机译:使用可调模型选择标准的在线学习统计框架
Department of Electrical and Computer Engineering, Concordia University, Montreal, QC, Canada H3G 117;
The Concordia Institute for Information Systems Engineering (CIISE), Concordia University, Montreal, QC, Canada H3G 1T7;
DI, Faculte des Sciences, Universite de Sherbrooke, Sherbrooke, QC, Canada J1K 2R1;
Mixture models; Generalized inverted Dirichlet; User perception; Model updating; Probabilistic metrics; Object classification;
机译:基于标准的选择和加工的框架,用于统计分析的快速医疗互操作性资源(FHIR)数据:设计和实施研究
机译:使用机器学习分类算法来控制在线调查中的选择偏差的倾向分数调整
机译:统计神经网络模型中用于模型选择的调整后网络信息准则
机译:机器学习框架选择标准的分析
机译:基于统计机器学习的建模框架,用于多核处理器的设计空间探索和运行时跨栈能量优化。
机译:使用机器学习分类算法来控制在线调查中选择偏差的倾向分数调整
机译:统计神经网络模型中模型选择的调整网络信息准则