机译:使用朴素贝叶斯分类器加快增量包装器特征子集的选择
Department of Computing Systems, Intelligent Systems and Data Mining Laboratory (I3A), University of Castilla-La Mancha, Albacete 02071, Spain;
Department of Computing Systems, Intelligent Systems and Data Mining Laboratory (I3A), University of Castilla-La Mancha, Albacete 02071, Spain;
Department of Computing Systems, Intelligent Systems and Data Mining Laboratory (I3A), University of Castilla-La Mancha, Albacete 02071, Spain;
Wrapper feature subset selection; Incremental algorithms; Naive Bayes; High-dimensional data;
机译:使用朴素贝叶斯进行文本分类的特征子集选择
机译:使用Naive Bayes分类器和信息增益功能选择的情绪分析
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:使用朴素贝叶斯分类器的包装方法提取化合物的特征选择
机译:隐藏式贝叶斯朴素多类分类器在网络入侵检测中的应用
机译:基于随机搜索和多层结构的包装器特征子集选择方法
机译:最佳第一和散差和散差对具有Naïve贝叶斯分类器的特征包装器的效果,用于分类住院患者的比例