机译:使用基础分类器的能力和多样性的度量来选择集成分类器
Wroclaw University of Technology, Department of Systems and Computer Networks, Wyb. Wyspianskiego 27, 50-370 Wroclaw, Poland;
Wroclaw University of Technology, Department of Systems and Computer Networks, Wyb. Wyspianskiego 27, 50-370 Wroclaw, Poland;
Wroclaw University of Technology, Department of Systems and Computer Networks, Wyb. Wyspianskiego 27, 50-370 Wroclaw, Poland;
Dynamic ensemble selection; Classifier competence; Diversity measure; Simulated annealing;
机译:集成分类器多样性度量以减少基于特征选择的分类器集成
机译:使用粒子群优化和多样性测度的集成分类器最优选择
机译:随机预言机的多目标遗传分类器选择基于模糊规则的分类器集成:附加多样性有何益处?
机译:基于基础分类器能力和多样性的动态集成选择概率方法
机译:使用Meta-Learning =动态选择分类器集合
机译:基于加权精度和多样性测度的更好的分类器集成
机译:分类器组合中的十种多样性度量:两个分类器的极限