...
机译:最小化贝叶斯错误分类成本风险的归一化概率期望最大化神经网络
School of Business Administration, Pennsylvania State University at Harrisburg,777 West Harrisburg Pike, Middletown , PA 17057, USA;
Neural Networks; Expectation Maximization; Support Vector Machines; Classification; Data Mining;
机译:误分类成本最小的进化神经分类方法
机译:一种概率方法,可最大程度地减少无线传感器网络管理中节点更换和性能损失的相关成本
机译:关于确定性和概率定向图形模型之间的关系:从贝叶斯网络到递归神经网络。
机译:利用人工神经网络建立企业短期贷款数据的违约预测模型-考虑定性指标和分类错误成本
机译:神经网络中用于分类的不对称错误分类成本和不平衡的组大小。
机译:多元概率(贝叶斯)网络在物质使用无序风险分层和成本估算中的应用
机译:确定性与概率有向图模型的关系:从贝叶斯网络到递归神经网络