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机译:检测不相关的子树以提高树状结构数据的概率学习
EURISE -Universite Jean Monnet de Saint-Etienne 23, rue du Dr Paul Michelon 42023 Saint-Etienne cedex 2, France;
data reduction; tree-structured data; noisy data; stochastic tree automata;
机译:结构压缩的树状结构数据中所有特征路径和子树的枚举算法
机译:完全发现树结构化数据集中的加权频繁子树
机译:尼古丁在野生型中提高了概率奖励学习,但不是alpha7 nachr null突变体,但alpha7 nachr激动剂不会改善概率学习
机译:检测无关的子树以改善树木结构数据的概率学习
机译:基于图的数据分析:树状协方差估计,通过正则核估计进行预测以及用于概率推断的聚合数据库查询处理。
机译:检测代表性数据并生成合成样本以提高不平衡数据集的学习准确性
机译:检测不相关的子树以改善从树状结构数据中的概率学习