机译:使用支持向量机集成对辐射诱发的肺损伤风险进行建模
Department of Computer Science and Engineering, Washington University, St. Louis, MO, USA;
Department of Computer Science and Engineering, Washington University, St. Louis, MO, USA;
Department of Radiation Oncology, Washington University School of Medicine, Siteman Cancer Center, St. Louis, MO, USA;
Department of Radiation Oncology, Washington University School of Medicine, Siteman Cancer Center, St. Louis, MO, USA;
support vector machine; radiation pneumonitis; feature selection; ensemble learning; unbalanced data;
机译:支持向量机算法预测肺辐射诱发的肺炎的研究。
机译:支持向量机与MultiBoost集成的新型混合智能模型用于滑坡敏感性分析
机译:一种新型混合智能模型的支持向量机与山体滑坡敏感性建模的多功能集合
机译:集成支持向量机模型在放射性肺炎风险中的临床意义
机译:使用支持向量机主动学习硬皮病肺病模式的不平衡数据分类。
机译:循环细胞因子生物标志物的加权支持向量机学习分类剂预测非小细胞肺癌患者辐射诱导的肺纤维化
机译:使用支持向量机集合模拟辐射诱发的肺损伤风险
机译:规则集合方法与支持向量机的数值比较