机译:袋装线性稀疏贝叶斯学习模型在癌症诊断中的变量选择
Bayes methods; arrays; biomedical measurement; brain; cancer; learning (artificial intelligence); least squares approximations; magnetic resonance spectroscopy; medical computing; patient diagnosis; pattern classification; probability; support vector machines; tumour;
机译:通过贝叶斯变量选择对基的并集进行稀疏线性回归
机译:贝叶斯变量选择在稀疏数据疟疾传播的地理异质性建模中的应用:对布卢纳法索的努纳健康和人口监测系统(HDSS)数据的应用
机译:探索类别变量之间的依存关系:在贝叶斯聚类中使用变量选择相对于具有交互项的对数线性建模的好处和局限性
机译:线性回归模型的变量排序和选择的新型袋装集成方法
机译:混合变量学习稀疏贝叶斯网络及其在癌症系统生物学中的应用
机译:探索类别变量之间的依存关系:在贝叶斯聚类中使用变量选择相对于具有交互项的对数线性建模的好处和局限性
机译:袋装线性稀疏贝叶斯学习模型用于癌症诊断中的变量选择