机译:改进的随机森林中基于余量的新子采样迭代技术用于分类
Xidian Univ Sch Elect Engn Xian 710071 Shaanxi Peoples R China|Chinese Acad Sci Inst Remote Sensing & Digital Earth Key Lab Digital Earth Sci Beijing 100094 Peoples R China;
Univ Paris XIII Inst Galilee Lab Informat Proc & Transmiss L2TI Villetaneuse France;
Chinese Acad Sci Inst Remote Sensing & Digital Earth Key Lab Digital Earth Sci Beijing 100094 Peoples R China;
Xidian Univ Key Lab Radar Signal Proc Xian 710071 Shaanxi Peoples R China;
Univ Ghent Dept Telecommun & Informat Proc IMEC TELIN Sint Pietersnieuwstr 41 B-9000 Ghent Belgium;
Classification; Ensemble margin; Diversity; Random forests; Sub-sampling;
机译:改进的随机森林中基于余量的新子采样迭代技术用于分类
机译:雷达的人类活动分类:随机森林跟随迭代卷积神经网络的优化和鲁棒性
机译:迭代随机森林对尿mRNA基因芯片数据进行特征选择和分类以诊断肾纤维化的两阶段研究
机译:基于DNA甲基化阵列数据的反复随机森林特征选择对精神分裂症的分类
机译:使用改进的回归树技术通过热图像和多光谱图像对森林进行分级。
机译:迭代随机森林对尿mRNA基因芯片数据进行特征选择和分类以诊断肾纤维化的两阶段研究
机译:迭代随机森林特征选择和分类尿mRNA微阵列数据诊断肾纤维化:两阶段研究