; feature selection; solder joint; support vector machine (SVM);
机译:基于支持向量机递归特征消除和使用支持向量机对前列腺癌和乳腺癌进行分类的一维朴素贝叶斯分类器选择特征子集
机译:使用一维Naive Bayes的分类器的功能选择会增加CDR3 reptoIres的支持向量机分类的准确性
机译:基于生物地理的优化(BBO),人造蜜蜂(ABC)和支持向量机(SVM)的SAR图像分类的最佳特征选择:优化和机器学习的组合方法
机译:遗传算法特征提取后基于贝叶斯和支持向量机的乙肝病毒再激活分类预测模型
机译:支持向量机/回归特征选择以及分类应用。
机译:使用一维朴素贝叶斯分类器进行特征选择可提高支持向量机对CDR3曲目分类的准确性
机译:基于特征选择的朴素贝叶斯分类,J48和支持向量机